不同玉米品种叶片SPAD值估测模型的构建及其差异性研究

【目的】探究玉米叶片SPAD值与其高光谱特征之间的品种差异,构建不同玉米品种叶片SPAD值估测模型,并对模型应用范围进行验证。【方法】通过大田试验,测定多个玉米品种叶片的SPAD值及其高光谱数据,利用相关分析及逐步回归分析等方法,构建和筛选玉米叶片SPAD值与相关光谱参数的回归模型,并利用偏差率对模型精度进行检验。【结果】不同玉米品种叶片的SPAD值与其高光谱反射率及一阶导数的相关波段存在差异,但品种间差异较小,关系最密切的波段均处于560和700nm附近。对不同玉米品种的光谱反射率一阶导数进行比较时,出现"红移"现象,"红移"规律与各品种叶片SPAD值大小表现一致;叶片SPAD值与光谱反射率一阶导数的显著相关波段在510,615,690和740nm附近。在构建估测模型时,以单波段光谱参数构建的模型估测效果较组合波段构建的模型好,且模型类型为多元方程和指数方程。以单一玉米品种叶片光谱参数建立的模型可以对其他玉米品种叶片的SPAD值进行估测,但估测精度在不同品种间存在差异。【结论】以高光谱560nm附近波段反射率建立的模型精度最高,对不同品种的玉米叶片SPAD预测值偏差率普遍小于5.00%。     

不同宽窄波段组合的光谱参量对夏玉米穗位叶氮素含量估测

【目的】利用敏感波段构建适宜的植被指数,对于提高光谱技术诊断作物营养状况的精确度具有十分重要的意义。【方法】采用单因素随机区组设计的方法,通过设置5种不同施氮处理,研究夏玉米在吐丝期穗位叶光谱反射率与氮素含量的关系,进而比较了前人的植被指数与构建的8种不同形式宽窄波段组合植被指数的优越性,并对构建的氮素含量估测模型进行精度验证。【结果】穗位叶原始光谱反射率在近红外波段(700～1000 nm)随施氮量增加而升高,与氮素含量的变化表现一致;一阶导数光谱的红边位置随施氮量增加依次为698、703、709、714和714 nm,出现"红移"现象;利用氮素敏感波段构建宽窄波段组合的植被指数与叶片氮含量进行相关性分析,优于前人所采用的植被指数;植被指数[R(800-900)-R(692-729)]/R711和植被指数[R(800-900)+R(650-670)]/R711构建的乘幂函数估测模型检验精度较高,R~2和RMSE分别为0.92和0.09。【结论】利用氮素敏感波段构建的宽窄波段组合植被指数,提高了光谱参量与氮素含量的相关性,可以实现对夏玉米吐丝期氮素营养的诊断。     

基于MODIS的郑州市夏玉米LAI反演研究

根据实测玉米高光谱数据和遥感影像数据,以郑州市为研究区域,分别利用原始光谱反射率、光谱反射率一阶导数以及植被指数(NDVI)建立了LAI回归模型,比较拟合效果以确定精度最高的模型,充分挖掘高光谱的优势,提高夏玉米LAI遥感估算精度.结果表明,夏玉米LAI的最佳回归模型为利用波长439.31nm处的光谱反射率一阶导数数据进行回归分析建立的三次多项式回归模型,其决定系数R2为0.761.     

干旱区基于高光谱的棉花遥感估产研究

【目的】揭示棉花产量与冠层光谱植被指数相关关系,建立棉花高光谱估算模型,促进高光谱技术在棉花长势监测和估产中应用。【方法】结合棉花生长发育规律,对棉花各时期冠层进行高光谱反射率测定,根据光谱曲线特征构建高光谱植被指数,基于棉花盛蕾期至吐絮后期7次地面光谱和产量测定,对光谱反射率与产量进行统计分析。【结果】各生育期可见光波段、近红外波段及短波红外波段光谱反射率与产量间分别达显著负相关、显著正相关与显著负相关水平。根据棉花冠层光谱波形特征,利用植被红边波段560 nm反射峰、670 nm吸收谷、近红外波段890 nm反射峰、980 nm和1 210 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1 650 nm和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与棉花产量进行相关分析,利用上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各生育期均达显著或极显著相关,而VARI_700抗大气植被指数在各生育期均达极显著相关。【结论】以VARI_700抗大气植被指数建立各生育期的产量预报模型,为实现棉花营养生长期长势监测与产量预报提供依据。     

