多植被指数组合的冬小麦遥感估产方法研究

为了提高大面积冬小麦农田产量快速估算的准确率,选取Landsat 8 OLI卫星遥感数据,计算归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、绿度植被指数GVI、增强植被指数EVI,分别建立4种植被指数组合与地面冬小麦实测产量的回归方程或神经网络和SVM模型。结果表明:单植被指数的非线性回归方程估产精度高于线性回归方程,冬小麦实测产量与遥感植被指数表现为非线性关系;线性回归方程估产时多植被指数组合精度高于单植被指数,多植被指数组合可实现信息互补,提高遥感估产精度;建立多植被指数组合与实测产量的非线性遥感估产模型时,SVM模型的均方根误差RMSE为339.6kg·hm~(-2),决定系数R~2为0.7852,估产精度高于BP神经网络模型、RBF神经网络模型,可应用于冬小麦遥感估产的快速、准确实现。     

海南不同来源赤芝多糖和三萜含量分析

为了分析海南不同产地、不同生长环境和不同生长时期赤芝中多糖和三萜的含量。以葡萄糖为对照品,蒽酮显色,在625 nm波长下测定吸光度,分析多糖含量;以齐墩果酸为对照品,香草醛显色,在550 nm波长下测定吸光度,分析三萜含量。不同来源的赤芝多糖和三萜含量不同,霸王岭栽培赤芝的多糖含量最高,为1.59%;尖峰岭野生赤芝的三萜含量最高,为0.87%;其中同一产地不同生长环境的赤芝,多糖含量差异极显著(P＜0.01),尖峰岭和五指山赤芝的三萜含量差异显著(P＜0.05);相同生长环境不同产地的赤芝相互间的多糖含量差异极显著(P＜0.01),尖峰岭和霸王岭野生赤芝三萜含量差异显著(P＜0.05);不同生长时期的赤芝,多糖和三萜含量在菌蕾期和成熟期处于较高水平,衰退期明显下降。栽培赤芝的多糖含量均超过野生赤芝,野生赤芝的三萜含量相对更高;赤芝中的多糖和三萜含量在前3个时期保持在一个较高水平,成熟期为最佳采收时期。     

基于MODIS数据的冬小麦种植面积快速提取与长势监测

利用MODIS-NDVI数据,以中国冬小麦主产区为例,探讨了基于遥感影像全覆盖的大尺度冬小麦种植面积遥感综合自动识别及长势监测的方法。通过分析冬小麦的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征,确定了冬小麦信息提取的NDVI阈值,建立了冬小麦面积提取模型,并最终获取了2010—2011年中国农情遥感监测中冬小麦长势监测所需的空间分布数据,与多年平均统计数据比较,总体精度达到81%以上。基于提取的冬小麦面积信息空间分布数据,利用MODIS-NDVI差值模型,对冬小麦2011年的长势进行监测。结果表明,与近5年平均状况对比,2011年冬小麦在其整个生育期内长势基本与常年持平,但时空分布差异较大。     

新疆三种主要草地植被类型的高光谱反射特征研究

本研究利用便携式地物光谱仪,对新疆部分天然草地类型及植物进行了实地光谱测量,分析和比较了3种草地类型的光谱反射特征。结果表明,在可见光波段,干荒漠类草甸植被,除角果黎外,其冠层反射率要低于低地山地草甸和蒿属荒漠草地。而在近红外波段,角果黎、骆驼蓬、梭梭冠层光谱反射率明显高于低地山地草甸植被和部分蒿属荒漠草甸植被。同一类型草地中,由于植被类别间的差异以及叶片内部结构的不同,冠层光谱反射率差异较大。3类草地类型不同植被的红边特征参数表现为干荒漠类草甸的梭梭红边位置最高,低地山地草甸的博洛塔绢蒿红边位置最低;蒿属荒漠类草甸的骆驼蓬的红边斜率和红边面积最大,低地山地草甸的苔草红边斜率和红边面积最小。对6种代表性的植被指数分析得出,PRI、OSAVI、MCARI指数均表现为蒿属荒漠类草甸<低地山地草甸<干荒漠类草甸。NDVI植被指数则表现为低地山地草甸最大,而干荒漠类草甸最小。GNDVI指数表现为低地山地草甸最大,蒿属荒漠类草甸最小。总之,高光谱遥感对于草地植被的分类监测和遥感反演等具有重要的意义。     

应用主动传感器GreenSeeker估测大豆籽粒产量

主动遥感技术可以方便、快捷、无损伤性地监测大豆生长。以黄淮海地区圣丰种业2011年和2012年大豆育种品系和重组自交家系(NJRIKY)共1272个家系为材料,分组设置试验,分别采用随机区组、重复内分组以及格子设计,重复3次,使用主动传感器GreenSeeker监测苗期、开花期、结荚期和鼓粒期冠层反射光谱,获得冠层归一化植被指数(NDVI),搜索大豆冠层NDVI与产量的共变化规律,建立产量估算模型。结果表明,大豆冠层NDVI随生育期的推进呈"低—高—低"变化趋势;基于单一生育期冠层NDVI建立的产量估测模型大多为简单线性回归,鼓粒期效果最好;基于多生育期冠层NDVI建立的产量估测模型中,由育种家系试验建立的大豆产量最佳估测模型(y=e6.9-4.1x1+4.3x2+1.4x3)的决定系数(R2)可达到0.66;用此模型对NJRIKY估产,与实际产量的符合度可达0.59。所建模型具有一定的预测效果,在规模化育种中可用于育种中期无重复试验的产量预测和初步选择。     

