新疆维吾尔自治区高校科研计划(XJEDU2012S03) 作品数:6 被引量:46 H指数:3 相关作者: 张飞 周梅 丁建丽 李瑞 姚远 更多>> 相关机构: 新疆大学 北京师范大学 更多>> 发文基金: 新疆维吾尔自治区高校科研计划 国家自然科学基金 教育部“新世纪优秀人才支持计划” 更多>> 相关领域: 农业科学 自动化与计算机技术 生物学 天文地球 更多>>
农业干旱风险研究进展与发展趋势 被引量:2 2014年 随着农业旱灾对农业系统造成的损失日益加剧,增大了对区域资源的压力,造成一系列环境问题,农业干旱风险分析逐渐成为近年一个新的研究领域;这一研究不仅是农业旱灾风险管理的基础和前提,也是农业干旱风险区划和灾前损失预评估的理论基础。目前,针对农业干旱风险的研究大多是通过模拟特定干旱指标与作物生物量之间的关系,对作物因旱损失进行微观风险评价,因此在阅读大量文献的基础上,分别对农业干旱、农业干旱风险的定义,以及对基于降水指数的农业干旱风险的研究进展进行了综述。 王东芳 张飞 周梅 李瑞 李晓航关键词:农业干旱 降水指数 干旱区稀疏植被覆盖条件下地表土壤水分微波遥感估算 被引量:17 2013年 当前在干旱区土壤水分研究工作中,开展利用微波遥感技术高精度估算稀疏植被覆盖条件下地表粗糙度参数的研究是一项非常有意义的工作。基于微波遥感数据,结合土壤水分实测资料,以IEM模型为基础,分析雷达后向散射系数与土壤含水量、地表粗糙度参数之间的关系,利用最小二乘法和非线性回归的方法,建立光滑地表条件下的土壤含水量模型。结果表明:模型提取的土壤水分与实测值之间有很好的相关性,决定系数达到0.886,所建立的土壤水分信息提取模型在裸土以及稀疏植被覆盖地区能够得到较好的应用效果。 丁建丽 姚远关键词:土壤水分 雷达 后向散射系数 塔里木河中游绿洲盐漠带典型盐生植物光谱指数分析 被引量:7 2014年 盐生植物对于维持干旱区绿洲生态系统平衡起着核心作用。该文以渭干河-库车河三角洲绿洲盐漠带典型盐生植物为研究对象,利用Field Spec Pro FR便携式地物波谱仪,对2010年10月盐生植物的野外光谱数据进行采集并取相应土样。首先,采用光谱学分析方法分析光谱特征变化,并对土壤理化特性(含盐量、TDS、电导率、pH值)进行室内测定分析,获得盐生植物光谱特征数据和土壤理化特性数据。其次,利用实测光谱数据对盐生植物高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1和CRI1进行反演,用高光谱影像和TM影像分别对VOG1和NDVI705进行反演,并与土壤理化特性进行相关性分析。研究表明:高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1与土壤理化特性之间相关性均较低(0.266 张飞 李瑞 周梅 阿不都拉.阿布力孜关键词:盐生植物 土壤理化性质 渭干河-库车河三角洲绿洲地表温度时空变化特征研究 被引量:3 2013年 采用单窗算法,利用1989年和2011年两期Landsat数据对渭干河—库车河三角洲绿洲的地表温度进行反演,并与实时陆面地表温度进行对比检验,其反演精确度分别为94.9%和95.9%。在此基础上,分析了不同时期渭干河—库车河三角洲绿洲地表温度分布格局,并将反演的地表温度划分为6个等级:低温区9.9~13.9℃,次低温区13.9~19.9℃,中温区19.9~25.9℃,次高温区25.9~31.9℃,高温区31.9~37.9℃和极高温区37.9~41.9℃。通过两期图像的反演可以得出:(1)从时间尺度上来看:1989年的温度低于2011年,比2011年多一个低温区;2011年比1989年多出高温区和极高温区两个温度段,1989年和2011年的最低温和最高温的温度差分别为5.13℃和13.51℃;(2)从空间尺度上来看,各温度区间的分布范围发生了巨大变化;(3)由于戈壁、沙漠在日照下增温比绿洲快得多,因此,绿洲的温度基本符合中心低,四周高的"冷岛"现象。此研究对进一步理解渭干河—库车河土壤—植被—大气系统能量交换状况具有重要意义。 周梅 张飞 姜红涛 张严峻关键词:单窗算法 TM影像 热环境 《遥感地学分析》精品课程教学改革探索 被引量:3 2013年 在研究了遥感学科发展现状的基础上,结合本校教学实际情况,对《遥感地学分析》课程的教学内容、教学方法和教学实践等方面进行了探索。通过教学改革,达到了丰富教学内容,改进教学方法,提高教学效果的目的,为今后培养学生较高的综合学习能力奠定了基础。 张飞 买买提.沙吾提关键词:教学改革 精品课程 新疆典型绿洲土壤电导率和pH值的光谱响应特征 被引量:14 2013年 土壤理化性质影响土壤质量,直接决定作物的产量,极易受到灌溉的影响。选择新疆典型绿洲———渭干河-库车河三角洲绿洲作为靶区,利用土壤光谱反射率预测土壤的电导率、pH值。首先,对土壤光谱反射率做变换,得到18种形式的反射率;其次,对18种形式的反射率与土壤电导率、pH值进行相关与回归分析,得到预测方程;最后,验证预测方程的精度,并确定最佳方程。结果显示:可以用土壤的光谱反射率预测土壤电导率、pH值,土壤电导率的预测方程为反射率的一阶导数微分形式,均方根误差为0.184;土壤pH值的预测方程为倒数的二阶导数微分形式,均方根误差为0.278。快速预测土壤电导率、pH值可以为土壤质量的评价提供数据基础,有利于正确有效地指导农业生产。 赵振亮 西甫拉提.特依拜 丁建丽 张飞 雷磊 买买提.沙吾提关键词:绿洲土壤 电导率 PH值 光谱