伊犁绢蒿荒漠草地3种主要植物光谱及植被指数改进

【目的】伊犁绢蒿荒漠草地是新疆草地生态系统的重要组成部分,研究其主要植物地面光谱和植被指数特征是实现物种识别的基础,准确而实时获得群落物种组成变化、提高草地监测的质量和效果。【方法】借助SOC710 VP成像光谱仪,采集4月伊犁绢蒿荒漠草地群落高光谱影像,提取伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)、角果藜(Ceratocarpus arenarius)、叉毛蓬(Petrosimonia sibirica)和群落的原始光谱数据,通过反射率(REF)、吸收率(ABS)及其一阶微分(GREF和GABS)的变换提高光谱辨析度,分析并筛选敏感波段;通过各波段之间的相互组合计算NDVI值和DVI值,并以全波段计算的NDVI值和RVI值作为参考,筛选出优于全波段且差值最大植被指数。【结果】(1)3种主要植物光谱曲线相近,差异主要体现在光谱值的大小,在可见光400~780 nm和近红外波段780~820 nm的反射率均表现出角果藜>伊犁绢蒿>叉毛蓬>群落的特征;(2)通过反射率REF、吸收率ABS、一阶微分反射率GREF和一阶微分吸收率GABS的变换能够进一步扩大其光谱特征,相对稳定的波段有蓝光波段490~530 nm,绿光波段510~560 nm,红光波段620~760 nm,近红外波段780~820 nm。(3)GABS和ABS变换下490~530 nm和780~820 nm波段组合计算的NDVI’和RVI’在3种主要植物间的差异大于全波段和其它波段计算的NDVI’和RVI’。【结论】对敏感波段的反射率和吸收率进行一阶微分处理,并用于改进植被指数,能够提高伊犁绢蒿荒漠3种主要植物的识别效果。     

棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性

【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。     

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。     

花生叶鲜生物量的高光谱估算模型

利用花生生物物理参数和冠层高光谱数据,基于光谱一阶微分技术,选取对生物量敏感的波段组成高光谱植被指数,建立花生叶鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,花生叶鲜生物量在绿峰525~556 nm、红谷645~689 nm和近红外710~900 nm波段范围反射光谱与花生叶鲜生物量有极显著相关关系。高光谱反射率与叶鲜生物量在大部分可见光区和近红外波段呈显著相关,并且在可见光红光波段呈负相关,在近红外波段呈极显著正相关。花生光谱反射率与花生叶鲜生物量相关的近红外、红光波段的敏感波段分别为770、673 nm,用这2个波段构建植被指数,组成高光谱归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和再次归一化植被指数(RDVI),并构建生物量反演模型;相对于NDVI、DVI、RDVI建立的简单线性函数估测模型,RVI所构建的花生叶鲜生物量估测模型的预测精度较高。     

