基于S G滤波的陕西关中地区冬小麦生育期遥感识别和长势监测

采用SPOT VGT S10产品数据,通过S G滤波处理,重构NDVI时间序列,分析陕西关中地区冬小麦返青期和抽穗期在遥感影像上NDVI时序曲线变化特征,对冬小麦的返青期和抽穗期进行遥感识别。通过与站点观测的生育期数据比较,遥感识别的均方根误差大部分在±20d之内,返青期均方根误差（RMSE）为14.29d,抽穗期RMSE为9.16d,表明基于SPOT VGT数据对关中地区冬小麦返青期和抽穗期进行遥感识别是可行的。采用差值模型基于环境减灾小卫星（HJ星）数据进行渭南市2012年冬小麦抽穗期长势监测研究,结果显示大部分地区2012年冬小麦长势稍好于2011年,经与实地调查资料比较,监测结果与实际情况基本一致。采用HJ星数据进行冬小麦长势监测,结果纹理清晰,且以同源数据提取的冬小麦种植面积作为掩膜剔除非麦区域,降低了重采样带来的误差,用其进行长势监测研究具有明显优势。     

基于历史增强型植被指数时序的农作物类型早期识别

快速准确地获取农作物分布数据对作物估产、灾害预警具有重要意义。该文针对目前农情遥感监测业务中普遍存在的缺乏地面数据和分类时效性较低的问题,以美国堪萨斯州为研究区,提出了基于参考时间序列获得训练样本的方法。首先,基于2006到2013年的MODIS EVI时间序列数据和cropland data layer(CDL)数据,使用免疫系统网络方法建立苜蓿、玉米、高粱和冬小麦的参考EVI时间序列;根据2006年到2013年作物分布情况,将作物超过总记录年数一半的象元作为2014年"潜在"训练样本;通过计算参考EVI时间序列和"潜在"样本的MODIS EVI时间序列的欧氏距离确认2014年训练样本;最后使用这些样本和2014年Landsat NDVI月合成数据进行30 m作物识别,并且评价时间序列长度对作物识别结果的影响。试验结果表明,时间序列长度为4-8月时,获得2014年样本10 183个,样本正确率为96.32%,总体分类精度为94.02%,接近使用完整时间序列数据的结果(总体分类精度94.89%);提取的苜蓿、玉米、高粱和冬小麦的面积分别为549.5、1 999.5、2 851.5和6 415.3 km~2,与CDL数据相比误差低于20%,说明基于参考时间序列方法获得的训练样本具有较高的正确率,具备进行30 m作物早期制图的潜力。该研究可为提高农作物遥感制图工作效率提供参考。     

西峰黄土高原冬季积温变化对作物发育期的影响

用黄土高原西峰站1965-2005年冬季积温和1981—2005年冬小麦、苹果、梨树发育期资料，分析了冬季积温和作物发育期的变化规律，用相关计算和典型年份对比方法探讨了冬季积温对作物发育期的影响。结果表明：1965—2005年冬季积温增加率为5．5℃·d／a，2000年以来持续为正距平，1994年以后作物发育期持续变早；冬季积温与冬小麦各发育期呈明显的负相关，最显著的是返青期，其次是抽穗期，再次是起身期；冬季积温典型偏高年份（1986、1998、2000年）均比典型偏低年（1983、1984、1988年）的发育期提前，冬小麦最明显的是全发育期提前了21d，苹果最明显的是叶变始期提前了19d，梨树最明显的是叶变盛期提前了20d。研究结果对掌握作物发育期的变化规律以及物候预测有一定意义。     

冬小麦冻害灾情及长势恢复的变化向量分析

大尺度监测冬小麦冻害灾情,需要结合受冻后长势监测,以提高冻害监测精度。鉴于温度并非唯一冻害因子,且归一化植被指数（NDVI）易高估封垄前冬小麦覆盖度,该文引入基于多时相植被指数的变化向量分析法,进行冬小麦冻害灾情及受灾后长势监测研究。选取河北藁城2010年冬小麦冻害作为研究对象,利用多时相环境小卫星数据提取多种植被指数,构建变化向量并分析其动态变化趋势,结合冬小麦冻害光谱特征敏感性分析,建立冻害灾情遥感监测模型,并展开长势恢复程度监测。结果表明,变化向量分析法能有效地反映冬小麦受冻和长势恢复程度及空间分布,在基于多种植被指数建立的变化向量监测模型中,基于光谱结构不敏感指数SIPI建立的模型较精度最高,其冻害监测及长势恢复监测模型精度分别达83.3%、88.9%。因此,变化向量分析法能有效地监测冬小麦冻害灾情与灾后长势恢复情况,同时对其他作物灾害监测提供了途径。     

冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比

冬小麦叶面积指数(LAI,leafarea index)是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数(R2)为0.990、均方根误差(RMSE)为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

基于变化向量分析的冬小麦长势变化监测研究

现有的农作物长势遥感监测的基本思路是利用NDVI曲线形态变化与作物苗情变化的响应关系,提取特征参数,推测作物的生长发育状况.但由于表征NDVI时间序列曲线的特征参数较多,难以对所有特征参数进行全面变化分析.本研究引进变化向量分析理论,以东部五省冬小麦为研究对象,以1999-2005年SPOT-VGT的旬最大合成NDVI数据为主要数据源,采用Savizky-Golay滤波器重构NDVI时间序列,进而构建基于变化向量分析的长势监测模型,分别对研究区的年际与年内长势变化进行时间和空间上的定量分析.研究表明,变化向量分析方法能有效地从空间域和时间域反映东部五省冬小麦长势变化规律,以单一综合性指标综合了NDVI时间序列曲线的大多数特征参数,为农作物长势遥感监测提供了一种新的研究思路.     

Comparison of two inversion methods for winter wheat leaf area index based on hyperspectral remote sensing

冬小麦叶面积指数（LAI, leaf area index）是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数（R2）为0.990、均方根误差（RMSE）为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

基于MODIS EVI的冬小麦产量遥感预测研究

Terra-MODIS数据集同时具有归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）两种植被指数。为了对比这两种植被指数在农作物估产中的应用效果，该文利用MODIS-NDVI和MODIS-EVI作为遥感特征参量，以对美国冬小麦的长势监测与产量预测为例进行了研究：运用区域作物特定生育期内多年的NDVI和EVI值与作物产量进行相关分析，采用一次线性拟合方法分别建立回归方程，估算当年的农作物产量。结果表明，EVI明显地比NDVI更好地与产量建立回归方程，用EVI建立的回归方程，各州相关系数大多在0．7以上；而用NDVI建立的回归方程，相关性不稳定。因此利用EVI建立的模型对2004年美国冬小麦进行估产，并将预测结果与美国国家统计署6月1号公布的预测结果进行对比，结果发现，美国国家统计署预测单产误差为3．05％，总产误差为-2．56％，而该研究预测结果单产误差为2．62％，总产误差为-1．77％且预测时间比美国国家统计署预测时间提前约半个月。可见EVI可以更有效地进行作物监测及估产，提高预测的准确性。     

基于遥感的国外作物长势监测与产量趋势估计

国外重点产粮区的作物长势和产量增长趋势信息对于中国政府决策和制订合理的粮食政策具有重要意义,但由于地域的限制、生产方式的差异以及国外可获取的气象资料有限,气象模型和农学模型在国外估产方面尚存在不足,遥感以其便捷、快速、客观的优势已被越来越多地采用进行国外作物长势监测和产量估计。该文以美国玉米和印度水稻为例,探讨了基于1kmSPOT-VGT遥感资料进行作物长势监测和产量趋势估计的方法,并结合当地气象条件对其结果进行了分析。经检验,利用该方法得到的长势状况及空间分布与实际基本一致,产量增长趋势预测准确率为100%;在作物生长旺盛季节,植株覆盖密度较大时,EVI比NDVI能更真实地反映作物的长势状况。该研究可为国外作物长势遥感监测与产量估算业务应用提供参考。     

无人机多光谱遥感反演冬小麦SPAD值

为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值的可行性，该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机，采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参数，建立SPAD值的反演模型。结果表明，当波长范围在蓝光、绿光和红光波段，冬小麦拔节期、孕穗期和开花期的无人机多光谱影像反射率参数与SPAD值呈负相关关系，而在抽穗期，二者呈正相关；当波长范围为红边及近红外波段，在整个生长期，二者均呈现正相关关系。该研究构建冬小麦SPAD值反演模型采用了主成分回归、逐步回归和岭回归法，经对比发现基于逐步回归法构建的模型效果最优，该模型的校正决定系数为0.77，主成分回归法次之，岭回归法较差。此外，冬小麦抽穗期多光谱反射率反演SPAD值效果最显著，3种回归模型的校正决定系数分别为0.72、0.74和0.77。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。     

