基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟

大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的积温参数,即出苗至开花有效积温与开花至成熟有效积温。在冬小麦主产区分区的基础上,以2012—2015年气象数据驱动WOFOST模型,在站点尺度进行冬小麦的物候期、叶面积指数(leaf area index,LAI)和单产动态模拟和精度分析。结果表明:WOFOST模型模拟出苗至开花天数的决定系数R2为0.89~0.94,均方根误差RMSE为7.87~11.52 d,模型模拟开花至成熟天数的R2为0.63~0.77,RMSE为2.99~4.65 d;模型模拟LAI的R2为0.70~0.83,RMSE为0.89~1.46 m2/m2;灌溉区WOFOST模拟的单产精度R2为0.45~0.59,RMSE为734~1 421 kg/hm2;雨养区WOFOST模拟的单产精度R2为0.48~0.61,RMSE为1 046~1 329 kg/hm2。结果表明,WOFOST模型在全国尺度取得了较高模拟精度,为区域尺度作物模型的农业应用提供了坚实的过程模型基础。     

基于GF-1 WFV影像的作物面积提取方法研究

黑龙江省是我国粮食生产大省,及时有效地获取黑龙江省的农作物种植面积对后续研究的开展具有重要意义。以黑龙江省五九七农场为例,利用2014年8月30日GF-1卫星16 m空间分辨率影像,通过计算不同特征波段,构建了多特征水稻、玉米种植区识别方法。首先计算影像归一化差分植被指数（NDVI）,并将原影像进行主成分变换,以此为基础建立包含多特征的数据集。然后利用不同地物类型之间在各特征波段的差异,基于CART算法构建决策树,分别提取研究区内的水稻和玉米。精度评价结果表明,分类的总体精度达到96.15%,Kappa系数为0.94。水稻的制图精度为98.41%,用户精度为97.64%;玉米的制图精度为95.38%,用户精度为97.89%。其中总体精度和Kappa系数较最大似然法分类结果分别提高了5.28%和0.08。所提研究方法可为其他地区农作物高分数据作物类型制图提供借鉴。