基于高光谱指数的棉花冠层等效水厚度估算

【目的】建立快速、无损监测棉花冠层等效水厚度(canopy equivalent water thickness,CEWT)的估算模型,进一步提高利用高光谱遥感技术监测棉花CEWT的估算精度。【方法】通过在不同生育期设置灌溉梯度试验,于棉花蕾期和花铃期同步测定冠层光谱反射率、冠层等效水厚度等信息,综合分析棉花冠层等效水厚度与原始光谱反射率、一阶导数光谱反射率、全波段组合光谱指数、已有光谱指数的相关性,确定蕾期、花铃期及全生育期的最优光谱指数,并通过线性回归构建棉花CEWT的高光谱监测模型。【结果】冠层等效水厚度与原始光谱反射率在近红外波段(NIR)780—1 130 nm和短波红外波段(SWIR)1 450—1 830 nm、1 950—2 450 nm附近均出现连续的敏感波段,一阶导数光谱在NIR波段内对CEWT的敏感程度较原始光谱有所加强,但在SWIR波段内敏感程度弱于原始光谱;利用原始光谱反射率构建的光谱指数与CEWT的相关性强于一阶导数光谱,且比值光谱指数(RSI)较归一化差分光谱指数(NDSI)更适合CEWT的监测。在全生育期内(R1135-5R1494)/R2003对CEWT的反演精度最佳(R2=0.7878,RRMSE=0.1803);在蕾期RSIb(1130,1996)对CEWT的估算效果最好(R2=0.7258,RRMSE=0.1444);在花铃期RSIa(904,1952)是估算CEWT的最优光谱指数(R2=0.7853,RRMSE=0.2454)。【结论】该研究在不同生育阶段内提出的新型高光谱指数均可用于棉花冠层等效水厚度的定量监测,研究结果可为高光谱技术在棉花冠层水分含量监测中的应用提供参考,为棉花精准灌溉提供技术依据。     

基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究

【目的】探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。【方法】实测不同水肥耦合作用下，大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数（Leaf Area Index）数据，对二者进行相关分析；采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI, NDVI, SAVI, OSAVI 和MTVI2植被指数，建立大豆LAI估算模型；最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。【结果】大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正；微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切，在红边处取得最大回归确定性系数（R2 = 0.86）。植被指数可以较为精确反演大豆LAI，确定性系数R2>0.84。人工神经网络模型可以大大提高大豆LAI的估算水平，当隐藏层节点数为2时，R2为0.92，随着隐藏层节点数的增加，R2可高达0.96；在没有黄熟期数据干扰的情况下，神经网络可以进一步提高大豆LAI的反演精度，R2可高达0.99。【结论】与基于植被指数建立的模型相比，神经网络模型可以有效避免因LAI过高而出现的过饱和现象，大大提高了LAI的反演精度。     

Hyperspectral Estimation of Corn Fraction of Photosynthetically Active Radiation

Fraction of absorbed photosynthetically active radiation （FPAR） is one of the important variables in many vegetation productivity and biomass estimation models. Therefore, it is significant to retrieve FPAR accurately for the improvement of model precision. On the basis of the field experiment, this article analyzed the correlations between corn canopy FPAR and spectral reflectance, and reflectance derivative. Discussion about the mechanism of FPAR estimation with different empirical models is based upon corn canopy reflectance, reflectance derivative, NDVI （normalized difference vegetation index） and RVI （ratio vegetation index）. The reflectance of visible bands showed much better correlations with FPAR than near-infrared bands. The correlation between FPAR and reflectance derivative varied more frequently and greatly than that between FPAR and reflectance, and with preferable correlation only around 520, 570, 670, 805, 950, and 1 010 nm. Reflectance and reflectance derivative both had intimate correlation with FPAR at some typical single band, with the maximum R^2 of 0.791 and 0.882, respectively. In a word, reflectance derivative and vegetation index were much effective in the estimation of corn FPAR than reflectance, and the stepwise regression of multibands with reflectance derivative showed the best regression with R^2 of 0.944. Reflectance at 375 and 950 nm with absorption characteristics caused by water showed prodigious potential for FPAR precisely estimating model establishment. On the whole, vegetation index and reflectance derivative had good relationships with FPAR, and could be used for FAPR estimation. It would be effective for choosing right bands and excavating the hyperspectral data to improve FPAR estimating precision.     

