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基于时序植被指数的作物物候监测方法研究.pdf

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简介：
本论文探讨了利用时序植被指数进行作物生长周期监测的方法，通过分析卫星遥感数据，为农业管理和灾害预警提供科学依据。 2004年北京遥感所的研究工作是对全国主要产粮县的旱地和水田作物物候期进行遥感监测。在数据预处理阶段采用了最小二乘法和谐函数分解重构方法，以去除时序植被指数影像中的云噪声影响。基于土地利用数据，通过耕地植被指数加权平均的方法提取了区域内的旱地和水田作物生长过程。

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  • 基于时序植被指数的作物物候监测方法研究.pdf
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    本论文探讨了利用时序植被指数进行作物生长周期监测的方法，通过分析卫星遥感数据，为农业管理和灾害预警提供科学依据。 2004年北京遥感所的研究工作是对全国主要产粮县的旱地和水田作物物候期进行遥感监测。在数据预处理阶段采用了最小二乘法和谐函数分解重构方法，以去除时序植被指数影像中的云噪声影响。基于土地利用数据，通过耕地植被指数加权平均的方法提取了区域内的旱地和水田作物生长过程。
     
  • 青藏高原草本植物物候变化的空间-时间预测在气候变暖背景下的研究.pdf
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    该论文探讨了在全球气候变暖背景下，青藏高原草本植物物候变化的空间和时间预测模型，分析气候变化对植物生长周期的影响。 在气候变暖的背景下，植物物候变化是生态系统响应的重要指标之一。然而，现有的预测模型往往忽视了植物对环境适应性的考量，导致预测结果存在不确定性。为此，本段落基于2002年至2011年间青藏高原十个观测站点的数据（包括年平均气温和地面物候记录），研究了车前（Plantago asiatica）和蒲公英（Taraxacum mongolicum）主要物候事件变化的空间换时间模型预测能力及其在变暖环境下的规律。 植物的生长周期中，如展叶、开花等现象的变化对生态系统的稳定性和生物多样性有着重要影响。气候变暖背景下研究植物物候变化有助于理解植物应对气候变化的方式以及生态系统稳定性的问题。 空间换时间模型是一种常用的分析方法，通过不同海拔高度气温和实际观测数据来预测物候事件的演变趋势。本段落应用该模型探讨了车前与蒲公英在升温环境下的主要物候期（展叶始期、开花始期及黄枯普遍期）变化情况。 研究发现，空间换时间模型能够有效预示植物的主要物候阶段的变化规律。总体而言，在变暖背景下这两类草本植物的物候事件均有所调整；具体来说，气温升高与展叶和开花初期的时间提前存在一定的关联性，而黄枯普遍期则表现出不同的温度敏感度。 此研究为气候变暖影响下植物物候变化的研究提供了宝贵的科学证据，并对维护生态系统的稳定性和生物多样性具有重要的参考价值。
     
  • 对中国植被物候及地表温度空间分布的研究
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    本研究聚焦于中国植被物候变化及其与地表温度的空间关系，旨在揭示气候变化背景下生态系统响应特征。 中国植被物候与地表温度空间特征的研究表明，陆地生态系统对全球升温的响应是决定全球气候变化方向的关键因素之一。其中，物候变化对于全球变暖的反应尤为重要。基于200的数据分析（此处指代原文中的数据年份或时间范围），这项研究探讨了植被生长周期与地表温度之间的关系及其空间分布特征。
     
  • ENVI_HANTS_Tool.zip_植被物候时间序列重建_谐波分析_恢复
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    ENVI_HANTS_Tool是一款用于植被物候时间序列重建的专业工具，采用谐波分析技术（HANTS）有效填补遥感数据中的缺失值，实现高质量的数据恢复。 NDVI时间序列谐波分析法（Harmonic Analysis of NDVI Time-Series），简称HANTS，用于对时间序列数据进行平滑处理。这种方法是一种新的物候分析方法，能够定量监测植被动态变化。其核心算法结合了傅里叶变换和最小二乘法拟合技术，即将时间波谱数据分解成多个不同频率的正弦曲线和余弦曲线，并选择若干条反映时间序列特征的曲线进行叠加，从而实现对时间序列数据的有效重建。
     
  • 植物生理学中生理指标测定方法的研究.doc
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    本论文探讨了植物生理学中的关键生理指标测定方法，旨在为科研人员提供准确、有效的实验手段，以促进对植物生长发育规律的理解和应用。 植物生理学中的各项生理指标测定方法文档探讨了如何在实验条件下准确测量植物的生长状况、代谢活动以及其他关键的生命过程参数。这些测定技术对于理解植物的基本生物学特性及其环境适应机制至关重要，为研究者提供了一套详细的指导原则和操作流程。
     