基于氮素运转原理和GRA-PLS算法的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测

【目的】及时、有效地预测籽粒蛋白质含量,能够为优质小麦品种的收购和加工提供科学合理的决策支持信息。本研究从籽粒蛋白质形成的氮素运转规律出发,研究冬小麦籽粒蛋白质遥感预测的可行性及在区域与年际间的扩展性,为高分辨率遥感卫星进行大面积蛋白质预测提供理论依据。【方法】利用2012-2013年4个冬小麦品种×4个氮肥梯度的试验数据和地面高光谱数据进行建模;基于小麦籽粒蛋白质形成的氮素运转机理,通过分析籽粒氮素累积量的两个主要来源及其之间的比例关系,重点抓住开花前的植株氮素累积量再运转这一主要来源,而灌浆期根际的氮素直接吸收则通过其与前者的比例关系来确定,通过相关农学参数模型的耦合,同时加入温度影响因子对籽粒氮素运转的影响,初步阐明了利用开花期小麦叶片氮含量可以预测籽粒蛋白质含量的应用机理;然后选择与叶片氮含量相关的植被指数,利用灰色关联分析-偏最小二乘算法（GRA-PLS）选择与叶片氮含量关联度较高的植被指数并进行小麦叶片氮含量的估算,通过与氮素运转模型的耦合构建了基于氮素运转原理的籽粒蛋白质含量遥感预测模型;最后利用2009-2010年的品种×播期×肥料试验和2012-2013年的其他品种氮肥处理试验进行验证。【结果】（1）通过GRA方法对叶片氮含量和植被指数间的关联度进行计算,选择关联度较大的前5个植被指数进行叶片氮含量建模,其植被指数分别为mND705、NDVIcanste、Readone、DCNI和NDCI;（2）通过PLS方法构建的叶片氮含量模型,建模结果的预测值与实测值的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）分别为0.859和0.257%,验证结果的R2和RMSE分别为0.726和0.063%,利用GRA-PLS方法估算叶片氮素含量具有较好的稳定性;（3）构建的蛋白质预测模型,建模结果和验证结果的预测值与实测值的R2和RMSE分别为0.713、1.30%和0.609、1.19%,预测模型具有较高的精度与可靠性。【结论】基于氮素运转规律构建的小麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型,可以作为应用开花期遥感信息来预测籽粒蛋白质含量的机理性解释,初步实现了本研究区域和年际间的籽粒蛋白质含量预测,具有一定的应用前景。     

关中地区土壤干湿变化及对气候的响应

关中地区是陕西省主要的农业生产基地,但频发的旱灾严重阻碍了社会经济的发展。土壤湿度作为反映旱灾的一个重要指标,进行土壤湿度对气候因子响应的研究,可为科学认识干旱规律及制定政策提供依据。以关中地区为研究区,采用2001—2020年的MODIS-NDVI与MODIS-LST长时间序列数据,构建了关中地区地表土壤干湿状况（TVDI）特征空间,采用线性趋势法、相关性分析、敏感性分析等统计方法对关中地区土壤干湿状况的空间分布特征及其对气候的响应进行分析。结果表明：（1）TVDI能够较为准确的反演出关中地区的土壤湿度状况。近20 a来,关中地区土壤干湿状况存在变干趋势;其中,春季最旱、冬季次之。（2）土壤干湿状况的空间分布存在明显的空间异质性,整体上呈现西南向东北干旱递增的趋势。（3）土壤干湿状况与降水和气温存在相关性。与降水呈正相关关系,随着降水量增加,土壤湿度增加;与气温呈负相关关系,随着气温升高,土壤湿度降低。（4）降水对土壤干湿状况的敏感性较高,而气温对土壤干湿状况的变化程度起着较大的影响。降水决定了土壤湿度值的增加或减少的方向,而气温则决定了增加或减少的程度。土壤干湿状况是一个综合指标,...     

植被指数估算香格里拉地区植被覆盖度的精度对比分析

利用MOD13Q1数据构建多种植被指数,结合像元二分模型对香格里拉县植被覆盖度进行遥感估算,并通过实测数据和TM影像数据相结合,对估算结果进行精度验证。结果表明:（1）构建的4种植被指数NDVI,EVI,RVI,MSAVI均与研究区实际地表植被覆盖度具有较高的相关性,表明使用遥感方法对香格里拉县进行植被覆盖度的估算是可行的;（2）通过与TM影像进行对比分析,4种植被指数中,利用MSAVI估算的植被覆盖度更接近于香格里拉县的实际情况。     

锡林郭勒草原产草量与碳储量的遥感估测

利用锡林郭勒草原2008年生长季159个地面实测样方数据和2008年空间分辨率500 m MODIS植被指数NDVI数据以及同期的研究区气象数据,在对各种遥感估产模型进行对比分析的基础上,利用遥感—气象综合模型对锡林郭勒草原产草量的空间分布与碳储量进行了遥感估测研究,结果表明,2008年锡林郭勒盟产草量鲜重估计值为59 355 014.0 t,平均单产为257 607.0 kg/km2,产草量空间呈现自西向东逐渐增加的趋势;锡林郭勒草原地上植被的碳储量为8 408 187.5 t,不同草原类型的碳储量存在显著差异。上述研究成果可以为指导锡林郭勒草原的畜牧业生产、开展草原区气候变化规律研究提供科学依据。     

基于RS的徐州市地表温度与植被指数关系研究

以Landsat TM影像为数据源研究徐州市市区地表温度与植被指数的关系。研究表明,徐州市的地表温度存在明显的中心城区高、郊区低的热岛效应。而徐州市的归一化植被指数则表现为城市中心区总体偏小,植被覆盖较低。除水体外,植被指数与地表温度有明显的负相关关系。植被覆盖越高,地表温度越低,反之,则地表温度越高。