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遥感方法在农业中的应用 - 农业生物学
对妨碍遥感数据解释的因素的敏感性，例如土壤背景、地貌、植物的非光合作用元素、大气、观看和照明几何（Huete 和 Justice 1999）最常用的指数是归一化差异植被指数 (NDVI)，由 Rouse 等人 (1974) 提出，计算为近红外和红光区域反射率差与和的商。由于叶片叶肉的散射，植物的绿色部分在近红外区域反射强烈，并通过叶绿素强烈吸收红光和蓝光（Ayala-Silva 和 Beyl 2005）。NDVI 指数最常用于确定栽培植物的状况、发育阶段和生物量以及预测其产量。 NDVI 已成为最常用的植被指数（Wallace 等人，2004 年；Calvao 和 Palmeirim，2004 年），人们做出了许多努力，旨在开发更多指数，以减少土壤背景和大气对光谱测量结果的影响。限制土壤对遥感植被数据影响的植被指数的一个例子是 Huete（1988 年）提出的 SAVI（土壤调节植被指数）。另一个是 VARI 指数（可见大气抗性指数）（Gitelson 等人，2002 年），它大大降低了大气的影响。人们还开发了更多指数来考虑 NIR 和 SWIR 范围内的反射率差异，这表明植物缺水：MSI (
亚洲发展前景2024年4月
ADB Asian Development Bank ADO Asian Development Outlook AI artificial intelligence AIS Automatic Identification System ASEAN Association of Southeast Asian Nations BDI Baltic Dry Index BNM Bank Negara Malaysia bp basis point COFA Compact of Free Association CDF Constituency Development Fund COVID-19 coronavirus disease CPI consumer price index DOC Department of Customs DRM domestic resource mobilization DSR debt-to-service ratio欧洲央行欧洲中央银行欧盟欧盟外国联盟外国外国直接投资FOMC联邦公开市场委员会FSC金融服务委员会财政年度FSM FSM联邦政府MICRONESIA GBA GBA大湾地区GDP国内生产总值GDP国内生产总值GEDS Green Evancom Green Evancom Gren Everancom native Gress Grange Stragment tragents，'' PDR LAO人民民主共和国自然党最不发达国家LNG液化天然气LGFV地方政府融资车辆M2广泛货币供应NFRK国家基金NDVI NDVI NDVI标准化差异植被指数OPEC OPEC OPEC组织Petroleum Exporting Cuntrumationgroleum Exporting Cuntrigation Intustrationgant Interia
种植园的地理标签并有助于估计碳固存势
Table 1: Primary data source 13 Table 2: Secondary data sources 13 Table 3: Crisil- plantation sites 16 Table 4: Crisil- observed plantation 18 Table 5: Species-wise height and girth - Taranagar 48 Table 6: Species-wise height and girth- Sagar Island 49 Table 7: Species-wise height and girth- Kakdwip 49 Table 8: Species-wise height and girth – Perambur 50 Table 9: Species-wise身高和腰间 - bhatsai 51表10：物种高度和腰围 - ghatkopar 51表11：物种高度和腰围 - bhyander 52表12：物种高度和腰围 - 腰带53表13：生存率计算54表14：定性参数56效率56次表15：Qualties 56 Qualtiatiatiation 56级别56：careforatival 56：care 56：care care 56：carive 56：碳螯合电势 - 泰米尔纳德邦60表18：碳固执势-Maharashtra 61表19：NDVI-西孟加拉国的种植地点63表20：NDVI- NDVI-泰米尔纳德邦的种植地点63表21：NDVI -NDVI- NDVI- Maharashtra 64 Tabter 22：SDG SDG SDG SDG SDGIAGE和COVEDAGE 65
尼泊尔的精确农业
尼泊尔的农业部门雇用了三分之二的人口，并贡献了26％的国家国内生产总值，面临着有限的土地资源，迅速的人口增长和气候变化影响的重大挑战。传统的农业实践和环境压力源阻碍了小麦的产量，这是对GDP贡献4.63％的重要作物。这项研究旨在使用多光谱无人机图像，叶绿素含量测量，谷物产量数据和植物高度确定十种品种中表现最佳的小麦基因型。研究区域附近约900平方米，为监测植物生长和健康提供了最佳条件。通过监测各种物候阶段的小麦，可视化生长模式，并在植被指数（VIS）和原位测量之间进行了相关分析。我们的发现表明，像NDVI这样的VIS可以有效地监测小麦的健康和生长。基因型WK 2891和WK 2430始终显示出更高的VI值，表明健康和生物量产生更好。这些基因型在峰值生长（0.805和0.803）和最高晶粒产量（0.745和0.695 kg/m²）时也表现出最高的NDVI值。相反，基因型WK 1204和HIMGANGA具有最低的NDVI值（0.614和0.705），最低产量（0.598和0.598和0.507 kg/m²）。nDVI和CiredEdge对于随着时间的推移评估健康特别有效，NDVI显示出与SPAD读数（R²= 0.7451）和产量预测（R²= 0.634）的最高相关性。包括对摄像机属性和太阳辐照度的校正提高了VI值的准确性，校正的数据集始终显示出更高的VI值。作物表面模型（CSM）的植物高度测量也与原位测量值密切相关（R²= 0.78），以验证使用无人机衍生的数据来监测农作物的生长。VIS的时间序列分析提供了对农作物生长阶段的见解，峰值表示4月初的强劲增长。光谱指数和谷物产量之间的强相关性证实了它们在精确农业中的有用性，有助于优化农业管理并提高生产率。通过确定表现最佳的小麦基因型和最有效的植被指数，这项研究有助于增强作物监测实践，以应对尼泊尔农业部门的气候变化和环境压力源所带来的挑战。
