乡镇尺度的玉米种植面积遥感监测

以快速、准确提取玉米种植面积为目标,以多时相HJ-1A/1B CCD影像和数字高程模型（DEM）为信息源,选取吉林省长春市为试验区,将试验区种植结构、物候特征、地形特征、光谱特征及植被指数等多元信息引入决策树分类模型,构建基于决策树分层分类的玉米种植面积遥感估算模型,并将空间化的农普数据作为参考值,以乡镇为基本评价单元对玉米种植面积遥感测量结果进行精度评价。研究表明：利用该方法可以有效提高玉米识别精度,满足作物种植面积估算大范围、多时相的需求,有助于解决作物种植面积遥感估算业务运行时空分辨率的矛盾,乡镇尺度的玉米种植面积总量提取精度可达92.57%。     

基于多源数据和决策树估算夏玉米种植面积

以低空间分辨率遥感数据为主要信息源提取大范围作物种植信息时,为克服混合像元影响,提高提取精度,提出一种基于多源数据和决策树的夏玉米种植面积估算方法。综合FY-3/MERSI数据的时间序列特征和TM数据的中空间分辨率光谱特征,在对作物物候历进行分析的基础上制定多时相决策树规则,融合多时相MERSI数据和TM数据,分析多源融合后NDVI时序数据的光谱特征确定阈值,提取夏玉米种植信息,根据农业统计数据验证种植面积提取精度为95.1%,根据野外调查数据验证位置精度为81.0%。研究结果可为大范围的作物种植信息准确提取提供方法支持。     

基于权重最优组合和多时相遥感的作物估产

多时相遥感数据比单一时相携带了更多的反映作物产量的信息,研究如何将多时相遥感信息进行有机融合以提高作物估产精度的方法是具有意义的。权重最优组合（WOC）是一种通过对单个模型权重的最优化,来构建高精度组合模型的原理方法。论文以黑龙江农垦友谊农场大麦产量遥感估算为例,首先利用大麦4个时相的Landsat5 TM影像分别构建单一时相的大麦产量模型,然后利用WOC的迭代算法,通过赋予4个单一时相产量模型以最优权重,生成基于多时相遥感的组合模型估算大麦产量,结果表明：基于WOC和多时相遥感的组合估产模型的决定系数R2与单一时相的相比得到较大改善,估算精度提高明显。同时,通过对WOC获取的各时相单一模型最优权重大小进行分析表明：应用多时相遥感数据进行作物估产时,权重大小能够反映各时相遥感数据所携带的产量信息的多少,这对于如何选择和确定能有效反映作物产量的敏感遥感时相具有一定的指导意义。     

基于支持向量回归（SVR）和多时相遥感数据的冬小麦估产

发展和构建高精度的作物遥感估产模型,对于国家制订粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义.尝试利用支持向量回归方法(SVR)构建遥感估产模型,首先利用北京郊区2004年和2007年冬小麦主要生育期多时相Landsat TM影像生成的归一化植被指数,通过SVR构建遥感估产模型进行产量估算.然后针对模型的稳健型和预报能力进行交叉验证,并与常规的多元回归方法进行对比.结果表明,利用SVR方法构建的遥感估算模型有效地提高了估算精度,与多元回归方法相比,2004年和2007年决定系数分别提高0.2162、0.2158,均方根误差分别降低0.1682、0.2912.因此基于SVR和多时相遥感数据构建估产模型用于冬小麦估产是可行、有效的,为应用多时相遥感数据进行冬小麦估产提供了一种方法.     

