基于Sentinel-1/2数据特征优选的冬小麦种植区识别方法研究

为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3—5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源,构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征、植被指数变化率特征共5类特征变量;设置不同数据源和不同特征组合的冬小麦种植区提取方案;对方案中特征变量进行优选,得出最优特征组合,利用最优特征组合对河南省驻马店市冬小麦种植区进行提取。结果表明,无论是否进行特征优选,基于多源遥感数据的冬小麦识别精度均优于仅采用光学或雷达数据的精度;经过特征优选后,各方案的分类精度均有不同程度的提升,说明多源数据特征变量组合和特征优选均能够提高分类精度。不同月份和类型的特征变量对分类精度的贡献率不同,贡献率由大到小为4月、3月和5月;贡献率由大到小的特征类型为极化特征、植被指数变化率特征、植被指数特征、光谱特征和纹理特征。基于多源数据特...     

基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测

通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测。结果表明,随着冬小麦的生长,多个植被指数与产量的相关性不断增强,灌浆末期相关系数达到0.7,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大。多时相植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,进一步提高了冬小麦产量估测精度,采用开花期和灌浆初期的多时相植被指数进行估产比采用单个生育期的植被指数估测产量的精度高,采用偏最小二乘回归模型的估测精度R²提高约0.021,支持向量机回归模型R²提高约0.015,随机森林回归模型R²提高约0.051。采用灌浆末期的多时相植被指数,3种模型均有较高的估测精度,偏最小二乘回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.459、1 822.746 kg/hm²,支持向量机回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.540、1 676.520 kg/hm²,随机森林回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.560、1 633.896 kg/hm²,本文数据集训练的随机森林回归模型估测精度最高,且稳定性更好。     

基于粒子滤波和多变量权重的冬小麦估产研究

为了构建能够反映作物长势的综合性指标以及准确估测作物产量,采用粒子滤波算法同化CERES-Wheat模型模拟和基于Landsat数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、地上生物量和0~20 cm土壤含水率,获取冬小麦主要生育期以天为尺度的变量同化值,分析不同生育时期的LAI、地上生物量和土壤含水率同化值与实测单产的相关性,并应用熵值的组合预测方法确定不同状态变量影响籽粒产量的权重,进而生成综合性指数,并分析其与实测单产的相关性。结果表明,LAI、地上生物量和土壤含水率同化值和田间实测值间的均方根误差(Root mean square error,RMSE)以及平均相对误差(Mean relative error,MRE)均低于这些变量模拟值和实测值间的RMSE和MRE,说明数据同化方法提高了时间序列LAI、地上生物量和土壤含水率的模拟精度。基于不同状态变量的权重生成的综合性指数与实测单产间的相关性大于单个变量与实测单产间的相关性;基于综合性指数构建小麦单产估测模型,其估产精度(R2=0.78,RMSE为330 kg/hm2)分别比基于LAI、地上生物量和土壤含水率建立模型的估产精度显著提高,表明构建的综合性指数充分结合了不同变量在作物估产方面的优势,可用于高精度的冬小麦单产估测。     

基于IBAS-BP算法的冬小麦根系土壤含水率预测模型

为在节水灌溉系统中精确测量和预测根系土壤含水率,将传统天牛须算法每次迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群,建立了基于改进天牛须搜索算法优化的IBAS BP预测模型,并利用实测浅层土壤含水率数据,对深度50 cm冬小麦根系土壤含水率进行预测。结果表明,与PSO BP预测模型、GA BP预测模型以及原始BAS BP模型相比,IBAS BP模型可准确预测冬小麦根系土壤含水率,有效避免了网络陷入局部极小值的可能性,且相对误差均值仅为0.0045。     