基于高光谱的苹果盛果期冠层叶绿素含量监测研究

【目的】建立苹果冠层叶绿素含量及冠层光谱特征参量间的定量关系模型,以促进高光谱技术在苹果树精准施肥以及快速、无损长势监测中的应用。【方法】以蒙阴县果园的苹果树为试验材料,连续2年分别测定了苹果冠层光谱反射率和冠层叶绿素（Chl(a+b)）含量,分析了冠层叶绿素含量与光谱反射率之间的相关关系,并计算了400—1 000 nm任意两波段组合而成的RVI、DVI、NDVI和RDVI,分析了它们与冠层叶绿素含量的关系,以逐步回归分析做比较,建立了苹果冠层叶绿素含量监测模型。【结果】结果表明,以单变量估算叶绿素含量的最佳光谱指数为NDVI(975,742),相关系数为0.5093。利用多元逐步回归建立的苹果冠层叶绿素含量最佳监测模型为Y=-0.56(log1/R)771-0.48(log1/R)1978 +0.20(log1/R)2407 -0.10(log1/R)2440+4.749。【结论】用多元逐步回归方法建立的模型来监测苹果冠层叶绿素含量效果较好,为利用高光谱技术监测苹果生长状况提供了理论依据。     

基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型

【目的】采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型。【结果】不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征。在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高。随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段(670 nm)、蓝波段(450 nm)的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关(P0.05),相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测。在充分供水条件下(70%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.75和0.771)均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.808和0.896),而在重度水分亏缺条件下(50%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.857和0.853)均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.711和0.792);所建模型对45个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R~2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70%FC水分处理下,基于EVI2(enhanced vegetation index)所得叶水势估算模型的R~2最高,为0.922,而在60%FC和50%FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于OSAVI所建模型的R~2最高,分别为0.922和0.856。【结论】4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测。但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响。研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持。     

基于TM遥感影像丰宁县森林地上生物量估测研究

利用TM遥感数据以及同期获得的野外调查样地数据,研究了河北省丰宁满族自治县森林地上生物量的遥感估测技术。提取TM遥感影像6个波段反射率及DVI、NDVI、PVI、RVI、VI3、SLAVI和SAVI 7个植被指数,分析了森林样地地上生物量与各个因子间的关系,得出相关系数较小（均小于0.400）;因此采用Stepwise逐步回归法,建立了多元回归模型。结果表明,ρ2、ρ3、ρ4、ρ54波段反射率和有效叶面积植被指数（SLAVI）结合建立的多元回归模型,可用于森林生物量的遥感估测,估测的R2值达0.730,留一交叉验证均方根误差RMSE最小,达33.712。利用2008年的全覆盖TM影像,结合丰宁遥感分类图像,获得了丰宁县2008年森林地上生物量分布图,森林植被总生物量为1.805×107t。     

基于多视角反射光谱的草地叶面积指数遥感反演

随着观测角度和观测平面的变化,同一地物产生的反射率、辐射信息也会产生很大差异。通过地面观测草地多平面多角度光谱反射率和叶面积指数数据,分析了光谱反射率随观测平面、观测角度的变化规律,并模拟TM资料红光(630～690 nm)、近红外(760～900nm)和蓝光(450～520 nm)波段反射率,计算RVI、DVI、NDVI、SAVI、ARVI和MSAVI等不同植被指数,分析不同观测平面和角度下植被指数与叶面积指数的相关性,建立遥感反演模型。结果表明,主平面上光谱反射率各向异性强于垂直主平面,且前向反射率低于后向,垂直主平面上前向和后向反射率呈现一定的对称性。主平面后向观测时植被指数与叶面积指数的相关性大于主平面前向观测、垂直主平面前向和后向观测的相关性。在建立的一元线性、乘幂、对数、指数、多项式等回归模型中,以三次多项式回归模型反演叶面积指数的精度最高。主平面上后向观测的NDVI、RVI、SAVI、ARVI的三次多项式回归模型均达到显著水平,在不同的观测角下,以-30°、-45°时拟合精度最高。     

