基于高分卫星的冬小麦长势监测及驱动因素分析

【目的】冬小麦作为我国第二大粮食作物,掌握其长势情况对于保障我国粮食安全具有积极意义。【方法】首先基于Sentinel-2影像,利用随机森林的方法提取研究区2018—2020年冬小麦种植的空间分布,并利用高分影像提取分析了冬小麦种植区域内2018—2020年在返青期、起身拔节期、孕穗抽穗期、开花期的长势变化情况,之后将冬小麦长势变化分为长势较好、长势持平、长势较差3个等级进行对比分析;其次利用地理探测器对典型年份（2018年）的冬小麦长势监测结果与气温、降水量、坡度、坡向、高程、土壤类型、土壤湿度、日照时间、人口密度、乡村劳动力资源、GDP这11种驱动因子进行因子探测和交互探测,定量解释了影响冬小麦长势差异的原因。【结果】对比3 a冬小麦长势情况,2020年冬小麦在返青期与起身拔节期长势较好,面积占比为90%以上,而在孕穗抽穗期长势较差,面积占比为20%以上,在开花期长势持平,面积占比约80%。对冬小麦长势解释力较高的驱动因子的排列顺序为：乡村劳动力资源数>土壤湿度>降水量>气温>日照时间,各驱动因子之间的交互作用表现为双因子增强或非线性增强。【结论】冬小麦的长...