基于4DVAR和EnKF的遥感信息与作物模型冬小麦估产

为了提高遥感信息与作物模型同化的估产精度,以山西省晋南地区的3个县为研究区,采用四维变分（Four-dimensional variational, 4DVAR）和集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman filter, EnKF）两种同化算法将高时空分辨率Sentinel多源数据反演的叶面积指数（Leaf area index, LAI）、土壤含水率（θ）和CERES-Wheat模型进行同化,对比两种算法同化LAI和θ的性能,并进行冬小麦产量估测。结果表明：两种同化算法均能结合遥感观测和作物模型模拟的优势,相比模型模拟值,同化精度均有所提高;4DVAR-LAI和4DVAR-θ的均方根误差 (Root mean square error, RMSE)分别比EnKF-LAI和EnKF-θ低0.1490m2/m2、0.0091cm3/cm3,且根据遥感实际监测值4DVAR-LAI更能精确识别冬小麦的物候期,与实际冬小麦生长发育的物候期更相符,因此在Sentinel多源数据与CERES-Wheat模型同化中,4DVAR算法的性能更好;由4DVAR同化后的LAI和θ双变量建立的估产模型,RMSE和平均相对误差（Mean relative error,MRE）小于CERES-Wheat模型模拟估产的RMSE和MRE,说明估产模型的估产误差小,采用4DVAR算法同化Sentinel多源数据与CERES-Wheat模型有效提高了冬小麦区域估产精度。     

淮北平原冬小麦土壤含水率时空特征分析

【目的】探讨淮北平原冬小麦生育期内土壤水分的时空变化特征,为冬小麦灌溉和田间水分管理提供科学依据。【方法】基于1992—2018年淮北平原砂姜黑土区的土壤含水率数据和适宜土壤含水率阈值,采用Mann-Kendall检验法(M-K检验法)、滑动T检验法、克里金插值法等方法分析了淮北平原冬小麦生育期内土壤含水率时空变化规律。【结果】(1)冬小麦全生育期10、20 cm土层深度含水率呈下降趋势,而50 cm含水率则呈上升趋势;10、20和50cm的土壤含水率未发生突变,其变化处于正常波动范围。(2)冬小麦生育期内,拔节—抽穗阶段、抽穗—乳熟阶段和乳熟—成熟阶段的土壤含水率低于适宜含水率下限值出现的概率分别为38.5%、46.2%和46.2%,不利于冬小麦生长发育;而返青—拔节阶段土壤含水率均高于适宜含水率下限值,出现干旱胁迫的可能性较低。(3)在空间分布上,冬小麦全生育期表层土壤含水率西南部最高,中部较低,而中层50cm则呈从南向北减少的整体态势。(4)在拔节—抽穗阶段,土壤含水率的低值区出现在蚌埠和蒙城的概率为45.5%和50.0%,而在抽穗—乳熟阶段其概率分别为62.0%和38.1%。【结论】未来淮北平原表层土壤含水率可能呈下降趋势,冬小麦生长受干旱胁迫的可能性较大,蚌埠和蒙城地区应加强冬小麦的灌溉。     

基于高光谱反射特性的土壤水盐状况预测模型研究

为了能够及时、精准、动态地监测盐渍土水分和盐分含量变化,以新疆玛纳斯河流域绿洲农田为研究对象,应用高光谱分析技术,采用偏最小二乘回归方法(PLSR)分析土壤反射光谱特征值与水分、盐分含量间的关系,建立盐渍化土壤水、盐含量的高光谱预测模型,并对模型的稳定性和预测能力进行检验。结果表明:12种数据变换中分别采用CR、(lgR)'能够有效提高土壤盐分、含水率预测模型精度。水分预测模型中土壤盐分含量小于等于8.19 dS/m时,R2cal均大于0.79,外部验证R2val均大于0.64,RMSEP间差异不显著,预测精度较好;土壤盐分含量大于等于10.25 dS/m时,外部验证R2val不足0.45,预测精度较差。土壤盐分预测模型中当含水率小于15%时,预测R2cal均大于0.77,外部验证R2val大于0.64,RMSEP小于4.3,预测精度较好,土壤含水率大于15%时,模型预测精度较差。结果表明土壤中水分、盐分含量较大时,对水盐预测模型的估算精度均会产生影响。     