基于时间序列环境卫星影像的作物分类识别

环境星影像具有较高的时间和空间分辨率,利用其时序遥感数据进行作物信息提取优势明显。该文以黑龙江垦区友谊农场作物为研究对象,利用2010年6月至9月共10景HJ-CCD数据进行作物种植分类信息提取。首先,通过SPLINE算法对云影响区域插值去噪,重构时间序列影像数据;其次,通过分析试验区主要作物的光谱和植被指数时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了黑龙江友谊农场大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到96.33%。同时,将分类结果同基于时间序列植被指数影像的支持向量机和最大似然法分类结果相比较,结果表明,决策树分类效果最好,支持向量机次之,最大似然分类较差。研究表明,通过去云处理后构建的时间序列HJ卫星遥感影像,结合作物的光谱和典型植被指数时序变化特征,借助于决策树分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

基于GF遥感数据纹理分析识别制种玉米

仅利用多时相遥感数据识别作物,其精度难以满足制种玉米识别的实际需求。该文针对制种玉米种植特点,利用国产GF遥感数据,构建了制种玉米遥感识别方法。首先利用多时相国产卫星GF-1 WFV数据,依据研究区作物的物候历,构建各地类EVI时序曲线,提取玉米种植区域;进一步利用抽雄期的GF-2 PAN数据,以田块为对象,通过Sobel边缘检测算子,提取作物纹理信息,并利用Hough变换检测制种玉米田块中的条带状纹理信息,最终提取出制种玉米。该文以新疆维吾尔自治区奇台县坎尔孜乡为研究区,对该文构建的方法进行试验验证,试验结果显示,制种玉米识别精度为90.0%,Kappa系数为0.80。该文不但拓宽了中国国产遥感数据的应用领域,同时也为中国玉米制种监管提供了新的技术支撑。     

时空协同的地块尺度作物分布遥感提取

地块尺度作物分布信息清晰直观地反映了农田位置、空间形态等空间细节和种植类型信息,对精准农业管理、种植补贴发放和农业资源调查等具有重要价值。虽然遥感时空协同思路为地块尺度作物分布提取提供了解决方案,但在农田地块提取和时序特征构建方面尚存在不足。该研究基于遥感时空协同的思路,以Google Earth高空间分辨率影像为底图,利用擅于学习影像视觉特征的D-LinkNet深度学习模型,快速、精准提取农田地块形态;以地块为观测单元,利用Landsat8和Sentinel-2多源遥感的"碎片化"无云数据构建地块时序数据集,基于加权Double-Logistic函数重建地块归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时序曲线;提取地块物候特征和多时相光谱特征,经过特征优选和随机森林分类模型构建,开展地块尺度作物分布制图。以广西扶绥县为研究区开展试验,共提取地块43.7万个,边界准确率为84.54%,相较于常规基于多尺度分割的地块提取,基于D-LinkNet的地块提取方法直接排除了非农田地物的干扰,地块形态与现实情况符合度更高;地块NDVI时间序列重建结果能够较好地捕捉作物开始生长、旺盛期、成熟收获期的动态变化趋势;分类特征重要性评价结果显示,红边特征、与时间相关的物候特征在分类中发挥重要作用,当联合物候特征和光谱特征时分类效果最佳;根据特征重要性分析不同特征数量情况下的分类精度,当特征数量大于40维时,作物分类精度和Kappa系数保持稳定,总体分类精度维持在88%左右;对扶绥县地块尺度作物分布进行制图,提取甘蔗地块277 421个、水稻地块33 747个、香蕉地块4 973个、柑橘地块102 055个,分别占农田地块总数的63.48%、7.72%、1.14%、23.35%,种植面积占比分别为69.78%、7.12%、1.71%、18.06%。该研究在理论上构建了遥感时空协同的地块尺度作物分类模型,为大范围、地块尺度作物分布遥感提取提供了实用化方案。     

中低分辨率小波融合的玉米种植面积遥感估算

采用中分辨率与低分辨率数据相结合的遥感估算方法是获取大范围作物种植面积的主要趋势之一。在MODIS时序影像和TM影像支持下,采用小波变换融合方法获取30m分辨率的NDVI时间序列信息,构建主要秋季作物的NDVI标准生长曲线,以最小距离分类器进行分层分类,获得河南原阳县玉米种植面积总量信息和空间分布,并以野外实测地块样本进行精度评价。由于充分利用MODIS影像的时间序列优势和TM影像的空间分辨率优势,通过秋季作物之间的物候差异,有效地区分出各种秋季作物的空间分布,基于融合NDVI时间序列信息玉米种植面积遥感估算的位置和面积精度分别达到79%和89%,远高于常规的监督分类,为大范围玉米种植面积遥感估算提供了一种可行的方法。     

