基于光谱参数估算滴灌小麦干物质氮肥偏生产力和农学效率

为了解应用遥感技术估测滴灌小麦氮肥利用效率的可行性,以新春17号、新春6号和新春22号为材料,通过大田试验,分析了不同施氮处理下小麦干物质氮肥偏生产力(RDN)和干物质氮肥农学效率(DMA En)与光谱参数的相关关系,并建立小麦RDN和DMAEn的光谱参数估算模型.结果表明,在分蘖、抽穗和开花期RDN与绿度植被指数和比值植被指数呈极显著正相关,在拔节和抽穗期DMAEn与土壤调整比值植被指数和归一化差值植被指数呈显著正相关.光谱参数估算模型的均方根误差为7.64～33.31,说明利用光谱参数可以有效地估算小麦氮肥利用效率.     

基于NDVI的绿洲棉田土壤肥力质量评价方法研究

以天山北坡典型国营农场棉田为研究对象,探讨基于归一化植被指数(NDVI)的棉田土壤肥力质量评价方法.将棉花不同生育期表征长势的NDVI作为评价指标对棉田土壤肥力质量进行评价,再将NDVI与少量理化测定的土壤样点数据(有机质、有效磷含量等)共同作为评价指标,结合地统计方法与遥感影像聚类算法进行评价;并与完全基于土壤样品理化测定数据的评价结果进行比较、探讨基于NDVI评价方法对土壤肥力质量评价结果的准确性与可靠性.研究证明将NDVI与少量理化测定的土壤样点数据作为评价指标,能显著提高评价结果与棉田实际土壤肥力状况的一致性.基于NDVI的土壤肥力质量评价方法快速、简便,其评价结果可为研究绿洲棉田土壤质量及农业结构调整规划、耕地质量保护等提供科学依据.     

HJ卫星数据在棉花种植面积提取中的应用研究

 探索利用环境小卫星数据进行棉花种植面积的提取,旨在利用国产卫星数据建立一种方便快捷的棉花种植面积提取技术,为棉花的遥感估产奠定基础;选取2011年新疆北部国营农场棉花不同生育期内两期HJ卫星影像,根据棉花与研究区其他作物物候和光谱差异性、农作物生长规律,运用监督分类算法、密度分割和逻辑运算,辅助于人机交互的目视解译,得到研究区棉花种植面积;结果表明：不同监督分类算法中,神经网络分类法和最大似然法分类效果最佳;最终提取的棉花面积总体精度为87.7%;本文采用的方法较为实际、便捷,提取棉花种植面积的精度符合农场生产要求,可为棉花估产和作物种植结构分析提供科学依据。