中国作物生长模拟监测系统构建及应用

该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统（Crop Growth Simulating and Monitoring System in China, CGMS-China）的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。     

基于气候和土壤水分综合适宜度指数的冬小麦产量动态预报模型

利用河北省16个农气观测站1981-2010年逐日气象资料、土壤水分观测资料、冬小麦生育期观测资料、灌溉记录和8个冬小麦主产市产量资料,根据土壤水分平衡原理和模糊数据理论,建立了综合反映冬小麦生长期气象条件和土壤水分状况的气温-日照-土壤水分适宜度评价模型,并以旬为时间步长,建立了基于气温-日照-土壤水分适宜度指数的冬小麦产量动态预报模型.结果表明,气温-日照-土壤水分适宜度指数克服了气温-日照-降水适宜度指数仅考虑水分状况中降水条件的不足,能够客观反映冬小麦生长期的气象条件和土壤水分状况,与冬小麦产量变化量呈极显著相关(P＜0.01),相关性高于气温-日照-降水适宜度指数;动态产量预报模型对1981-2008年历史拟合检验和2009-2010年预报试验的平均相对误差分别为6.1％和1.2％,误差较小,表明建立的冬小麦产量动态预报模型能够满足业务需求,具有较高应用价值.     

基于无人机遥感植被指数优选的田块尺度冬小麦估产

田块尺度作物快捷精准估产对规模化农业经营管理具有重要意义。因此,急需选取最优植被指数和最佳无人机遥感作业时期,建立冬小麦无人机遥感估产模型,获取及时、快速、低成本的无人机遥感估产方法。该文以山东省滨州市典型规模化农田为研究对象,利用固定翼无人机遥感平台对冬小麦进行多期遥感观测与估产。基于2016年冬小麦返青拔节期、抽穗灌浆期和成熟期的无人机遥感影像数据集,采用最小二乘法,构建了基于不同植被指数与冬小麦实测产量的9种线性模型,并结合作物实测产量进行模型评价。多时相多种类植被指数的优选分析结果显示,抽穗灌浆期估产模型R~2最高,RMSE最低(n=34)。其中,模型R~2达到0.70的植被指数共6个,从高到低依次为EVI2、MSAVI2、SAVI、MTVI1、MSR和OSAVI;RMSE由低到高依次为EVI2、MSAVI2、SAVI、MTVI1、MSR和OSAVI。另外,该文进一步评价农田土壤像元对无人机遥感估产的影响,经过阈值滤波法处理后,返青拔节期估产模型的R~2(n=34)从约0.20提升至0.30以上,RMSE和MRE下降;抽穗灌浆期模型的RMSE降低,R~2(n=34)有所提升但不显著。综上所述,最佳无人机飞行作业时期为冬小麦抽穗灌浆期,最优植被指数为EVI2,土壤像元的滤除对抽穗灌浆期无人机遥感估产模型的影响不显著。因此,优化后的基于植被指数的无人机遥感估产模型,可以快速有效诊断和评估作物长势和产量,为规模化农业种植经营提供一种快捷高效的低空管理工具。     

基于CNN卷积神经网络和BP神经网络的冬小麦县级产量预测

冬小麦是中国重要的粮食作物，开展县级冬小麦产量预测对粮食宏观调控和农业精准化发展具有重要指导意义。该研究从县级产量预测角度出发，结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Networks，BP）技术提出了冬小麦县级产量预测方法，使用CNN卷积神经网络对Sentinel-2遥感数据进行冬小麦种植区的分析和提取，将得到的种植区分布数据与MODIS EVI数据和耕地分布数据进行了融合，利用BP神经网络对融合后的数据进行产量特征提取和预测并选取均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和样本决定系数（Coefficient of Determination，R2）作为精度指标对试验结果进行分析和评价。结果表明，基于CNN卷积神经网络和BP神经网络的冬小麦县级产量预测方法在山东省2014－2016年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.87以上，MAE低于269.48 kg/hm2，RMSE低于346.56 kg/hm2，93%的县单产相对误差小于9%，试验结果平均值与中位数的偏差小于1.2%；在河南省2015－2019年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.96以上，MAE低于304.84 kg/hm2，RMSE低于418.14 kg/hm2，91%的县单产相对误差小于9%，试验结果平均值与中位数的偏差小于1.6%，方法所构建模型具有良好的预测准确率、鲁棒性和泛化性，可以实现县级尺度下的冬小麦产量预测。     