基于Landsat8 OLI与MODIS数据的洪涝季节作物种植结构提取

洪涝灾害会造成农作物严重受损,因此洪涝季节作物的种植结构是估算洪涝灾害损失、进行防灾减灾措施的必要信息。为了能够快速便捷地提取洪涝季节作物种植结构,该文以湖北省监利县为研究区域,探讨了采用空间分辨率较高的Landsat8陆地成像仪(operational land imager,OLI)影像和时间分辨率较高的中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据,综合利用多源多时相遥感影像提取中小尺度范围的洪涝季节作物种植结构的方法。首先利用MODIS数据建立作物的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线,并采用改进后的Savitzky-Golay滤波器对曲线进行平滑处理,然后根据作物的物候特征设定阈值,界定作物种类,进而以此为依据在作物关键生育时期的Landsat8 OLI高清影像中选择合适的感兴趣区域(region of interest,ROI)作为先验知识,使用BP(back propagation)神经网络模型对OLI数据进行监督分类,提取作物种植面积分布。最后利用统计数据与资源三号卫星数据对提取结果进行验证,平均精度达到88%,能够较准确地反映监利县洪涝季节作物的分布情况。该研究可为洪涝灾害损失估算提供可靠基础。     

基于多时相遥感影像的作物种植信息提取

为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取,该研究运用多时相的TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODISEVI遥感影像数据,采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法,建立决策树识别模型,对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译,总体分类精度达到了91.3%,与单纯对TM影像进行监督分类相比,棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1.3%、20.5%、2.0%、13.8%。结果表明该方法的分类精度高,能较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供科学依据,还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考。     

基于GF-1 WFV数据的玉米与大豆种植面积提取方法

准确掌握农作物的空间种植分布情况,对于国家宏观指导农业生产、制定农业政策有重要意义。针对黑龙江省玉米与大豆生育期接近、光谱特征相似,较难区分的问题,以多时相16 m空间分辨率高分一号(GF-1)卫星宽覆盖(wide field of view,WFV)影像为数据源,选择归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、归一化水指数(normalized difference water index,NDWI)4个特征,结合实地调查样本点,采用随机森林分类算法,提取黑龙江省黑河市嫩江县玉米与大豆种植面积。研究表明,区分玉米与大豆的最佳时段为9月下旬至10月上旬,即大豆已收获而玉米未收获的时段,在4个待选特征中,NDVI、NDWI与WDRVI指数组合表现最佳;随机森林算法与最大似然算法、支持向量机算法相比,分类精度更高,其总体分类精度为84.82%,Kappa系数为77.42%。玉米制图精度为91.49%,用户精度为93.48%;大豆制图精度为91.14%,用户精度为82.76%。该方法为大区域农作物的分类提供重要参考和借鉴价值。     

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。     

基于无人机遥感影像的大豆叶面积指数反演研究

作物叶面积指数的遥感反演是农业定量遥感研究热点之一,利用无人机遥感监测系统获取农作物光谱信息精确反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。本研究以山东省嘉祥县一带的大豆种植区为试验区,设计以多旋翼无人机为平台同步搭载Canon Power Shot G16数码相机和ADC-Lite多光谱传感器组成的无人机农情监测系统开展试验,分别获取大豆结荚期和鼓粒期的遥感影像。使用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合田间同步实测叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,采用经验模型法分别构建了单变量和多变量LAI反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。研究表明,有选择性地分时期进行农作物的叶面积指数反演是必要的,鼓粒期作为2个生育期中大豆LAI反演的最佳时期,其NDVI线性回归模型对大豆LAI的解释能力最强,R2=0.829,RMSE=0.301,反演大豆LAI最准确,EA=85.4%,生成的鼓粒期大豆LAI分布图反映了当地当时大豆真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和多光谱传感器组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,可作为指导精准农业研究的一种新方法。     

