胡小燕
潛山市紅旗水庫管理所 安徽 安慶 246314
衛星遙感技術在現代灌區管理中發揮著越來越重要的作用,在監測的過程中如何快速高效的監測土地類型,分辨有效灌溉區域和市機關該區域一直以來是人們重點關注的問題,遙感技術的應用可以有效的解決這一問題,為后續決策提供數據支撐。
在灌區土地利用的類型為灌區現代化管理的一個重要組成部分。的分類林地、耕地、水域,沙地和人口可以提供一個依據灌區管理政策的制定和調整。土地利用類型分類是遙感技術應用的基本工作。目前技術相對成熟,包括監督分類和非監督分類。k - means算法中常用的無監督分類包括平行六面體分類、最小距離法、最大似然法、馬爾可夫距離方法、神經網絡方法和支持向量機方法。等待。根據用戶的需求和研究領域的特點,監督分類方法可以手動定義和選擇,它已廣泛應用于土地類型分類。神經網絡方法和支持向量機方法是近年來研究兩種分類方法。神經網絡方法具有良好的學習能力和容錯。這種方法不需要假設的概率模型,這有助于解決光譜異質性的問題在圖像分類。BP神經網絡方法的應用表明,該方法的總體分類精度可以達到91.90%最大似然分類方法。Elihood方法可以增加了7%。2006年,洛陽城市,海南省,對遙感數據進行了研究。BP神經網絡分類是基于改進神經網絡的圖像分類。結果表明,改進的BP神經網絡分類方法分類C具有明顯的優勢,但神經網絡方法具有一定的準確性在網絡結構設計和網絡訓練參數設置。不同的網絡結構和參數有一個偉大的對分類結果的影響。在灌溉地區的應用,進一步的研究是必要建立灌溉地區快速、準確地根據灌溉地區的特點,不同地區的影響,在不同年份和不同的氣候條件,網絡結構和網絡訓練參數。這項研究。支持向量機(SVM)也是一個研究熱點。近年來,遙感衛星圖像識別具有結構簡單、適應性強。基于支持向量機(SVM)方法,Beki的改進的參數選擇是不準確和有一個小樣本問題。以紅河自然保護區為例,遺傳算法優化和向量機分類方法用于遠程濕地,和總精度提高了12。因此,為了獲得更好的分類結果,我們首先必須工作,深入研究不同的方法之間的內在特征,并選擇一個更合適的分類方法根據灌區的特點,并開發相應的分類方法。評估標準衡量他們的優點和缺點。
在現代灌區管理中,灌區監測是灌區管理的重要組成部分。灌區的分布和面積將確保對灌區的水管理、控制和分配進行有效管理。除了傳統的方法外,依靠人工統計,還有一些基于數學分析和預測的方法,如神經向量法、支持向量機法、灰色預測模型等。使用這些方法的一個常見問題是缺乏令人信服的科學理論基礎來預測純數學統計。隨著預測步驟的增加,預測結果與實際數據之間的誤差越來越大,不能滿足實際生產和應用的精度要求。然而,這種方法只能獲得大面積的灌溉面積,不能達到整個灌溉面積的監測階段。衛星遙感為比較灌區及其分布提供了一種經濟、準確、快速、廣泛、有效的方法。目前,衛星數據來源在相關領域的研究正在增加。時間分辨率和空間光譜分辨率都得到了顯著提高,使數據調查的基礎更加穩固。目前,國內外對灌區監測的研究能否提取實際面積,但灌區尚未達到整個灌區的實時監測水平。未來的研究將側重于灌溉區的灌溉水管理。多次遙感數據用于動態監測灌溉區的灌溉過程。
監測灌區的土壤濕度對于確定需水量和實現灌溉水的微調非常重要。遙感技術已成功應用于土壤水分逆轉。基于遙感的土壤水分反演始于20世紀60年代末,監測方法基于熱慣量法、作物水分虧缺指數法、植被指數異常的方法,提出了植被狀態指數法和溫度法。國家指數法、溫度植被干旱指數法、高光譜方法,主動和被動微波遙感的方法。這兩種方法都有優點和缺點,應用的范圍是不同的。例如,熱慣量法適用于地區植被覆蓋率較低,而作物水分虧缺指數方法適用于高植被覆蓋的地區。盡管高光譜方法還比較新,獲取高光譜數據既昂貴又困難。主動微波和被動微波的研究方法很多,在裸地和植被覆蓋率低的地區是有效的,但在植被覆蓋率高的地區通常是有效的。微波數據的獲取成本也很高,不適合日常使用。用于灌區。作為數據源進行監視。在灌區的應用中,有必要尋找一種適合低fvc區和高fvc區的土壤水分逆轉方法。灌溉區域,然而,有一些基本信息,如降水、溫度、缺乏作物生長和渠道布局,本是由于缺乏硬件條件,灌溉面積的地面數據采集,低水平的信息。主要原因是大多數的紅外光譜分析數據是由紅外光譜分析。礦區缺乏地理信息共享平臺,部門大量的數據分布,不用于總體規劃,應用遙感監測數據采集是困難的,因此有必要建立地理信息共享平臺。為灌溉提供全面的信息資源管理和土地管理的遙感應用平臺,遙感技術在現代管理中發揮著越來越重要的作用。
遙感技術不能支持灌區的科學和信息化管理,隨著遙感技術的發展,遙感數據的擴展,遙感技術將在管理現代化中發揮更重要的作用,也將科學和信息管理對灌區的管理起著重要的作用。e、出現了各種遙感數據,進一步研究了遙感技術的機理,遙感技術在灌區的應用,為現代管理提供了更多的空間。