基于不同有效积温的玉米干物质累积量模拟

为获得研究区适宜的玉米干物质累积量(DM)估算模型,通过2017—2019年在吉林省长春地区开展的3年农田试验,观测玉米生育期内作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温、作物冠层温度以及玉米地上部干物质累积量等数据,建立基于不同有效积温的Logistic模型及其归一化模型,并用实测数据进行模型验证。结果表明,基于有效积温建立的Logistic模型可以模拟单株玉米干物质累积量生长,但不同地点、不同年份所建立的模型参数差异较大; Logistic归一化模型能够很好地模拟区域玉米干物质增长,在利用实测数据进行模型验证中,基于作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温和作物冠层温度4种类型有效积温的Logistic归一化模型,其均方根误差、相对误差、决定系数和模型一致性系数都能达到较优值;以2019年数据建立的Logistic归一化模型对玉米干物质累积量模拟效果最优;基于有效冠层积温的Logistic归一化模型模拟效果较优。本研究结果可为灌区精量灌溉决策和管理提供技术支撑。     

灌区种植结构反演优化与土壤盐分空间分布协同解析

种植结构与土壤盐分的协同程度与发展关系关乎灌区水土生态质量与农业可持续发展,联动灌区种植结构提取与土壤盐分空间分析对于灌区生态环境评价与治理、保障耕地和粮食安全等具有重要意义。本文以内蒙古河套灌区永济灌域为研究区,利用2021—2022年生育期Landsat 8 OLI遥感数据与地面种植结构调查数据,分别构建决策树、支持向量机、随机森林分类模型,通过对比分析遴选出灌域适用的最优模型,准确获取灌域种植结构分布结果,同时进一步结合灌域土壤盐分实测数据及其空间异质特征,对种植结构与土壤盐分的协同关系进行深入探讨与分析。结果表明,3种模型的分类精度由大到小为随机森林、决策树、支持向量机,2021、2022年随机森林分类模型的总体精度、Kappa系数分别为92.81%、0.91,91.64%、0.89,为3种模型中精度最高,故选定随机森林模型作为最优模型;灌域内土壤盐分呈现“北部重,中、南部轻”的空间分布特征,2021、2022年土壤盐分的半方差函数适用于Gaussian模型,土壤盐分空间自相关在“中—强”等级变化;受土壤盐分制约,葵花以北部地带种植为主,玉米、小麦、小麦套种玉米(套种)和瓜菜等...     

考虑作物生长状态的农田表面温度数据精量甄别与区分

农田表面温度是土壤、作物和大气之间进行水/热交换传输的重要参数,也是灌区遥感反演模型的重要参量。在利用热红外传感器连续获取农田表面温度数据时,由于作物的生长发育处于动态变化中,农田表面温度数据往往混合了作物冠层温度和土壤表面温度。为精准甄别和区分田间海量监测数据,该研究结合Logistic作物生长模型,通过考虑作物生长状态指标叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）和作物冠层高度及其关键节点,构建了农田表面温度监测数据的甄别算法。以内蒙古永济试验站玉米和向日葵实测数据对算法进行验证,并利用解放闸灌域和吉林省长春试验站的玉米和向日葵田间观测数据进行校核。结果表明：考虑LAI和作物冠层高度并利用Logistic模型模拟的关键节点来建立甄别算法,能够为农田稀疏植被表面温度数据甄别提供高效判定。与人工测量值对比,冠层温度优化幅度在10%左右（相对误差）,土壤表面温度优化幅度超过5%;甄别方法可以明显提升冠层和土壤表面温度的获取精度。甄别算法中校正因子数值需根据作物种植密度及LAI确定,其中玉米校正因子选择作物冠层温度校正因子0.9,土壤表面温度校正因子1.1;向日葵校正因子以叶面积指数最大值4为基础,选取冠层温度校正因子0.7,土壤表面温度校正因子1.2;在不同地区应用时,向日葵叶面积指数最大值每增加1,推荐冠层温度校正因子调高0.35,土壤表面温度校正因子调低0.18。研究结果为精量灌溉提供技术支撑,提高了农田监测数据的性能,为无人机遥感和卫星遥感数据的精量甄别提供算法和验证。