基于冠层反射光谱的冬小麦干物质积累量的估测研究

[目的]分析了小麦光谱特征与干物质积累量的相关关系。[方法]通过对冬小麦不同品种的干物质积累量、叶面积等参数和冬小麦冠层光谱反射率、光谱一阶微分和光谱比值植被指数(RVI)的相关分析,确立了冬小麦干物质积累量的敏感波段,并建立了预测模型。[结果]开花期350~700 nm和1 420~1 520 nm冠层光谱反射率和灌浆期350~1 750 nm冠层光谱反射率分别与干物质积累量显著相关;比值植被指数RVI(560,1220)与干物质积累量的相关性较好;确立的冬小麦干物质积累量预测模型为:干物质积累量=-186.94×RVI(560,1220)-2 242.2(R2=0.713 8),说明通过遥感手段监测冬小麦的群体质量是可行的。[结论]该研究为高光谱遥感技术在监测小麦的群体质量的应用提供参考依据。     

基于光谱植被指数的冬小麦叶绿素含量反演

植物功能叶的SPAD值与其氮素和叶绿素有较强的相关性,研究功能叶SPAD与其冠层光谱的关系,对实现植株叶绿素含量快速、无损检测具有重要意义。本文通过对冬小麦生育期的冠层原始光谱进行一阶导数变换,研究其功能叶片SPAD值与冠层光谱的相关性,对监测冬小麦叶绿素含量的敏感波段进行了提取,并建立了叶绿素含量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,基于小麦冠层原始光谱反射率、冠层光谱导数反射率与SPAD的相关系数曲线,提取的各形式下冬小麦叶绿素含量的敏感波段分别为500、690、760和470、630、723nm;并构建了冬小麦叶绿素含量的预测模型,以FDNDVI(630,723)预测模型较好,其R2可达0.9485,模型验证参数R2、MRE和RMSE分别为0.8099、0.0294和1.805,拟合效果较好,表明该模型能有效地对冬小麦叶绿素含量进行预测。该研究结果可为冬小麦长势监测提供一定的理论参考。     

高光谱对冬小麦倒伏的响应

为了解冬小麦倒伏与冠层光谱的响应关系,以2013年6月的倒伏冬小麦为研究对象,通过测定倒伏角度及其冠层光谱,研究倒伏程度与冬小麦冠层原始光谱的关系,并进一步分析倒伏冬小麦与红边特征参数的响应规律。结果表明,在可见光范围内(400~760 nm),倒伏冬小麦的反射率比正常冬小麦的反射率高,冬小麦的倒伏程度与光谱反射率呈正相关;倒伏冬小麦在倒伏角度为20°~60°范围内,光谱反射率的增长速率大致相同。分析红边参数可知,倒伏冬小麦的红边位置随着倒伏程度的增加会发生红移现象,且红边幅值、红边面积随着倒伏程度的增大而增大。研究表明,冬小麦冠层高光谱能够敏感响应冬小麦倒伏程度,可为采用光谱遥感技术实时、快速、无损监测冬小麦倒伏奠定一定的理论基础。     

倒伏胁迫下冬小麦冠层光谱及红边特征

倒伏已成为影响小麦减产的主要因素之一,实时监测倒伏胁迫对小麦生长具有重要意义。通过人工模拟不同倒伏级别处理,利用光谱观测数据,分析了倒伏冬小麦光谱和红边参数变化特征。结果表明,倒伏小麦冠层光谱反射率较正常小麦整体增高,近红外波段比可见光波段增加明显,且倒伏级别越大反射率越高,表明冬小麦受倒伏胁迫后,冠层光谱对其响应敏感;倒伏小麦红边位置发生蓝移,红边幅值和红边面积则呈增大趋势。因此,可利用高光谱技术实现对冬小麦倒伏的实时监测。     

那氏778诱导剂浸种对冬小麦14C同化物生产及运转分配的影响

采用14 C示踪技术研究了那氏 778诱导剂浸种对冬小麦14 C同化物的生产及运转分配的影响 ,结果表明 ,那氏 778诱导剂浸种可显著提高冬小麦苗期、拔节期和灌浆期各器官及整株的相对光合速率和同化量 ,生育前期主要以提高小麦展开叶片和小麦冠层上部的光合速率和同化量为主 ,生育后期其冠层下部同化量的提高更为明显 ;那氏 778诱导剂浸种提高了冬小麦各营养器官向穗部和根系输入的比例 ,有利于促进小麦的生长发育 ,为小麦的高产奠定了基础     

