基于决策树和混合像元分解的江苏省冬小麦种植面积提取

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线能提供作物生长动态变化信息,将其应用于农作物种植面积提取具有一定优势。该文以江苏省为研究区域,采用2013年1月1日-2014年12月19日46景250 m空间分辨率的MODIS-NDVI时间序列数据、2014年4月23日的MOD09A1反射率影像及Landsat数据,开展冬小麦种植面积的遥感识别,首先利用MODIS数据建立作物的归一化植被指数时间序列曲线,再采用Savitzky-Golay滤波方法对NDVI时间序列数据进行重构,并基于农作物物候历、种植结构和种植模式等信息,提取研究区域典型地物物候生长期的关键值,在分析冬小麦、林地、水稻物候期(生长期开始时间、生长期结束时间、生长期幅度、生长期长度及生长期的NDVI最大值)变化趋势的基础上,综合比较分析不同地物平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,界定作物种类,确定训练规则,利用快速、高效的决策树方法,通过多阈值限定进行分类,初步提取冬小麦的空间分布范围;但是由于存在混合像元,阈值范围的设定会影响冬小麦种植面积的提取精度,针对此类问题,运用地表反射率影像数据提取冬小麦端元波谱曲线,结合线性光谱混合模型进行混合像元分解,进而根据冬小麦丰度比例精确提取冬小麦种植面积;最后利用统计数据和空间分辨率较高的Landsat TM 8影像数据对提取结果进行县域级验证。精度评价结果表明,研究区域的冬小麦种植面积提取精度达到90%,能够较准确地反映研究区域冬小麦的分布情况,表明运用中高分辨率遥感时间序列影像数据可以准确提取作物种植面积,为农作物种植面积信息提取提供参考。     

基于像元二分模型的昌都县植被盖度遥感估算

以Landsat TM遥感影像为数据源,利用归一化植被指数(NDVI)建立适用于昌都县的像元二分模型,并进行植被盖度估算。根据实测植被盖度数据对估算结果进行精度验证,实测值与估算值的相关系数为0.862 4,平均精度为82.5%。研究结果表明,基于NDVI的像元二分法适用于西藏自治区昌都县植被盖度的估算且精度较高。     

基于时间序列NDVI相似性分析的棉花估产

多时相遥感数据能比单一时相反映更多的作物产量信息,挖掘多时相遥感信息以提高作物估产精度具有重要意义。该文以新疆生产建设兵团农一师一团的棉花为研究对象,提出了一种融合分区概念和时间序列NDVI(归一化植被指数)相似性分析的棉花估产方法。首先,通过植被指数与产量的相关性比较分析,确定NDVI为棉花估产因子,在此基础上根据棉花品种和土壤条件的差异,将研究区棉田划分为不同类型的生长区;然后,结合每个生长区获取的样点产量数据,确定各生长区时序NDVI估产模型的拟合系数;最后,融合距离与角度相似性算法,对各生长区内所有棉花像元的时序NDVI数据构成的向量与产量样点对应的时序NDVI向量进行相似性分析,确定待测棉田像元最佳的估产模型,实现对整个棉田区域棉花产量的遥感估测。结果表明,基于分区和时序NDVI相似性分析的棉花产量预测值与实测值决定系数达到0.77,该方法具有较好的操作性和适用性。     

基于植被指数的作物产量监测方法研究

在作物收获以前进行大范围的作物长势评价与作物产量估测，对粮食供需平衡、贸易、农业政策制定非常重要。该文收集了1984年到2002年的NOAA卫星和农业统计资料，计算耕地范围的植被状态指数VCI、温度状态指数TCI和植被生长状态指数VHI，分析了遥感植被指数与作物产量间的相关关系，分别建立了基于植被指数的线性回归模型和非线性回归模型。结果表明，遥感植被指数与作物产量间存在较好的相关性，其非线性回归模型在拟合精度上高于线性回归模型。研究目的是利用卫星资料得出应用于监测作物长势的植被指数，建立作物产量监测模型，应用于农作物遥感监测业务化运行系统。     

基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取

无人机遥感具有使用成本低、操作简单、获取影像速度快、地面分辨率高等传统遥感无法比拟的优势。该文通过分析仅含红光、绿光和蓝光3个可见光波段的无人机影像中植被与非植被的光谱特性,同时结合健康绿色植被的光谱特征,借鉴归一化植被指数NDVI的构造原理及形式,提出了一种综合利用红、绿、蓝3个可见光波段的归一化植被指数——可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)。与其他基于可见光波段的植被指数,如过绿指数EXG(excess green)、归一化绿红差值指数NGRDI(normalized green-red difference index)、归一化绿蓝差值指数NGBDI(normalized green-blue difference index)和红绿比值指数RGRI(red-green ratio index)以及仅用绿光波段的提取结果进行对比分析,结果表明:VDVI植被提取精度高于其他可见光波段植被指数,且阈值在0附近,较易确定。为了验证VDVI的适用性与可靠性,选取与试验影像同一时期拍摄但不同区域的另一影像使用同样的方法提取植被信息。结果表明:VDVI对于仅含可见光波段无人机遥感影像的健康绿色植被信息具有较好的提取效果,提取精度可达90%以上,适用于仅含可见光波段无人机遥感影像的健康绿色植被信息提取。     