基于MODIS数据和模糊ARTMAP的冬小麦遥感识别方法

针对国家级农情遥感监测与信息服务系统对农作物遥感识别的需求,利用Terra/MODIS数据相对于NOAA/AVHRR数据具有的高光谱和中等空间分辨率的优势,以中国华北地区冬小麦识别为例,采用多时相和波谱分析方法,选取合适波段,构造特征植被指数,建立模糊ARTMAP影像分类模型进行大尺度农作物识别,实现农作物遥感自动识别.用Landsat TM进行局部抽样验证,结果精度可达到85.9%.研究表明,仅利用MODIS自身光谱信息,即可实现作物遥感全覆盖自动识别,并可达到较高精度,与传统方法认为冬小麦遥感识别的最佳时间为处于返青期的3月份相比,在时间上可提前约一个季度,因此可以确实地为农业决策部门提供信息服务.     

卫星遥感和积温-辐射模型预测区域冬小麦成熟期

准确预测区域尺度的小麦成熟期,指挥麦收机械化作业有序开展,具有十分重要的社会和经济效益。该文针对目前区域冬小麦成熟期预测中时效性差、缺乏空间分布以及缺少定量描述等突出问题,选择华北地区河北、河南和山东3省冬小麦为研究对象,首先基于S-G滤波后的2013年冬小麦生育期时间序列MODIS LAI,采用动态阈值法获取抽穗期具体日期,即叶面积指数(LAI)达到峰值时的具体日期;然后基于由2008-2012年农业气象资料与地面气象资料构建的抽穗-成熟期有效积温模型和总辐射模型,逐个栅格单元计算MODIS LAI获取的抽穗期具体日期到当前日期的积温、太阳辐射总量,并结合全球多模式集合预报(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,TIGGE)资料对当前日期(5月10号至6月8号)之后的16 d冬小麦成熟期进行逐日动态预测以得到全部区域的成熟期预测值;最后采用农业气象站点的成熟期观测值对预测结果进行验证,结果表明:冬小麦成熟期预测值与观测值的决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE约为3 d,两者具有良好的相关性。该研究方法对其他大区域的农作物成熟期预测具有借鉴价值。     

基于MODIS-EVI及物候差异免阈值提取黄淮海平原冬小麦面积

使用植被指数阈值法提取冬小麦种植面积时,通常需要根据区域间物候差异设置不同阈值。针对这一问题,该文以黄淮海平原为研究区,使用农业气象站生育期观测数据和气象再分析资料,利用逐步进入法模拟冬小麦播种期和成熟期,使用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构的MODIS EVI数据逐像元计算播种期至成熟期EVI的峰值频数并结合光谱突变法构建了具有普适性的冬小麦种植面积提取模型。用统计数据验证提取结果表明:在市级尺度和县级尺度上R~2分别为0.91(RMSE 60.08×10~3 hm~2)和0.80(RMSE 8.97×10~3 hm~2)。该文改进的提取模型既考虑了区域间的物候差异,又避免了阈值设置问题,具有一定的普适性,能较好地在大范围内应用于冬小麦面积快速提取,可为大范围内冬小麦监测及估产提供参考。     

华北平原2001-2011年冬小麦播种面积变化遥感监测

为及时、准确地获取华北平原冬小麦时空分布信息,构建多源遥感监测系统,基于MODIS EVI时间序列数据和两景TM影像,建立华北平原冬小麦时序波谱曲线库,并结合农作物物候历制订统一规则,在此基础上,重建华北平原2001-2011年冬小麦播种面积时空变化过程。结果表明:1)多源遥感监测系统提取华北平原2001-2011年冬小麦信息,在栅格尺度上获得了稳定的较高分类精度,平均为76.36%;在县域行政单元尺度上,2011年的冬小麦遥感监测面积与统计数据的耦合度也较高(决定系数为0.89,均方根误差为1.29×104 hm2);2)华北平原2001-2011年的冬小麦播种面积呈持续上升趋势,2011年比2001年增加了156.05×104 hm2(14.96%);3)冬小麦播种面积大致呈"南增北减"的时空变化格局:平原中南部的鲁西南平原、胶莱平原、豫东平原和皖北平原冬小麦种植面积扩张趋势显著;而北部的京津冀地区冬小麦面积明显收缩。该研究旨在为华北平原调整农业种植结构、制订粮食安全策略及优化水资源管理提供数据支持,也可为大范围、长时间尺度的作物播种面积时空变化遥感监测提供方法借鉴。