基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法

【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm,蓝光450 nm波段对叶面积指数变化最为敏感,通过构建植被指数与叶面积指数模型,相关性均较好,决定系数（R2）为0.675-0.757,其中NDVI反演模型的R2最高为0.757。【结论】经模型精度检验,NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好,较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演。     

冬小麦拔节期冠层晴天光谱特征分析

利用美国ＳＥ５９０辐射分光光谱仪对晴天中午冬小麦冠层各种辐射光谱成分进行了测定研究,给出了冠层上方总辐射、反射辐射及基部透射辐射的各种光谱变化规律,研究表明冠层上方总辐射、反射辐射、基部透射辐射及吸收辐射中光合有效辐射所占百分比分别为４７９％、１６２％、２１６％和７３９％。在此基础上,进一步给出了小麦冠层反射率光谱变化规律,并利用三次样条函数对冬小麦冠层反射率光谱曲线进行模拟,结果表明２５６组实测数据组成的反射率—波长曲线可以由１２组实测数据通过三次样条函数进行较为准确的模拟,平均模拟误差为４７％,从而为冬小麦反射率光谱曲线数据压缩,建立作物遥感数据库提供了一种理论方法。     

倒伏春性冬小麦冠层光谱特征及倒伏严重度预测

采用高光谱仪测定不同春性冬小麦品种于不同时期倒伏的群体冠层光谱反射率,分析不同倒伏条件下的小麦冠层光谱特征,建立可快速、有效监测小麦倒伏严重程度的数学模型,为合理评价倒伏程度提供依据。结果表明,小麦倒伏后冠层光谱反射率增加,可见光波段550 nm附近出现1个波峰,670 nm附近出现1个波谷;近红外波段1 000 nm处出现1个较明显的波动,呈现2个波谷,1个波峰。同一倒伏级别下,倒伏时期不同,光谱反射率曲线存在差异,可见光波段乳熟末期冠层反射率高于开花期光谱反射率,而近红外波段恰好相反;在同一倒伏时期,倒伏级别越高,光谱反射率越大。倒伏级别与冠层光谱反射率的相关系数于760 nm处达最大(r=0.973 4**)。与NDVI、RVI、DVI相比,采用760 nm处冠层光谱反射率和DVI可有效评估春性冬小麦倒伏严重度。     

SG平滑处理对冬小麦地上干生物量光谱监测的影响

Savitzky-Golay(SG)方法是高光谱数据预处理的重要方法之一,为研究SG平滑处理对冬小麦地上干生物量(AGDB)光谱监测模型的影响,对冬小麦冠层光谱进行6种程度的平滑处理:无平滑(SM0)、3点平滑(SM3)、5点平滑(SM5)、9点平滑(SM9)、13点平滑(SM13)和17点平滑(SM17),并分别构建各预处理光谱条件下的冬小麦AGDB的偏最小二乘法(PLSR)模型,对比各PLSR模型的表现,研究平滑程度对模型的影响。结果表明,SM9平滑处理后的冬小麦冠层光谱可以提高光谱与AGDB的相关性,相关系数接近0.5;所构建的冬小麦AGBD的光谱监测模型中,SM9处理的模型表现最好(R2=0.771,RMSE=0.564,RPD=1.912,LV=19)。研究结果可为利用冠层光谱研究冬小麦AGDB的无损监测提供一定的光谱预处理方法与技术探索。     

不同灌溉条件下冬小麦叶面积指数的高光谱监测

LAI是作物长势监测的一个重要指标,实时、无损和准确地估测冬小麦LAI具有重要的实践意义。通过对冬小麦进行不同的灌溉处理试验,研究LAI与冠层光谱反射率的关系,计算350～2 450 nm不同波段组合的原始光谱指数和导数光谱指数,筛选最优波段组合光谱指数,并建立LAI的监测模型。结果表明,冬小麦LAI与冠层光谱反射率和不同波段组合光谱指数相关性较好;冬小麦LAI监测的最优光谱指数为DVI(435,447),以此为自变量建立的指数模型y=10.669e~(-701.9x)表现最优,模型最稳定。     

