引入地形因子的无人机遥感精准管理分区研究

根据作物长势的空间差异对耕地进行精准管理分区,可以指导田间变量管理,漫川漫岗黑土区地形复杂,分区时应考虑微地形对作物的影响.以典型黑土区玉米田块为研究区,利用1.1m空间分辨率的无人机多光谱影像提取玉米大喇叭口期(播种后约45 d)归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI),分别结合4种地形因子(高程、坡度、地形起伏度、地表粗糙度),通过面向对象分割方法进行分区,并利用产量数据对分区结果进行评价,对比无人机影像结合不同地形因子分区的精度.结果 表明:研究地块产量、土壤养分及植株生理参数均存在显著变异性,产量与地形存在相关性;相较使用单期NDVI分区,结合地形因子能够显著提高分区精度;结合不同地形因子后,无人机分区精度变化存在差异,NDVI同时结合4种地形因子的分区精度最高,其次分别为结合高程、地形起伏度、坡度、地表粗糙度.研究结果证明了NDVI与地形因子结合作为输入量提高分区精度的可行性,为精准施肥及其他田间变量管理提供了理论基础,为智慧农业的发展提供新思路.     

引入地形因子的黑土区大豆干生物量遥感反演模型及验证

为了对田块尺度农作物地上干生物量进行估测,提高大豆地上干生物量反演模型的精度和稳定性,该文获取了研究区地块2016年7、8月份的SPOT-6多光谱数据,并测定不同地形坡位的大豆地上干生物量,以归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)为输入量,建立田块尺度大豆地上干生物量一元线性回归模型;加入与地上干生物量相关的地形因子,建立逐步多元回归和神经网络多层感知反演模型.结果表明:1)使用传统的单一植被指数模型预测大豆地上干生物量有可行性,但模型精度和稳定性不高.2)加入地形因子(海拔、坡度、坡向)的神经网络多层感知器模型,有较高的精度和可靠性,模型准确度达到90.4％,验证结果显示预估精度为96.2％.反演结果与地块的地形、地貌、气温和降水特征基本吻合,反映了作物长势的空间分布特征,可以为田块尺度大豆地上干生物量动态监测和精准管理,提供借科学依据.     

棉花生长初期灌溉信息遥感提取与校正

为提高生长初期低覆盖度作物长势的遥感监测精度,需要消除灌溉引起的土壤水分背景变化对归一化差值植被指数(NDVI)的影响。为了实现棉花生长初期灌溉信息提取与校正,提高棉花作物长势监测与产量预判精度,本文以美国加利福尼亚州San Joaquin Valley的2个棉花地块为研究区,选取棉花生长初期灌溉过程中的遥感影像,构建两种灌溉信息提取方法(分阶段阈值法和灌溉线提取法),确定最优灌溉像元提取方法;比较分析灌溉与未灌溉情况下棉花的NDVI与归一化差值水分指数(NDWI)以及土壤调节植被指数的关系,提取含有灌溉信息的像元,并对NDVI进行校正,消除灌溉对NDVI的影响。研究结果表明:在棉花生长初期,灌溉与未灌溉像元NDVI变化率达12%,差异较显著;灌溉与否的棉花NDVI与NDWI间均存在极显著的线性关系,决定系数在0.80以上;利用灌溉线方法提取灌溉信息与分阶段阈值相比精度更高,精度达88%以上;校正后线性回归模型精度达0.95,灌溉校正效果明显,灌溉与未灌溉像元的NDVI差异减小至2%。本研究通过对含有灌溉信息像元NDVI值的校正,去除灌溉对NDVI造成的影响,反映了真实的植被信息,可实现对作物生长初期长势的准确遥感监测,为遥感定量监测提供便利。     

黑土区田块尺度精准管理遥感分区时空格局与成因分析

精准管理分区是实施精准农业的重要环节,对分区结果的时空变化分析有利于因地制宜制定田间精准管理措施。该研究以黑龙江省友谊农场种植玉米作物的田块为研究区,获取多年玉米出苗期Sentinel-2 A卫星遥感影像,提取归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI),运用面向对象分割的方法进行精准管理分区,通过空间转移矩阵方法表述研究区分区格局变化情况,并对精准管理分区时空格局成因进行探究。结果表明:研究区在2017-2020年6月上旬精准管理分区格局相似;分区后NDVI、高程、坡度的变异系数分别降低了70.690%～76.420%、42.857%～57.143%、30.723%～34.940%;同一条垄线上,4期NDVI最高值均位于阳坡,且坡顶至阴坡坡底NDVI值逐渐降低;作物生长初期地形影响土壤水分及温度分布从而影响作物长势及精准管理分区格局。研究结果为精准管理分区与精准施肥、施药等田间变量管理措施的衔接提供参考。     

基于NDVI时间序列数据的施肥方式遥感识别方法

农产品生产过程时空动态监测是有机/绿色农产品认证亟待解决的问题,不同施肥方式的时空精准识别是解决该问题的关键。本文以美国加州大学戴维斯分校长期定位实验为基本材料,利用时间序列Landsat8和Sentinel-2影像研究长期施肥实验下不同施肥处理轮作地块的植被指数时间序列,对比分析不同施肥处理NDVI的差异以及NDVI与产量的相关性。结果表明:1)不同施肥处理下的NDVI时间序列曲线总体趋势相似,有机肥与化肥处理NDVI时间序列曲线差异较大;2)不同施肥处理NDVI随作物生长期呈现规律变化,生长初期和后期有机肥处理NDVI均值高于化肥处理,生长中期化肥处理高于有机肥处理;3)不同施肥处理下的NDVI与产量之间相关系数随作物生长期有规律变化,应用植被指数进行遥感估产需要考虑不同施肥处理的影响。研究成果初步探讨了利用不同施肥处理NDVI时间序列差异、NDVI与产量相关性差异区分有机肥与其他施肥方式,有望为有机/绿色农业的时空动态监测与认证提供遥感技术支持,深化遥感技术在农业领域应用。     