基于时间序列MODIS NDVI的冬小麦产量预测方法

选择我国河北、河南、山东3省作为研究区,在250 m空间分辨率的冬小麦种植区和1 km的冬小麦像元纯度图的基础上,分析了2000—2009年MODIS NDVI抽穗期峰值与单产的时间序列变化关系。采用Becker-Reshef等提出的去噪声修正后的冬小麦抽穗期NDVI峰值与单产进行回归分析建立冬小麦产量预测模型,并分析冬小麦预测精度的影响因素。最后,利用2010年地级市尺度的统计单产对所建立的预测模型进行精度验证,模型的平均估产误差约为7.49%。结果表明,基于冬小麦抽穗期NDVI峰值的产量预测方法在中国冬小麦主产区具有一定的应用潜力。     

基于多时相多参数融合的麦玉轮作小麦产量估算方法

为了进一步提高冬小麦产量预测的准确性,针对麦玉轮作体系缺乏直接把前茬作物信息纳入到当季作物的产量估算及管理中的研究状况,利用前茬玉米季中长势遥感信息及产量信息,融合小麦拔节期、灌浆期及成熟期长势遥感信息、播前施肥信息及土壤特性信息等多时相多模态数据,基于GPR算法,建立多时相多模态参数融合的麦玉轮作体系小麦产量估算模型,结果显示：基于多生育期的产量估算模型较单生育期最优产量估算模型性能有所提升,R²提高0.01～0.03。其中基于拔节期产量估算模型精度略低于多生育期产量估算模型,但精度相近。基于多模态参数融合的产量估算模型中,除玉米作物信息与土壤特性信息融合构建的产量估算模型,多模态参数融合的产量估算模型精度较相应低模态参数融合的产量估算模型精度高。四模态参数融合的GPR模型决定系数R²为0.92,RMSE为213.75 kg/hm²,较其他模型,R²提高0.02～0.41。对于小麦产量估算模型,各模态参数影响由大到小依次为施肥信息、小麦遥感信息、土壤特性信息、玉米作物信息。玉米作物信息对于多模态参...     

无人机多光谱遥感监测冬小麦拔节期根域土壤含水率

快速精确地获取冬小麦根域土壤含水率对实现精准灌溉具有重要意义。以拔节期不同水分处理的冬小麦为对象,利用低空无人机搭载六波段多光谱相机获取其冠层光谱反射率,并同时采集5个不同深度(10、20、30、40、60 cm)土壤含水率数据,通过逐步回归法、偏最小二乘法、岭回归法建立光谱数据与5个深度的多元回归模型。结果表明,三种回归模型对10、20 cm深度土壤含水率都有较高的监测精度,可以较好地对作物根域土壤含水率进行定量预测,其中逐步回归模型效果最好,其模型的决定系数R~2达到0.815、0.747,预测模型的R~2为0.774、0.717,相对分析误差R_(PD)为2.007、1.862,但三种回归模型对深度为30、40、60 cm根域土壤含水率的监测精度都较低。该研究结果对指导精准灌溉具有一定的参考价值。     

基于无人机遥感植被指数优选的覆膜冬小麦估产研究

为进一步提高无人机遥感估产的精度,本研究以2021—2022年的覆膜冬小麦为研究对象,对返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的多光谱影像进行覆膜背景剔除,并优选最佳遥感窗口期,基于最优植被指数构建覆膜冬小麦估产模型。结果表明,利用支持向量机监督分类法剔除覆膜背景后冠层反射率更接近真实值,抽穗期和灌浆期的估产精度更高。将不同生育期的植被指数与产量进行相关性分析发现,最佳遥感窗口期为抽穗期。基于逐步回归和全子集回归法优选最优植被指数时发现,基于逐步回归法筛选变量为MCARI、MSR、EVI2、NDRE、VARI、NDGI、NGBDI、ExG时产量反演模型精度最高。此外,利用偏最小二乘法、人工神经网络和随机森林3种机器学习法构建的产量反演模型中,基于逐步回归法的随机森林模型的反演精度最高,R2为0.82,RMSE为0.84t/hm2。该研究可为提高遥感估产精度、实现农业生产精细化管理提供技术支持。     