基于CBERS遥感的冬小麦长势分级监测

应用遥感信息技术,可实时对冬小麦长势进行分级监测预报,便于农业部门及时制定和实施相应的管理措施,达到目标化生产的目的。以江苏省姜堰市为例,进行了基于中巴资源卫星(CBERS-02)遥感的冬小麦拔节期长势分级监测研究。经过计算机分类和人机交互式判读解译,结合GPS样点信息校验,冬小麦面积解译精度在90%以上。利用遥感植被指数反演叶面积指数(LAI)等长势信息,对整个区域的冬小麦长势状况进行分级监测。叠加样点的实测数据校验,监测精度达到85%以上,最终制作区域的冬小麦长势分级专题图,并对各长势状况进行了分析。结果说明,中巴资源卫星影像数据可以满足区域冬小麦长势监测要求,并可在实际生产中进行推广应用。     

基于MODIS-NDVI的安徽省2009年冬小麦及一季稻面积遥感提取及长势监测

[目的]建立2009年安徽省冬小麦和一季稻面积提取模型和作物长势监测模型。[方法]通过分析2009年安徽省冬小麦和一季稻的种植结构、物候历特征及其生物学特性和时序NDVI曲线特征确定模型。[结果]时间上,2009年安徽省冬小麦和一季稻长势均呈＂前期较好,中期变差,后期恢复＂的趋势;空间上,安徽北部地区冬小麦全年长势较多年平均稍差,而一季稻长势较差的地区主要是滁州等地。[结论]该研究为中国农业遥感监测系统大尺度业务化运行作物种植结构提取了有效的方法。     

小麦调优栽培遥感监测技术初探

目前,优质高产是小麦生产的主题,利用信息技术实现小麦的优质高产是当前农业生产中有效途径之一。针对目前小麦生产中存在的主要问题,提出了利用遥感技术进行小麦产量和品质监测的技术思路,在小麦的生产过程中应用遥感监测技术,对生产管理和质量控制进行监测,从而在一定程度上实现小麦调优栽培的信息化。     

基于ISODATA的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感分级监测

对冬小麦籽粒蛋白质含量进行遥感分级监测预报,有利于农业管理部门大面积获取田间长势信息,便于及时制定有效的栽培管理措施,实现调优品质的目的.以江苏省姜堰市为例,进行基于TM卫星遥感技术的冬小麦蛋白质含量的监测研究.在利用GPS实地采样调查和建立解译标志的基础上,采用优化的ISODATA分类方法,结合人机交互式判读解译等操作,将样点的信息数据贯穿于整个分类过程;利用分类提取的冬小麦面积数据,反演叶面积指数、生物量和植株氮素含量信息,结合基于光谱参数与氮素积累的冬小麦籽粒蛋白质含量预测模型,对整个区域的冬小麦籽粒蛋白含量进行监测预报,对叠加样点实测数据进行了检验.结果表明,冬小麦面积信息解译精度在95%以上,籽粒蛋白质含量预报精度达到90%以上,最终制作了区域的冬小麦籽粒蛋白质含量分级监测专题图.     

以HJ-CCD影像为基础的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感定量反演

【目的】应用卫星遥感数据可以及时获取大田种植作物“面状”苗情信息,准确反映作物群体苗情状况及其趋势,服务于产量预报和实际生产。进一步深化冬小麦关键期苗情遥感反演机理与方法,为大田种植管理提供及时信息。【方法】结合2011-2013年定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-CCD数据为遥感影像源,着重研究样本实验区孕穗期冬小麦关键苗情参数与籽粒品质参数和产量间及其与卫星遥感变量间的定量关系,进一步增强遥感反演的机理性和重演性,与地面实测结果一起建立模型共同分析,提高遥感反演的定量化水平和可信度;以相关性最高为原则,筛选反演孕穗期冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD以及叶片含氮量的敏感卫星遥感变量,并以2013年数据为建模样本、2011年和2012年数据为验证样本,分别构建及评价基于HJ-CCD影像遥感变量孕穗期叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量监测模型。【结果】冬小麦处于孕穗期,植被衰减指数（PSRI）可作为反演冬小麦叶面积指数、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,比值植被指数（RVI）可作为反演冬小麦生物量的敏感遥感变量,所构建的遥感反演模型是可靠的,且精度较高,尤其利用PSRI反演叶片含氮量最可靠。模型的决定系数（R²）分别为0.651、0.585、0.630和0.675,均方根误差（RMSE）分别为1.344、4.62、0.618%和2 804.3 kg·hm^-2。以此为依据,为表征该研究的实际农学意义,对冬小麦不同等级的关键苗情参数进行遥感反演并制图分析,从而量化表达了冬小麦关键苗情参数区域空间分布,不仅有助于制定冬小麦田间补救措施和水肥资源调配方案,而且为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据。【结论】构建的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感反演模型是可行的,为大田生产提供了一种快速、便捷、费用低廉的大面积作物苗情参数提取方法,可支持农业研究者、涉农部门领导和种植管理者获取及时有效的农情信息。     