基于多时相遥感植被指数的柑橘果园识别

柑橘普遍种植于中国南方地区，受天气多云多雨、种植类型复杂等因素影响，利用光谱信息直接识别柑橘果园信息存在一定困难。该研究根据柑橘特有的物候特征，提出了"柑橘在其果实生长膨大过程中柑橘果园的植被信息可能减弱"的假设。根据此特征提出柑橘果园信息识别方法，确定关键时间窗口的阈值，并以广西壮族自治区南宁市武鸣区为研究区，开展柑橘果园信息遥感识别实证研究。首先，获取2018年研究区多时相Sentinel-2遥感影像，构建归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、绿色归一化植被指数（Green Normalized Difference Vegetation Index，GNDVI）、差值植被指数（Difference Vegetation Index，DVI）和红边波段指数（Sentinel-derived Red-edge Spectral Indices，RESI）等多个植被光谱指数；其次，根据地面样本点信息，对比不同植被类型在不同时期的遥感植被信息差异，进而确定柑橘果园识别的最优特征。研究结果表明，柑橘果园与研究区其他主要作物类型（如甘蔗、香蕉、玉米、水稻等）没有明显的光谱特征差异，但研究区多时相遥感植被指数显示10月的柑橘果园NDVI相比11月出现明显低值0.47，且明显低于其他作物类型；10月的柑橘果园GNDVI也出现了低值0.43，但与其他月份相比差异不明显；而柑橘果园DVI的离散程度低，分离性不强。根据作物物候历，9-10月为柑橘果实迅速膨大期，这验证了该研究提出的科学假设，即该时期柑橘果园的植被信息会减弱。柑橘果实膨大期不同植被指数的离散程度差异明显，NDVI离散程度最高，差异性最强。根据10月柑橘果园NDVI的物候特征，进一步构建归一化指数，通过阈值法识别研究区柑橘果园空间分布，该识别方法的总体精度达到82.75%，优于其他植被指数的识别结果，该研究结果可为柑橘果园信息遥感识别研究提供较好的理论与实践支撑。     

利用无人机多光谱数据监测玉米对不同灌溉模式的响应差异

  【目的】  作物水分状况的实时监测对于节水灌溉、缓解我国水资源紧缺具有重要意义。本研究旨在探寻利用无人机多光谱影像数据实时监测玉米干旱胁迫状况的可行性,比较无人机数据和田间实测农学指标对作物干旱胁迫的敏感程度。  【方法】  大田试验在河北吴桥进行,采用两个玉米品种‘富民985’和‘郑单958’,设置畦灌、滴灌和雨养3种模式。分别在大喇叭口期、抽雄期、开花期和灌浆期取玉米最新展开叶测定色素含量和比叶面积(SLA),同时利用无人机搭载多光谱相机采集近地遥感数据,并提取归一化植被指数(NDVI)、绿光归一化植被指数(GNDVI)、归一化红边指数(NDRE)、叶面叶绿素指数(LCI)和优化土壤调节植被指数(OSAVI)等5种植被指数。  【结果】  与叶片色素含量和SLA相比,植被指数更早在各处理间表现出差异。播种后70天(抽雄期) NDRE和LCI在各处理之间具有显著性差异,NDVI、GNDVI和OSAVI仅在灌溉和雨养模式之间出现显著性差异;同一时期各处理的色素含量差异不显著,比叶面积差异也不显著;播种后90天(灌浆期)各处理间的色素含量出现显著性差异。此外,相关性分析表明,植被指数与色素含量的相关性随着生育期发生变化。播种后80天(开花期) NDRE、LCI两个植被指数和色素含量的相关性优于NDVI、GNDVI和OSAVI指数;播种后90天(灌浆期) 5种植被指数和色素含量之间的相关性较强。  【结论】  利用无人机在播种后70天监测的植被指数(NDRE)对玉米干旱的监测优于部分实测农学指标,在后期其测定的叶片色素值(Ca+Cb)/Car与玉米的衰老相关密切,因而对玉米干旱胁迫的监测早且较准确。但最佳光谱指标及其用于干旱监测的最佳时期仍需在更多品种及不同环境下做进一步验证。     