使用融合...绘制城市树冠覆盖图
关键词：树冠覆盖、机载 LiDAR、图像数据、NDVI、数据融合 摘要：城市绿地，特别是城市树木，在提高城市宜居性方面发挥着关键作用。获得准确且最新的树冠覆盖图对于城市绿地的可持续发展至关重要。LiDAR 点云广泛用于建筑物和树木的测绘，并且已经提出了多种 LiDAR 点云分类技术用于自动测绘。然而，城市地区树冠形状的复杂性可能会影响从 LiDAR 数据自动提取树木的点云分类技术的有效性。多光谱影像为 LiDAR 数据提供互补信息，可以提高点云分类质量。本文提出了一种从融合的 LiDAR 点云和多光谱卫星图像数据中提取树冠覆盖的可靠方法。所提出的方法最初将每个 LiDAR 点与来自联合配准的卫星图像数据的光谱信息相关联。它计算每个 LiDAR 点的归一化差异植被指数 (NDVI) 值，并纠正被错误分类为建筑物的树点。然后，应用考虑 NDVI 值的树点区域增长。最后，利用分类为树点的 LiDAR 点生成树冠覆盖图。所提出的树冠性能
绿色通勤
背景：习惯性地在绿地上下班可能与促进健康有关，包括缓解压力。然而，很少有研究评估过通勤期间接触绿地与压力水平的关系，也没有研究追踪过通勤者的实际路线。目的：评估 1）通过绿地通勤与人们自我感知压力之间的关联，2）这种关联是否受交通方式的影响，3）这种关联是否取决于不同的绿地操作和缓冲区大小。方法：这项横断面研究使用了来自 18-65 岁荷兰成年人（N = 275）的问卷和全球定位系统数据。感知压力量表用于测量人们的压力水平。通过计算土地利用数据 (GREEN LU ) 中的绿地百分比，并使用从 Sentinel-2 (NDVI SE ) 和 Landsat-8 (NDVI LS ) 卫星图像获得的归一化差异植被指数 (NDVI) 来测量绿地。沿通勤路线设置 50、100 和 250 米的缓冲区来评估受试者的环境暴露。使用普通最小二乘回归模型估计关联。结果：协变量调整回归显示，无论缓冲区大小如何，GREEN LU 与压力水平呈显着正相关。相比之下，NDVI 测量始终显示零关联。在分层分析中，我们观察到 250 米缓冲区内的活跃通勤者的 GREEN LU 与压力水平之间存在正相关；然而，对于所有绿地测量和缓冲区大小的被动通勤者来说，关联均为零。结论：我们的研究结果表明，日常通勤期间接触绿地的增加与人们的压力水平之间存在违反直觉的正相关关系。这些关联可能取决于所选的绿地指标、缓冲区大小和考虑的通勤模式。人们体验绿色环境的行为方面（包括通勤）可能会对其健康产生影响。
尼日利亚东北部沙漠侵蚀监测
虽然我们的NDVI轨迹模式结果与土地覆盖分析和统计结果相一致，但这一发现与其他研究的结果相一致，这些研究特别认为强化的农业活动是影响和加剧研究区荒漠化的主要因素。
Stamatiadis, Stamatis；Taskos, Dimitris；Tsadila, Eleftheria；Christofides, Calliopi；Tsadilas, Christos；以及 Schepers, James S.，“被动和主动冠层传感器在估算葡萄树生物量生产中的比较”（2009 年）。美国农业部农业研究局/内布拉斯加州大学林肯分校教职员工出版物。393。https://digitalcommons.unl.edu/usdaarsfacpub/393
摘要 光学设计和电子电路方面的最新进展使得近端传感器从被动式过渡到主动式。主动传感器不依赖自然光的反射，而是测量来自作物的调制光的反射，因此它们可以在所有光照条件下工作。这项研究比较了主动和被动冠层传感器在预测梅洛葡萄园 25-32 个随机选择位置的生物量产量方面的潜力。这两种传感器都提供了从转色期冠层天底视图估算的归一化植被指数 (NDVI)，这可以很好地预测修剪重量。虽然被动传感器的红色 NDVI 更多地解释了生物量的变化（R 2 = 0.82），但它与修剪重量的关系是非线性的，最好用二次回归来描述（NDVI = 0.55 - 0.50 wt - 0.21 wt 2）。琥珀色 NDVI-生物量关系理论上的线性度更高，但在高生物量条件下无法验证。叶片中稳定同位素含量（13 C 和 15 N）的线性相关性提供了证据，表明冠层反射率可以检测到由于缺水和肥料氮吸收有限而导致的植物压力。因此，这些移动传感器提供的冠层反射率数据可用于改善葡萄园的特定地点管理实践。
Okitipupa，尼日利亚奥德州，11月5日至8日，2024年，植被健康和土地覆盖的时间动态，拉各斯索科托
OKITIPUPA，尼日利亚翁多州，2014年11月5日至8日，引言气候变化引起的温度变化，降水模式和极端天气事件对植被动态具有深远的影响（IPCC，2014年）。这些变化可以表现为植被物候，生产力和分布的转变，对生态系统功能和服务的影响（Cleland等，2007）。了解植被健康的时间动态对于评估气候变化对生态系统的影响至关重要。近几十年来，人为活动和气候变化在全球范围内发生了显着改变（Myneni等，1997）。归一化差异植被指数（NDVI）已成为量化植被健康和动力学随着时间的变化的宝贵工具（Pettorelli等，2005）。NDVI数据的时间分析提供了对长期植被趋势和对气候变化的反应的见解（Li等人2023; Shoumik和Khan 2023; Verbesselt等，2010）。