北票市基于Landsat8遥感影像的归一化植被指数分析

归一化植被指数(NDVI)是反映植被长势和营养信息的重要参数之一,由近红外波段与红光波段的反射率值计算得到。Landsat8作为美国Landsat计划的第8颗卫星,遥感数据的准确性更高,时效性更新,采用美国地质勘探局(USGS)网站提供的Landsat8卫星遥感影像,利用ENVI软件计算2013年7月~2016年6月北票市NDVI,分析北票市3a的植被覆盖情况。结果表明:用遥感影像的时效性,通过计算NDVI可以有效监测区域内植被的覆盖情况,获取多年的遥感影像可以分析区域内植被覆盖规律,便于分析区域水土流失情况,制定水土保持计划与决策。     

基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。     

基于NDVI-SI特征空间的土壤盐渍化遥感模型

同时考虑植被和土壤信息,构建盐渍化遥感信息提取模型。选取具有长期研究基础的塔里木南缘于田绿洲为研究靶区,综合分析归一化差值植被指数（NDVI）、盐分指数（SI）二者之间的关系,在此基础之上提出NDVI-SI特征空间概念,并构建土壤盐渍化遥感监测指数模型（SDI）,结果表明：土壤表层含盐量与SDI相关性较高,其R2=0.8596。非盐渍地、轻度盐渍地、中度盐渍地、重度盐渍地的SDI平均值分别为0.399,0.763,0.974和1.201,差异较大;经差异性矩阵分析,亦表明SDI能够很好的区分研究区内不同盐渍化程度地类的分布范围。SDI能反映盐渍化土壤地表盐量组合及其变化,具有明确的生物物理意义,并且指标简单、易于获取、有利于盐渍化定量分析与监测,对今后干旱区盐渍地信息提取以及动态监测研究具有重要意义。     

基于小波变换的华北平原耕地复种指数提取

该文以中国华北平原为研究区域,提出了基于小波变换的耕地复种指数遥感提取方法。首先,利用小波变换对2007年36景SPOT VGT/NDVI（SPOT VEGETATIONVGT数据归一化植被指数）遥感数据进行去噪处理,重建耕地农作物生长NDVI（归一化植被指数）曲线;然后,结合地面样点数据、农时数据和农业统计数据,采用二次差分法提取了华北平原2007年耕地复种指数和空间分布特征。研究结果表明,华北平原5省市耕地复种空间分布存在明显的地域特性,河南省耕地复种指数最大,达到179.4%,山东省次之,北京市最小。该研究结果与统计数据和其他遥感监测比较结果表明,基于小波变换去噪时序遥感数据提取耕地复种指数的技术方法与统计数据和其他遥感监测结果总体上具有较好的一致性,复种指数空间分布变化趋同。     

基于中高分辨率卫星遥感数据的县域冬小麦估产

随着人口的增加和耕地面积的不断减少,粮食安全问题一直备受关注。该文以山东省广饶县为研究区,探讨基于中高分辨率卫星遥感数据的县域冬小麦估产技术。采用陆地卫星和中巴资源卫星（CBERS）中高分辨率遥感图像,选择冬小麦信息较为突出的4个相似时相,经几何精校正、掩膜、相对辐射校正等预处理,在分析研究区典型地物光谱特征的基础上,采用决策树分类方法提取冬小麦种植面积。同时,利用植被指数变化规律对各时相植被指数进行修正,根据植被指数分布情况及其与产量的关系,分别构建了基于像元比值植被指数之和（∑RVI）及不同长势区归一化植被指数（NDVI）的冬小麦估产模型。结果显示：各时相冬小麦种植面积的提取精度均在96%以上,且具有较好的空间精度;二种估产模型的估产精度分别达到了96%以上和94.74%,效果较好。研究为县域冬小麦产量的预测提供了有效方法,能更好地指导冬小麦生产和粮食政策的制定,对区域农业可持续发展和粮食安全有积极价值。     

