1.笔记二——遥感GEE植被指数计算以LANDSAT7为例ndpi指数红边叶绿素植被指数 (RECl) ReCI = (近红外 / 红光) - 1 ReCI = (B4 / B3) - 1 注意:适用于植被发育阶段 改良土壤调整植被指数 (MSAVI) MSAVI = (2 *近红外 + 1 – sqrt ((2 * 近红外 + 1)2 – 8 * (近红外– 红光))) / 2 MSAVIhttps://blog.csdn.net/weixin_51504724/article/details/136602020

2.全球技术地图据phys网11月26日消息,日本东北大学和东京大学的科研人员开发出一种安装在植物叶子背面的新型传感器,可监测植物健康。该传感器使用光谱传感器和光源测量叶子颜色变化,具备Wi-Fi数据传输和防水功能,可在户外工作一个多月。该技术有助于提高农作物产量和资源管理,对智能农业和森林健康研究等领域具有重要意义。相关研究成果http://globaltechmap.com/document/view?id=44487

3.各类植被归一化植被指数拟合曲线对比各类植被归一化植被指数拟合曲线对比 黄河三角洲湿地生长季开始、结束日期空间分布 黄河三角洲典型植被归一化植被指数比率变化曲线 植被物候提取结果 不同分类方式的结果对比 特征变量占比 2016—2023年黄河三角洲典型湿地植被分布情况 2016—2023年黄河三角洲典型湿地植被标准差椭圆及重心分布 2016—2023年各植http://slsy.nhri.cn/supplement/4320ea68-79ac-43a1-a0c4-520d7dcedf22

4.光化学植被指数和日光诱导叶绿素荧光与作物光合作用的关系基于前文所述的研究背景和选题依据,本研究(1)采用五种不同的灌溉处理方法,利用地面高光谱遥感观测手段测定了玉米冠层光化学植被指数(PRI)和非光化学淬灭(NPQleaf)参数,利用PRI和NPQleaf对植物早期水分胁迫进行探测;(2)测定了水稻叶片生物化学(叶绿素、叶黄素和胡萝卜素)和光合参数(如Vcmax25)的季节性变化,并将https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10284-1018151429.htm

5.植被光谱特征与植被指数介绍GIS前沿植物叶片包括叶、叶柄以及其他绿色物质,不同种类的叶片具有不同的形状和化学成份。对波谱特征产生重要影响的主要化学成份包括:色素(Pigments)、水分(Water)、碳(Carbon)、氮(Nitrogen),这也是遥感反演的基础,如用植被指数来估算叶子的化学成份。 叶色素主要包括叶绿素、叶黄素和花青素。这些都是植被的健康的指标,比如含https://www.shangyexinzhi.com/article/12037675.html

6.作物病虫害高光谱遥感进展与展望袁琳(2015)通过分析小麦叶片尺度的成像高光谱数据确定病害识别敏感波段,从光谱几何角度形成比值三角植被指数RTVI(Ratio Triangle Vegetation Index);此外,在构建基于光谱相对变化的光谱比率指纹特征的同时,加入基于图像的几何和纹理特征,实现了小麦白粉病、条锈病及蚜虫虫害叶片的有效识别,总体识别精度达到90.0%。 http://www.jors.cn/jrs/article/html/202101027

7.日光诱导叶绿素荧光反演及其在植被环境胁迫监测中的研究进展此外,SCOPE 2.0版本也具备了许多新的功能:(1)可以定义由具有不同特性的叶片组成的层,进而可以模拟植被下层或垂直叶绿素浓度梯度;(2)模拟土壤反射率;(3)模拟由叶黄素循环引起的叶片和冠层反射率变化;(4)计算速度与以往版本相比提高了90%。上述新增功能使得SCOPE模型表征复杂植被冠层的能力得到了很大提升,同时也探索了https://www.fx361.com/page/2021/0107/9241539.shtml

8.生态学报杂志中国生态学会主办2019年第08期以2000、2006和2016年3期的Landsat遥感影像为基础数据源,结合前人研究成果和实地考察,借助RSEI指数,对玛纳斯湖湿地生态环境进行监测和评价。结果表明:利用主成分分析技术集成植被指数、湿度分量、地表温度和土壤指数建立的RSEI指数具有一定的适用性,可较好的对玛纳斯湖湿地生态环境质量状况及其时空变化进行监测和评价。2000、https://www.youfabiao.com/stxb/201908/

