| 基于GeoEye-1高分遥感影像的冬小麦氮肥推荐应用 |
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| 引用本文： | 张秋阳,杨贵军,徐新刚,李振海,张长利,王树文.基于GeoEye-1高分遥感影像的冬小麦氮肥推荐应用[J].麦类作物学报,2014,34(12):1685-1693. |
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| 作者姓名： | 张秋阳 杨贵军 徐新刚 李振海 张长利 王树文 |
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| 作者单位： | （1.东北农业大学，黑龙江哈尔滨 150030； 2.北京农业信息技术研究中心/国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097； 3.农业部农业信息技术重点实验室，北京 100097） |
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| 基金项目： | 国家863计划项目（2013AA102303）；北京市自然科学基金项目（4141001）；北京市农林科学院科技创新能力建设项目（KJCX20140417） |
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| 摘 要： | 为给大区域范围的冬小麦氮素营养遥感诊断及其精准施肥决策提供参考,将GeoEye-1高分辨率遥感影像数据与氮肥优化算法(NFOA)相结合,开展了冬小麦氮肥推荐应用研究。首先,基于多年地面实测冬小麦冠层高光谱数据,利用光谱响应函数生成GeoEye-1卫星遥感模拟数据,计算得到归一化植被指数NDVI,并结合当季估产指数INSEY构建了冬小麦潜在产量预测模型;通过定义可表征小麦氮素丰缺的氮素响应指数RINDVI,结合潜在产量模型,计算得到氮素需求量;最后,利用GeoEye-1高分辨率遥感影像数据进行验证分析,将氮素推荐模型与高分辨率遥感数据相结合生成施肥推荐处方图,实现了冬小麦的氮素营养诊断及施肥推荐。结果表明,当季估产指数INSEY可很好地估算冬小麦的潜在产量(r2=0.606,RMSE=0.704t·hm-2),基于GeoEye-1高分遥感影像提取NDVI预测的潜在产量与实测产量显著相关(r2=0.722,RMSE=0.451t·hm-2)。氮素响应指数RINDVI与氮营养指数NNI的倒数也显著相关(r=0.915),可以用RINDVI来诊断冬小麦氮素的丰缺状态。以上结果说明,在没有地面实测小麦氮含量、生物量、地面光谱等数据的情况下,利用高分辨率遥感数据与气象数据构建模型可估算冬小麦的潜在产量,并能实现对冬小麦的氮营养诊断及生成推荐施肥处方。
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| 关 键 词： | 冬小麦 高分遥感 潜在产量模型 氮营养诊断 施肥处方 |
Recommended Application of N Rate for Winter Wheat Based on GeoEye 1 Image |
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| ZHANG Qiuyang,YANG Guijun,XU Xingang,LI Zhenhai,ZHANG Changli,WANG Shuwen.Recommended Application of N Rate for Winter Wheat Based on GeoEye 1 Image[J].Journal of Triticeae Crops,2014,34(12):1685-1693. |
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| Authors: | ZHANG Qiuyang YANG Guijun XU Xingang LI Zhenhai ZHANG Changli WANG Shuwen |
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