  • 基于物联网的计算利用智能锅监测室内植物-研究论文
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    本研究提出了一种创新性的方法，通过集成在智能锅中的传感器和物联网技术，实时监控并优化室内植物生长环境。该系统能够自动调整光照、温度及灌溉条件，从而促进高效可持续的城市农业发展。 室内植物的需求量很大，并且购买的人数每天都在增加。然而，在养植过程中人们会遇到许多问题，因为照料这些植物并不容易，甚至它们的死亡原因难以预测。根据美国国家园艺协会的数据，各个年龄段的人都对室内植物表现出极大的兴趣和热情。报告指出，仅在美国市场内，过去三年中室内植物销售额增长了50%，在2019年达到了约17亿美元。《贸易晴雨表》报告显示，在从2016到2017年的这一年里，印度的室内植物销售量也有了显著的增长。 随着市场需求不断上升，如何有效照顾这些植物成了一个重要课题。为了维护和提升它们的生命力，需要监测多种因素：土壤湿度、阳光照射时间、温度水平、空气湿度以及pH值等指标。手动监控所有这些变量是非常困难且耗时的。因此我们的目标是通过使用一系列组件（包括Arduino Nano微控制器板，潜水式微型水泵，ESP8266 Wi-Fi模块，BH1750光强度传感器，DHT11温度和湿度传感器、pH值检测器等），以及集成在智能花盆中的锂电池供电系统，并建立一个包含所有这些数据点的植物数据库。这个智能化装置能够根据所选择的不同种类的室内植物调整自身的工作模式。 具体来说，它具备自动浇水的功能，在储水箱水量过低时发送提醒信息；将植物置于最佳光照位置并带回阴凉处也会有相应的通知提示；通过Wi-Fi连接互联网后上传数据至云端存储。这些数据包括湿度、温度、光照强度和pH值等，并可通过安卓应用程序查看实时情况。如果监测到的数据点出现异常，系统会发送重要警报信息提醒用户采取相应措施。 此外，在移动应用界面上还会显示植物的整体健康状况以及其它相关细节内容，帮助人们更好地了解并照顾他们的室内绿植伙伴们。
     
  • 基于ENVI的植被指数提取方法
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    本研究探讨了利用ENVI软件进行多种植被指数（如NDVI、EVI等）的有效提取技术，并分析其在遥感监测中的应用价值。 在ENVI下进行植被指数提取的指导主要集中在NDVI（归一化差分植被指数）的提取步骤上，希望能为初学者提供帮助。
     
  • 野生动物实时监测与物种分类的生物多样性研究-YOLOv11实践.pdf
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    本文介绍了利用YOLOv11算法进行野生动物实时监测和物种分类的研究，旨在提升生物多样性的观测效率和准确性。 为了深入掌握目标检测领域的前沿技术，YOLOv11是不可或缺的选择。作为该领域的新星，它融合了先进的算法与创新的架构，在速度上更快、精度上更高，并且能够精准识别各类物体，在复杂场景中表现尤为出色。无论是学术研究还是工业应用，YOLOv11都能提供强大的支持。 生物多样性对于地球生态系统的健康和稳定至关重要，影响着生态平衡以及可持续发展。然而，人类活动导致的栖息地破坏、非法猎杀等威胁对野生动物构成了巨大挑战。传统的观察方法已无法满足当前的需求，因此借助计算机视觉技术进行实时监测与物种分类变得尤为重要。 YOLOv11是目标检测领域的领先算法之一，以其快速且准确的特点著称。它能够实现在复杂自然环境中实时地识别和分类野生动物，并克服了传统系统的局限性。从最初的版本到现在的YOLOv11，该系列算法不断演进并提升了性能表现，其主要架构包括骨干网络（用于提取特征）、颈部网络（用于增强特征融合）以及检测头（执行目标检测与类别预测）。通过将输入图像划分为多个网格，并让每个网格负责边界框和类别的预测任务。 为了实现YOLOv11的应用开发环境需要包含硬件设备如高分辨率相机陷阱、边缘计算装置及高性能服务器，同时还需要能够进行数据传输的网络设施。软件方面则建议使用Ubuntu 20.04 LTS操作系统以及PyTorch深度学习框架，并辅以OpenCV, NumPy和Matplotlib等Python库支持。 在实践应用中，收集高质量的数据是基础步骤之一。通过安装相机陷阱来持续捕捉不同种类、姿态及环境下的野生动物图像与视频资料至关重要。这些数据应详细记录时间地点信息并进行标注，包括标定边界框位置及其对应类别标签，这通常借助LabelImg等工具实现。 从YOLOv1到最新的YOLOv11版本的迭代过程中，该系列算法不断优化网络架构、损失函数和训练技巧，在检测性能方面取得了显著进步。而作为最新一代产品，YOLOv11在继承前代优势的同时进一步改进了这些关键领域，并达到了新的高度。 总的来说，YOLOv11展示了其在野生动物实时监测与物种分类中的巨大潜力：不仅提高了识别准确率，还满足了对高时效性的需求。开发环境的构建、数据收集及标注过程以及对该算法深入的理解和应用共同构成了这一前沿技术成功实践的关键要素。
     
  • 基于YOLOV5的植物目标检测方法
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    本研究提出了一种基于YOLOv5框架的植物目标检测方法，旨在提高复杂场景下植物识别的速度与精度。 基于PyTorch版本的Yolov5无需编译和额外配置即可直接进行训练。支持的torch版本需大于1.72，并且能够将CVPPP2017多目标彩色标签数据转换为COCO JSON格式，同时也能把COCO JSON格式的数据转换成YOLO txt格式标签。在完成训练之后，可以对未知图片数据进行预测并可视化处理。此外还提供了CVPPP2017数据集用于训练和测试。
     
  • 水质监测系统的物联网设计方案研究.pdf
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