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德克萨斯州参议院区计划 S2168
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使用遥感数据支持智能农业 GIS 监测耕地和农作物状况
本文回顾了哈萨克斯坦多级农业用地监测系统的现状，该系统是精准农业系统的一部分，在国家层面和土地使用者的背景下实施。确定了广泛使用遥感 (RS) 和无人机 (UAV) 数据的主要制约因素。该国领土面积大、气候条件不同、地形高度差异大，对数据处理和解释方法的选择产生了影响。Sentinel、Landsat、Modis 卫星的数据被用作输入数据，农业中最常用的软件应用程序以此为基础。在对巴甫洛达尔地区 KH“Mayak”农场的农业用地进行监测的基础上，利用可用的在线应用程序、程序、本地 Web 服务、UAV 评估了在哈萨克斯坦现代条件下多级使用遥感的潜力。无人机与移动 RTK 站的测量结果可以确保 1:1000 比例尺的地图精度。
利用遥感数据支持智能农业...
本文回顾了哈萨克斯坦多级农业用地监测系统的现状，该系统是精准农业系统的一部分，在国家层面和土地使用者的背景下实施。确定了广泛使用遥感 (RS) 和无人机 (UAV) 数据的主要制约因素。该国领土面积大、气候条件不同、地形高度差异大，对数据处理和解释方法的选择产生了影响。Sentinel、Landsat、Modis 卫星的数据被用作输入数据，农业中最常用的软件应用程序以此为基础。在对巴甫洛达尔地区 KH“Mayak”农场的农业用地进行监测的基础上，利用可用的在线应用程序、程序、本地 Web 服务、UAV 评估了在哈萨克斯坦现代条件下多级使用遥感的潜力。无人机与移动 RTK 站的测量结果可以确保 1:1000 比例尺的地图精度。
海草栖息地的特征和分布...
有效管理海草栖息地需要有关海草状况和分布的详细信息。本文介绍了一项更大规模研究的第一步，该研究旨在评估波多黎各卡哈德穆埃托斯岛自然保护区内海草分布的长期变化。使用 WorldView-2 (WV-2) 图像和现场数据集对保护区内的海草床进行了高空间分辨率表征。WV-2 得出的海底反射率和水深测量数据用于进行基于对象的图像分析 (OBIA)。此分析的波段选择基于现场光谱水衰减测量。通过监督分类和上下文编辑对 OBIA 的结果多边形进行分类。使用 164 个采样点对图像进行了校准和验证。与传统的精度评估工具一起，创建了可靠性图，以提供评估地图精度的另一个指标。总体准确率为 96.59%，总海草准确率为 100%。海草床主要位于岛屿的西部和北部，主要由 Thalassia testudinum 和 Syringodium filiforme 组合组成。结果表明，光照可用性不是研究区域海草定植的限制因素，强波浪能可能是调节海草分布的重要因素。这张海草栖息地地图改进了之前的测绘工作，是该保护区的第一张高空间分辨率地图。事实证明，所使用的数据和方法对于在高度复杂的底栖环境中绘制海草栖息地地图非常有效。