基于无人机多光谱的大豆旗叶光合作用量子产量反演方法

大豆旗叶的量子产量（Quantum Yield,QY）对于评估光合效率非常重要,利用无人机多光谱数据对QY值进行高通量反演,能够无损、高效的监测光合作用过程中的生理化学变化。该研究的目的是探究植被指数与QY值相关性,并基于高相关性的植被指数反演QY值,同时分析了多植被指数与单植被指数构建反演模型的准确性。结果表明,与传统反演算法支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）相比,基于集成学习的自适应提升（Adaptive Boost,AdaBoost）算法提高了模型的准确性,测试集决定系数（coefficient of determination,R2）为0.982,均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）为0.089,相对分析误差（Residual Predictive Deviation,RPD）为7.29。研究表明基于多植被指数、利用AdaBoost算法可以构建更为有效的无人机多光谱大豆光合有效量子产量反演模型,为评估高通量光合效率提供了一种先进的方法。     

倒伏水稻特征分析及其多光谱遥感提取方法研究

倒伏水稻的识别对灾后农业生产管理、灾害保险、补贴等工作有重要意义。为应用高分辨率遥感影像准确提取倒伏水稻面积,本文利用2019年9月27日获取的哨兵2号多光谱遥感影像,研究黑龙江省同江市倒伏水稻的光谱、纹理特征,并基于光谱与纹理特征建立倒伏水稻的遥感提取模型。研究结果表明水稻倒伏后可见光-近红外-短波红外等8个波段的反射率均升高,其中短波红外、红光和红边1等3个波段的反射率上升大于0.06。倒伏水稻的典型植被指数中,归一化植被指数、比值植被指数、增强植被指数和红边位置指数均降低,但差值植被指数升高。倒伏与正常水稻在红光、红边1和短波红外等3个波段的均值纹理数值差距明显,红光波段的纹理均值差异最大。利用归一化植被指数、地表水分指数、比值植被指数和差值植被指数以及红光波段的纹理均值构建决策树分类模型,监测结果表明农场内倒伏水稻分布较散,其西部和南部水稻受灾面积较大,北部受灾面积较小,中部偏北和东部基本未倒伏。将本文模型所提取的结果与实测面积对比,正常与倒伏水稻的面积识别误差分别为3.33%和2.23%。利用随机验证样本与模型验证结果进行混淆矩阵分析,倒伏水稻的用户精度和制图精度均为92.0%,Kappa系数为0.93。该方法能够适用于大区域倒伏水稻提取,可为高分辨率多光谱遥感数据调查水稻倒伏面积提供相关依据。     

基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算

为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。     

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LISS4数据的小麦氮素营养状况反演研究

利用LISS4卫星遥感数据在小麦氮素营养状况监测方面进行了初步研究。根据搭载多光谱传感器LISS4的IRS-P6的过境周期,2006年5月3日在江苏省盐城地区进行同步地面取样测试,通过分析试验点小麦LISS4影像光谱信息与小麦叶面积指数及叶片氮含量的相关关系,发现小麦叶面积指数和叶片氮含量与LISS4影像三个波段反射率及植被指数RVI、NDVI、GNDVI均密切相关,表明利用LISS4遥感影像监测小麦氮素营养状况是可行的。比较不同波段原始反射率和植被指数,在本研究中LISS4影像波段4反射率与小麦氮素营养状况相关最密切。检验结果也表明利用LISS4影像波段4反射率估测小麦氮素营养状况是可行的。研究成果为利用遥感技术大面积监测小麦氮素营养状况和实施精确栽培管理提供了理论依据。