基于NDVI的西昌市紫茎泽兰入侵监测模型初探

[目的]为紫茎泽兰生物入侵的遥感监测提供参考。[方法]以ASTER影像数据为主信息源,结合西昌市紫茎泽兰样地调查,提取3种植被指数分别为归一化植被指数NDVI、垂直植被指数PVI和比值植被指数RVI,通过与紫茎泽兰表征因子盖度、高度和生物量进行相关分析,筛选敏感植被指数。在紫茎泽兰单个表征因子回归分析基础上,建立敏感植被指数与重要值的回归模型。[结果]3种植被指数中,NDVI最能反映紫茎泽兰表征因子的变化信息。NDVI与紫茎泽兰表征因子及IV显著正相关,对IV的复相关系数(R2=0.72)大于单个表征因子。基于NDVI与紫茎泽兰IV的线性模型模拟误差较小。[结论]利用NDVI与IV的线性模型对研究区紫茎泽兰入侵进行监测是较为可行的。     

新疆北疆棉花多元复合遥感估产模型研究

[目的]揭示棉花产量与棉花叶面积指数( LAI)、归一化植被指数(NDVI)相关关系,辨识新疆北疆棉花遥感估产最佳时相,建立棉花产量与LAI及NDVI间的多元复合遥感估产模型,为大面积棉花生产管理和估产提供理论参考.[方法]以TM影像为数据源,结合实地调查的棉花LAI、NDVI和产量等数据,对影像数据进行校正,最后用统计学方法分析棉花指数与产量数据间关系和建模.[结果]棉花LAI在各生育期呈先升后降的趋势,花铃期最高,均值为3.69;棉花NDVI在各生育期基本处于稳定的较高水平,棉花生长旺盛,长势较好;棉花蕾期和花铃期LAI与产量呈极显著正相关,花铃期相关系数最高,达到0.75;新疆北疆棉花最佳估产时相为花铃期,最优估产模型为Y=17.76 LAI - 123.05 NDVI +232.15.[结论]利用LAI和NDVI建立多元复合估产模型能有效提高棉花的估产精度.     

基于多时相HJ-1B CCD影像的玉米倒伏灾情遥感监测

【目的】通过对倒伏发生前后的多时相HJ-1B卫星CCD多光谱影像植被指数的变化分析,实现区域尺度下的玉米倒伏受灾范围监测和灾情评估。【方法】以2015年8月3日因大风暴雨导致大面积玉米倒伏的河北省藁城市为研究区,提取HJ-1B CCD多光谱影像的多种植被指数,根据多时相植被指数变化量与实测倒伏样本的关联分析,筛选玉米倒伏敏感植被指数,采用正态(偏正态)统计理论的双阈值划分策略划定阈值,构建基于植被指数变化分析的玉米倒伏灾情遥感监测模型,评价玉米倒伏灾情严重程度,并基于野外实测样本进行精度评价。【结果】基于城镇、水体、倒伏与未倒伏玉米的HJ-1B CCD2多光谱反射率曲线可得,玉米与城镇建筑物和水体的光谱反射率存在较大差异,在可见光波段,倒伏玉米要高于未倒伏玉米的反射率,然而在近红外波段(830 nm),未倒伏玉米略高于倒伏玉米的反射率。由已提取出玉米种植区域后的前后两期HJ星的差值影像分析可得其像元整体分布趋势基本符合正态(偏正态)分布。由相关性分析可得,倒伏前后的比值植被指数(RVI)差值与玉米倒伏比例具有最高的相关性(R=0.9377),而且倒伏越严重,其RVI差值越大;通过野外实测样本与模型验证结果进行混淆矩阵分析,总体分类精度达到85.7%,Kappa系数为0.804;研究区玉米倒伏遥感空间制图结果与当地农业技术推广站监测结果基本一致。【结论】倒伏发生后,其玉米长势以及灾后恢复程度均存在较大差异,因此,基于玉米倒伏前后RVI差值的遥感监测模型能有效反映不同倒伏程度的冠层群体变化信息以及长势恢复情况,能在区域尺度下实现玉米倒伏受灾范围监测和灾情等级评估。