地形对漫川漫岗黑土区大豆产量的影响

为研究黑土区田块尺度地形对大豆产量造成的影响,在海伦东兴合作社具有明显地形起伏的地块,采集大豆田间试验数据,考虑温度、太阳辐射、坡度、土壤养分等因素,运用作物生长模型DSSAT(Decision Support Systemfor Agrotechnology Transfer)模型对各样点进行参数率定及验证,得出以下结论:1)DSSAT模型的模拟产量与实际产量的相对均方根误差为7.9%,模拟结果表现为优,表明运用作物模型模拟不同地形上的产量变异具有可行性;2)地形通过影响作物生长环境因子的时空差异决定产量差异,田块尺度温度、水分和坡度是影响产量差异的主要因素;3)坡顶和坡底的产量相对较高,且产量变异性较小,阳坡虽然接收到更多的光照,却由于水分胁迫造成减产,坡底和平缓坡顶水肥保持较好,易获得高产。研究成果为田间精细管理与田块尺度耕地高效利用提供科学依据。     

基于分类组合评价方法的地下水质量综合评价——以泰安市城区为例

地下水质量评价是地下水环境保护、治理及地下水资源合理开发利用的前提。泰安城区地下水资源较丰富,是泰安市重要的供水水源地,为准确反映地下水环境质量现状,系统采集并分析了地下水样品119组,采用改进的内梅罗综合指数评价法和最差指标判别法相结合的分类组合评价方法对地下水质量进行评价,评价指标包括一般化学指标15项、无机毒理指标6项、毒性重金属5项、有机指标26项。结果表明：研究区地下水质量相对较差,可直接作为生活饮用水源或经适当处理后可做生活饮用水源的样品占样品总数的68.07%,不宜作为生活饮用水水源的样品占31.93%,地下水的综合质量为基岩裂隙水>岩溶水>孔隙水;地下水综合质量受到天然地质环境背景和人类活动的共同影响,人类活动贡献率为54.36%,其中影响最大的指标为一般化学指标总硬度和无机毒理指标硝酸盐,超Ⅲ类指标影响率分别为74.39%、59.76%。分类组合评价方法考虑了一般化学指标与毒理学指标之间的差异性,解决了传统内梅罗指数法评价结果过于集中且Ⅲ类水出现概率低、最差指标判别法评价结果过于悲观的问题,是一种有效的区域地下水质量综合评价方法。     

白僵菌粉施放办法的新偿试

湖北省荆门市森防站将MBH29型多用风力灭火机改装后,用于喷施白僵菌粉防治松毛虫获得成功。办法是:在MBH29型多用风力灭火机的进风口,装上一个长20厘米、宽10厘米、高12厘米的半园型装料斗,用来接受白     

基于时间序列Landsat影像的棉花估产模型

为提高棉花遥感估产精度,该文选取加州San Joaquin Valley地区2个棉花地块作为研究区,利用时间序列Landsat_5_TM、Landsat_7_ETM遥感影像数据,结合野外实测产量数据,进行棉花产量遥感预测模型研究。结果表明：基于Landsat影像纯像元的植被指数时间序列准确地揭示了棉花整个生长期的长势情况,不同长势的棉花植被指数随时间变化在花铃期差异比较显著;整个花铃期植被指数与产量之间的相关系数均大于0.80,最大相关系数达0.90,花铃期NDVI平均值建模决定系数为0.82,均方根误差为463.69,证明花铃期比其他生长期更适用于棉花产量预测;单一时期最优模型为第206天（7月25日）,多时期最优模型以NDVI最大值前三期NDVI平均值为自变量;整个花铃期NDVI最大值建模决定系数为0.81,均方根误差为477.82,该模型具有普适性。该文的研究成果为基于MODIS_NDVI最大值合成法的相关研究提供了理论依据,并且为其他农作物的估产模型建立提供借鉴。     

黑土区坡耕地土壤水分时空分布特征及对降雨的响应

为了揭示坡耕地不同土层、不同点位的土壤水分时空分布特征及其对大气降雨的响应,以典型黑土区坡耕地为研究对象,利用原位监测法,获取玉米生长期内坡上、西线坡中及坡下、东线坡中及坡下5个点位0～100 cm土壤含水量与大气降水数据,探究降雨后田块尺度内不同坡位的降雨响应特征。结果表明,坡耕地土壤水分分布不均。水平分布上,西线坡下位剖面平均土壤含水量最高（34.63%）,而坡上位最低（30.00%）,且坡上位剖面平均土壤水分变异系数最大（20.38%）;垂直分布上,随土层加深土壤含水量上升,变异系数降低。受季节性干旱与玉米生长影响,监测期内田间土壤蓄水量呈下降趋势,不同点位之间、干旱前期与后期土壤蓄水量响应特征存在差异,干旱后期土壤蓄水量对降雨响应更强烈。10 cm土层土壤含水量变化趋势与降雨量一致,响应时间最早,随着土层加深,响应时间出现滞后。土壤水分对降雨的响应受优势流影响,即土壤侧向流动补给以及玉米根系形成的大孔隙迅速下渗。不同点位土壤水分对降雨响应存在差异,坡上位由于处于坡顶且坡度大,对降雨响应不显著;西线坡中位由于降雨侵蚀引起土壤物理性质改变,对降雨响应强烈;坡下位受坡上水分补给影响,...