不同株型品种冬小麦NDVI 变化特征及产量分析

冬小麦不同株型品种和灌溉类型是影响产量遥感估测的重要因素, 对二者的实时监测可以提高产量的估测精度。结合遥感数据(MODIS 数据)与非遥感数据(GPS 数据和外业调查资料), 研究了不同株型品种冬小麦在水、旱地条件下归一化差值植被指数(NDVI)的动态变化特征, 分析了不同生育时期NDVI 与产量之间的关系。结果表明: 冬小麦不同株型品种间NDVI 随生育时期的变化具有明显一致性, 呈“小-大-小”变化趋势; 拔节期至孕穗期不同株型品种冬小麦NDVI 差异显著, 披散型品种高于紧凑型品种, 该时期为准确识别冬小麦株型的最佳时期。水、旱地同一种株型的冬小麦品种在整个生育时期NDVI 均值差异较显著, 均表现为水地冬小麦高于旱地冬小麦, 尤以抽穗初期最为明显。水旱地冬小麦不同生育时期NDVI 与产量相关性均以抽穗初期为最高, 但用抽穗初期和灌浆期NDVI 与产量的复合回归方程进行产量预测比用抽穗初期NDVI 与产量的回归方程效果好, 旱地冬小麦尤为明显。     

用于灌溉耕地制图的特征变量优选

灌溉耕地制图可以为粮食安全、水资源管理和气候变化等相关研究提供数据基础.构建和选择表征灌溉耕地信息的特征变量是灌溉耕地制图最重要的环节之一.该研究选择有良好灌溉信息数据基础的美国内布拉斯加州为研究区,基于已有灌溉耕地空间分布图和灌溉信息数据,提取灌溉耕地和雨养耕地的样本,计算了样本的4类82个特征变量,利用随机森林对比...     

限量单次灌溉对套作冬小麦和春玉米产量的影响

A field experiment was conducted during the 2002/2003 cropping season of winter wheat (Triticum aestivum) and spring maize (Zea mays) to evaluate the effect of limited single drip irrigation on the yield and water use of both crops under relay intercropping in a semi-arid area of northwestern China. A controlled 35 mm single irrigation, either early or late, was applied to each crop at a certain growth stage. Soil water, leaf area, final grain yield and yield components such as the thousand-grain weight, length of spike, fertile spikelet number, number of grains per spike, and grain weight per spike were measured, and water use efficiency and leaf area index were calculated for the irrigated and non-irrigated relay intercropping treatments and sole cropping controls. The results showed that yield, yield components, water use efficiency, and leaf area index in the relay intercropping treatments were affected by limited single drip irrigation during various growth stages of wheat and maize. The total yields in the relay intercropping treatment irrigated during the heading stage of wheat and the heading and anthesis stage of maize were the highest among all the treatments, followed by that irrigated during the anthesis stage of wheat and silking stage of maize;so was the water use efficiency. Significant differences occurred in most yield components between the irrigated and non-irrigated relay-intercropping treatments. The dynamics of the leaf area index in the relay-intercropped or solely cropped wheat and maize showed a type of single-peak pattern, whereas that of the relay intercropping treatments showed a type of double-peak pattern. Appropriately, limited single irrigation and controlled soil water content level could result in higher total yield, water use efficiency, and leaf area index, and improved yield components in relay intercropping. This practice saved the amount of water used for irrigation and also increased the yield. Therefore, heading stage of wheat and heading and anthesis stage of maize were suggested to be the optimum limited single irrigation time for relay-intercropped wheat and maize in the semi-arid area.     

考虑地表粗糙度改进水云模型反演西班牙农田地表土壤含水率

土壤含水率是农业、环境、气象等领域进行建模的重要参数。该研究将微波遥感与光学遥感相结合,利用Sentinel-1数据交叉极化比及变换土壤调节植被指数对地表粗糙度进行估计,构建了一种改进的水云模型(modifiedwatercloud model, MWCM)。分析将NDVI、NDWI和NDWI1725,2200等植被指数作为植被冠层含水率时,水云模型(water cloud model,WCM)及MWCM农田地表土壤含水率的反演精度。结果表明:从总体精度上来看,MWCM的反演精度优于WCM。在不同植被覆盖度情况下:当植被覆盖度为中、低程度(NDVI0.5),MWCM具有较高的反演精度;在较高的植被覆盖度情况下(NDVI≥0.5),WCM与MWCM的反演精度较为接近。MWCM可有效的建立微波后向散射系数与地表土壤水分的关系,提高土壤含水率反演精度,为各种地表覆盖类型的土壤含水率反演提供研究思路及理论支持。     