基于无人机多光谱遥感的矮林芳樟叶片精油产量反演

芳樟(Cinnamomum camphora(Linn.)Presl)精油在林业经济发展中具有巨大市场潜力,多光谱遥感产量预测是高效反演芳樟精油产量的新方式。本研究以矮林芳樟收获期精油产量为研究对象,利用无人机多光谱遥感技术,筛选敏感植被指数作为输入变量,以地面同步观测的精油产量作为输出变量,采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)和反向传播神经网络(Back propagation neural network, BPNN)3种机器学习方法构建矮林芳樟精油产量预测模型。结果表明,修改型土壤调节植被指数(MSAVI)、优化土壤调节植被指数(OSAVI)、重归一化植被指数(RDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和非线性植被指数(NLI)对矮林芳樟精油产量呈现较高敏感性,其相关系数R分别为0.765 1、0.813 1、0.771 1、0.779 4、0.818 3。SVM、RF、BPNN 3种机器学习方法构建的矮林芳樟精油产量预测模型训练集的决定系数R²分别为0.723、0.853、0...     

无人机多光谱数据可靠性分析与冬小麦产量估算研究

无人机多光谱遥感用于冬小麦产量预测中捕获的数据准确性不高,为指导田块尺度下冬小麦产量的精准预测,需构建高精度的冬小麦产量估算模型。本研究利用校正后的近地面高光谱数据(Field-Spec 3型野外光谱仪获取)验证低空无人机多光谱遥感数据(大疆精灵4型多光谱相机获取),将通过无人机多光谱影像计算的植被指数与经验统计方法结合,采用一元回归和多元线性回归分别对抽穗期、开花期和灌浆期冬小麦进行基于单一植被指数和多植被指数组合的产量估算,其中多植被指数包括归一化差异植被指数(NDVI)、优化的土壤调节植被指数(OSAVI)、绿色归一化差值植被指数(GNDVI)、叶片叶绿素指数(LCI)和归一化差异红色边缘指数(NDRE)。结果表明,基于单一植被指数的冬小麦估产模型,一元二次回归模型精度最高,而基于5种植被指数的多元线性回归模型在3个生育时期的拟合效果均优于单植被指数模型。一元或多元回归模型在抽穗期的拟合效果最好。冬小麦基于GNDVI指数的一元二次回归估产模型建模集的决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.69、428.91 kg/hm²,验证...     

基于遥感与气象数据的冬小麦主产区籽粒蛋白质含量预报

开展小麦籽粒蛋白质含量的监测预报研究对于指导农户调优栽培、企业分类收储、期货小麦价格、进口政策调整等具有重要意义。本研究以冬小麦主产区（河南省、山东省、河北省、安徽省和江苏省）为研究区域,构建了冬小麦籽粒蛋白质含量多层线性预测模型,并实现了2019年冬小麦蛋白质含量预报。为了解决预测模型在年际扩展和空间扩展存在偏差的问题,在蛋白质含量估算模型中考虑了气象因素（温度、降水、辐射量）、冬小麦筋型、抽穗—开花期增强型植被指数（EVI）等因素。结果表明,融合3个气象因素的蛋白质含量估算模型建模集精度（R² = 0.39,RMSE = 1.04%）与验证集精度（R² = 0.43、RMSE = 0.94%）均高于融合2个气象因子的估算模型和单个气象因子的估算模型。将蛋白质含量估算模型应用冬小麦主产区的蛋白质含量遥感估算,得到了2019年冬小麦主产区品质预报图,并形成黄淮海地区冬小麦品质分布专题图。本研究结果可同时为后续小麦种植区划和实现绿色、高产、优质、高效粮食生产提供数据支撑。     