9.《光谱学与光谱分析》2019年,第39卷,第11期在SCPLS中,引入指数衰减函数(EDF)以迭代的方式对波长变量进行选择。在每次迭代中对蒙特卡罗采样所得到的数据集建模,计算各波长变量的稳定性和可信度指标,并通过EDF选择具有较高稳定性和可信度的变量,选择的变量作为新的变量集进入下一次变量选择迭代。迭代全部完成后,计算每一次迭代所选的变量集建模的交叉验证均方根http://www.sinospectroscopy.org.cn/readnews.php?nid=95281

10.博普特植物表型组学多光谱表型成像系统一站式解决方案研究表明,Videometer 可用于拟南芥中叶绿素(NDVI)和叶黄素(PRI)的含量的检测,并能评估植株样本的状态。通过验证具有代表性的植被指数,可为其它植被指数的评估计算提供样例,并为在植被研究领域获得更多生理信息奠定了基础。 2、Videometer对种子病害的研究 Videometer 可对种子真菌感染,如镰刀菌感染情况进行研究,例如病斑所https://www.chem17.com/tech_news/detail/1930962.html

11.遥感第九近红外波段是叶子健康状况最灵敏的标志,对植被长势差异敏感,指示光合作用能否正常进行; 可见光红波段被植被叶绿素强吸收,进行光合作用制造干物质,是光合作用的代表性波段。 植被指数便于植物专题研究、绿色植物的遥感监测、病虫害监测及生物量估算等。 目前植被监测的遥感数据有: NOAA/AVHRR LANDSAT/TM/ETM SPOT/HRV https://max.book118.com/html/2019/0512/8007055023002023.shtm

12.团章对团干部提出()的作风要求?某日深夜，甲和已在某银行的自动取款机上共同盗窃人民币4万余元，其整个盗窃过程均被安装在自动取款机上面的摄像头拍摄下来。后来公安机关根据该录像资料抓获犯罪嫌疑人甲和乙。鉴于该案社会影响较大，且作案手段较为复杂，侦查人员在对犯罪嫌疑人讯问时，同步进行了录音录像。本案前后两个录音录像资料分别属于何种证据https://www.shuashuati.com/ti/fd274852f9b94b4e843e6ed3bc730a3f.html?fm=bdc7c766db8573bbe64bdf7b4d2a123770

13.Ecodrone?高光谱红外热成像无人机遥感技术西班牙国家研究委员会农业研究所研究人员基于无人机遥感技术,通过高分辨率红外热成像和高光成像获取冠层温度和植被指数,在叶片和冠层水平上评估了杏树红叶斑病的影响,采用LDA、SVM等不同方法组合对红叶斑严重程度进行量化和判别。研究发现,叶绿素、类胡萝卜素指数和叶绿素荧光对红叶斑点病的早期诊断效果较好。线性模型在区https://www.bio-equip.com/showarticle.asp?id=453119458

14.基于多角度高光谱遥感的光化学反射植被指数与光能利用率研究已建的光合作用估算模型对光能利用率(LUE)的处理过于粗糙,致使GPP和NPP可能被严重偏估。光化学反射植被指数( PRI )对波长的选择基于PRI-LUE关系的生理机制,在直接估算实际LUE方面极具潜力。但PRI不仅与叶黄素脱环氧化等生化生理因素有关,还与叶面积指数等植被生态生理因素有关,亦与光照和观测角等方向因素有关,这些https://www.medsci.cn/sci/nsfc_show.do?id=78581208e8e3

15.Planet影像波段用途监测植被蓝色波段(Blue,455-515nm):可用于检测植被的生长状况,通过反射率的变化来评估植被的健康和活力。 绿色波段(Green,500-590nm):主要用于检测植被的叶绿素含量,叶绿素是植物进行光合作用的关键色素,其含量的多少直接影响植被的生长状况。 红色波段(Red,590-670nm):同样可用于检测植被的叶绿素含量和生长状况,此外,该波段https://www.sohu.com/a/829238359_121668518