基于时间序列Landsat影像的棉花估产模型

为提高棉花遥感估产精度,该文选取加州San Joaquin Valley地区2个棉花地块作为研究区,利用时间序列Landsat_5_TM、Landsat_7_ETM遥感影像数据,结合野外实测产量数据,进行棉花产量遥感预测模型研究。结果表明：基于Landsat影像纯像元的植被指数时间序列准确地揭示了棉花整个生长期的长势情况,不同长势的棉花植被指数随时间变化在花铃期差异比较显著;整个花铃期植被指数与产量之间的相关系数均大于0.80,最大相关系数达0.90,花铃期NDVI平均值建模决定系数为0.82,均方根误差为463.69,证明花铃期比其他生长期更适用于棉花产量预测;单一时期最优模型为第206天（7月25日）,多时期最优模型以NDVI最大值前三期NDVI平均值为自变量;整个花铃期NDVI最大值建模决定系数为0.81,均方根误差为477.82,该模型具有普适性。该文的研究成果为基于MODIS_NDVI最大值合成法的相关研究提供了理论依据,并且为其他农作物的估产模型建立提供借鉴。     

膜下滴灌棉花的土壤干旱诊断指标与灌水决策

通过利用烘干法和中子仪法对膜下滴灌棉花和常规沟灌棉花的土壤干旱情况进行诊断试验,该文对所选的两种干旱诊断指标—作物适宜土壤含水率和作物缺水指标CWSI的特点进行了研究。试验和分析表明,两种灌水方式下的棉花生长对土壤水分环境的要求是一致的。另外,两种指标所反映出的规律也基本相同。但是,因膜下滴灌棉花的耐旱性弱,受旱风险大,在生产中进行灌水决策时,其干旱诊断指标应比常规灌时灌水量稍大     

作物长势遥感监测指标的改进与比较分析

为改善归一化植被指数（NDVI）作为遥感监测作物长势指标的性能,该文分析了归一化植被指数的内在设计缺陷,在不增加额外波段的情况下,以近红外波段和红色波段为基础引入一种新的作物长势遥感监测指标——GRNDVI。通过在像素和区域层次上同其他4种指数进行比较发现：GRNDVI能够改善归一化植被指数在低植被覆盖度时期/地区容易受到作物冠层土壤背景的影响,而在高植被覆盖度时期/地区又容易发生饱和现象的设计缺陷,可以作为遥感监测作物长势过程中替代归一化植被指数的指标。     

基于ESTARFM NDVI的察汗淖尔流域灌溉耕地提取方法研究

运用遥感精准识别技术提取灌溉耕地可以为区域内农业耗水管理提供关键数据支持,但受限于遥感数据的时空分辨率,对于光谱特性相似容易混淆的灌溉耕地作物识别有一定难度。为此,本研究通过增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM)对MODIS和Landsat数据进行融合,得到察汗淖尔流域时间分辨率为8 d、空间分辨率为30 m的NDVI数据,并与同期真实Landsat NDVI进行对比验证,相关系数为0.94。利用HANTS滤波建立ESTARFN NDVI时间序列数据,选取灌溉耕地样本通过支持向量机进行灌溉耕地空间分布的提取,以弥补数据源、特征提取等限制因素对复杂灌溉耕地提取的空缺。结果表明:流域内灌溉耕地总面积为1958.24km~2,商都、兴和、尚义、康保和化德5县耕地总面积占流域耕地总面积的94%,灌溉耕地分别为616.67km~2、337.36km~2、409.85km~2、290.93 km~2和239.38 km~2,主要种植葵花、甜菜、马铃薯等生长季从4月初到9月底的长生育期作物和生长季从5月初到8月初的蔬菜;张北、察哈尔右翼前旗、后旗和镶黄旗耕地占流域耕地总面积为6%, 4县灌溉耕地面积共64.05 km~2。最后,通过真实样本进行验证,总分类精度为93.18%, Kappa系数为0.91。结果表明,用该数据融合模型获得的NDVI时间序列能反映作物真实变化情况,并且使用支持向量机提取察汗淖尔流域灌溉耕地效果较好。     

基于遥感和地面试验的水分指数与土壤湿度及生理指标关系

为研究作物生长发育早期受干旱影响的作物水分光谱特征,对冬小麦返青期进行水分控制试验。利用野外光谱辐射仪在河北固城试验区测量冬小麦的光谱并分别计算归一化水分指数（NDWI）和简单比值水分指数（SRWI）,同时测定冬小麦的叶绿素浓度（Chl）、叶面积指数（LAI）、株高（H）和叶片相对含水率（LRWC）等冠层生理指标和土壤湿度（SM）。分析结果表明：冬小麦生理指标与土壤湿度之间有着显著的正相关,最大相关系数为0.657,表明土壤水分状况直接影响作物发育早期的光合和生长状况。NDWI/SRWI与SM相关系数均为 0.545,呈现弱的正相关;相反,水分指数与冬小麦生理指标之间的相关不明显,特别是,NDWI/SRWI与LRWC的相关系数仅为0.175。据此得出在作物低覆盖生长阶段,水分指数更多反映的是土壤水分状况而不是作物水分。