基于NDVI—ST双抛物线特征空间的冬小麦旱情遥感监测

以河南省冬小麦旱情遥感监测为例,利用MODIS/AQUA卫星产品的归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数(EVI)、叶面积指数(LAI)和地表温度(ST)数据,分析了NDVI—ST和EVI—ST的特征空间,发现NDVI—ST和EVI—ST的特征空间具有双抛物线型特征。将其与三角形NDVI—ST、EVI—ST及LAI—ST特征空间进行对比分析,并将得到的温度植被干旱指数（TVDI）数据与土壤湿度进行相关性分析,揭示双抛物线型NDVI—ST特征空间能更好地反映地表10cm土壤水分状况。以双抛物线型NDVI—ST特征空间得到的TVDI作为旱情遥感监测指标,评估了2011—02—26~2011—05—16河南省冬小麦旱情,并与当地气象站降雨数据对比,揭示了2011年春天河南省旱情发展的总体时空特点。     

基于多时相植被指数的云南高原山地冬小麦识别与研究

粮食安全是最根本的民生问题，云、雾等自然因素是影响遥感种植监测的主要因素之一，因此获取精准、高效的耕地种植监测信息的对保障当地粮农安全、粮食估产及面积估算具有重要意义。在利用多时相植被指数（VI）合成模型的构建、农作物特征与耕地信息的可分离性两方面对高原山地农作物耕地面积提取的研究少。本研究基于哨兵2（Sentinel-2）数据，构建了多时相植被指数合成模型，估算了2020-2021年归一化植被指数（NDVI）、增强植被指数（EVI）和红绿叶绿素植被指数（RECI）三种植被指数的提取结果，研究了预测模型与高原山地农作物的相关性，探讨了不同植被指数模型对农作物识别精度。结果表明：①多时相NDVI模型相较EVI、RECI对冬小麦面积提取精度更高，与云南高原山地冬小麦相关性最强，用户精度约为93.28%；②利用三期NDVI组合与两期NDVI组合均可对冬小麦精准提取，但三期NDVI草型提取精度更高。因此，本研究利用多时相NDVI指数模型对冬小麦种植面积的精准预测，证明了该模型可有效适用于云南高原山地冬小麦，并为当地冬小麦面积的预测提供了数据支撑。     

基于多时相无人机遥感植被指数的夏玉米产量估算

为建立夏玉米无人机遥感估产模型,正确评价规模化农业经营管理和用水效率,以内蒙古自治区规模化种植的夏玉米为研究对象,设置了5个不同水分处理的实验区域,每个实验区域布置了3个样区,利用自主研发的多旋翼无人机多光谱遥感平台,对夏玉米进行多时相的遥感监测。采用牛顿-梯形积分和最小二乘法,构建了基于多种植被指数和多种生育期对应的夏玉米实测产量的6种线性模型,并采用阈值滤波法减少土壤噪声对模型精度的影响。结果显示,不同生育期的玉米估产模型精度存在显著差异。单一生育期中,精度由高到低依次为:抽雄期、吐丝期、蜡熟期、拔节期,最优植被指数为EVI2(决定系数R^2=0.72,均方根误差RMSE为485.46 kg/hm^2);多生育期的最优植被指数为GNDVI(R^2=0.89,RMSE为299.35 kg/hm^2)。经过土壤滤波后,拔节期和多生育期的R^2提升显著,其中基于植被指数GNDVI、MASVI2、EVI2的多生育期估产模型的决定系数R2提升到0.87以上。多生育期的无人机遥感估产优于单生育期,最优估产植被指数为GNDVI,阈值滤波法可以有效提升估产精度,优化后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。