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国土资源遥感  2002, Vol. 14 Issue (3): 9-11    DOI: 10.6046/gtzyyg.2002.03.03
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江苏省水稻长势遥感监测与估产
赵锐1, 汤君友2, 何隆华1
1. 中国科学院南京地理与湖泊研究所, 南京 210008;
2. 中国科学院研究生院, 北京 100039
A DISCUSSION ON GROWING STATE SURVEY AND YIELD ESTIMATION OF PADDY IN JIANGSU PROVINCE BY MEANS OF REMOTE SENSING
ZHAO Rui1, TANG Jun-you2, HE Long-hua1
1. Nanjing Institute of Geography and Limnology Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China;
2. Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China
全文: PDF(231 KB)   HTML  
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摘要 

根据1990年以来江苏省进行的水稻长势遥感监测与估产的基础理论、技术方法、长势监测与估产的结果,提出建立省级主要农作物遥感监测运行系统的条件已经具备。它很可能像气象卫星天气预报那样成为第二家为政府和百姓日常工作与生活服务的遥感系统。

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关键词 NDVI时间序列 HANTSSPLINESavizky-Golay(S-G)    
Abstract

This paper deals with the basic theory, the methods, the growing state survey and the result of yield estimation of paddy in Jiangsu Province by remote sensing since 1990. The conditions of the remote sensing surveying system of the main crop can be provided. It is likely to become a daily and ministrant remote sensing system similar to the satellite weather forecasting system and will be linked closely with governments and ordinary people.

Key wordsNDVI    Time series    HANTS    SPLINE    Savizky-Golay(S-G)
收稿日期: 2002-07-08      出版日期: 2011-08-02
作者简介: 赵锐(1939-2002),男,中国科学院南京地理与湖泊研究所研究员、博导.南京大学城市与资源系、南昌航空工业学院测控系兼职教授、博导,全国地方遥感应用协会副理事长.
引用本文:   
赵锐, 汤君友, 何隆华. 江苏省水稻长势遥感监测与估产[J]. 国土资源遥感, 2002, 14(3): 9-11.
ZHAO Rui, TANG Jun-you, HE Long-hua. A DISCUSSION ON GROWING STATE SURVEY AND YIELD ESTIMATION OF PADDY IN JIANGSU PROVINCE BY MEANS OF REMOTE SENSING. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2002, 14(3): 9-11.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2002.03.03      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2002/V14/I3/9


[1] 缪炳良, 黄宝才,潘学彪.试论江苏省水稻生产结构调整[J].江苏农业研究,2000,21:(3).


[2] 赵锐, 王延颐, 戴锦芳.中国水稻遥感监测与估产[M].中国科技出版社,1991.


[3] 杨敏华,胡慧萍.试谈遥感发展与农业信息获取[J].遥感信息,2000,(4):44-46.

[1] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
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