我国遥感领域研究的可视化分析

以2006—2015年CNKI数据库收录的1 935条有关遥感领域的研究文献为基础数据,借用Cite Space III软件绘制出国内遥感领域研究的可视化图谱,并进行文献可视化分析,旨在定量得出国内在遥感领域的核心研究力量分布,包括研究机构、科研学者,同时通过可视化手段分析国内在该领域的研究热点和前沿发展趋势。结果表明,国内遥感领域的核心研究力量主要集中在中国科学院相关部门与高校,我国在该领域的研究已经从理论过渡到越来越广泛的实际应用中,热点研究话题包括"高光谱遥感""植被指数""冬小麦"等,未来的研究趋势主要是农作物监测、估算模型、灾害监测与灾后评估等。     

用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域冬小麦理论产量

【目的】作物遥感估产是遥感技术在农业生产中研究与应用的重点领域,能够向大田区域生产提供及时可靠的产量信息,准确地估测作物产量,对于确保国家粮食安全,制定社会发展规划,指导和调控宏观种植业结构调整,提高涉农企业与农民的经营管理水平具有重要意义,为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。通过筛选冬小麦理论产量的敏感遥感变量,构建基于国产影像的理论产量遥感估测模型,实现区域冬小麦理论产量遥感估测,为及时了解不同生态区域冬小麦产量丰欠变化趋势提供参考。【方法】以2010年4月26日、2011年4月28日、2012年4月28日和2013年5月2日冬小麦开花期四景HJ-1A/1B影像为遥感数据,提取出13个遥感变量,以江苏省泰兴、姜堰、仪征、兴化、大丰5县作为试验采样区,于各实验区选取具有代表性的样点进行采样,并于室内进行测定,将335个实测的冬小麦理论产量样本按3﹕2比例分成建模集和验证集样本,依据估算残差平方和处于最小值确定模型所需主成分数,将决定系数、均方根误差和相对误差为模型评价参数,利用建模集样本分析了卫星遥感变量与冬小麦理论产量的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以理论单产为目标的多变量遥感估产模型,将其算法模型估产效果与线性回归算法和主成分分析算法模型进行比较,并制作了冬小麦理论产量空间等级分布图。【结果】理论产量与所选的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有极显著的多重相关性;理论产量偏最小二乘回归模型的最佳主成分数为4,且结构加强色素植被指数、归一化植被指数、绿色归一化植被指数和植被衰减指数为理论产量遥感估测的敏感变量;经建模集和验证集评价,理论产量估测模型的决定系数分别为0.79和0.76,均方根误差分别为720.45和928.05 kg·hm^-2,相对误差分别为11.45%和13.92%,且估测精度比线性回归算法分别提高了25%以上和27%以上,比主成分分析算法分别提高了15%以上和16%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域理论产量的效果明显好于线性回归和主成分分析算法,且具有较强的应用能力。【结论】该模型应用结果与冬小麦理论产量实际区域分布情况相符合,为提高遥感对区域冬小麦理论产量的估测精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。     

黄淮海地区旱情遥感监测实践

以我国黄淮海冬小麦主产区为研究地点,以EOS-MODIS数据为主要数据源,针对不同作物生长时期,采用植被供水指数与土壤热惯量两种方法,结合地面观测数据建立以土壤水分为基础的旱情遥感监测指标体系,并对2006-2007年度冬小麦生育期的旱情进行了监测,结果表明,遥感旱情变化趋势与地面监测结果较为一致,进一步说明了植被供水指数与热惯量方法在区域旱情遥感监测中的潜力.     

Monitoring Winter Wheat Freeze Injury Using Multi-Temporal MODIS Data

Freeze injury is an usual disaster for winter wheat in Shanxi Province, China, and monitoring freeze injury is of important economic significance. The aim of this article is to monitor and analyze the winter wheat freeze injury using remote sensing data, to monitor the occurrence and spatial distribution of winter wheat freeze in time, as well as the severity of the damage. The winter wheat freeze injury was monitored using multi-temporal moderate-resolution imaging spectroradiometer （MODIS） data, combined with ground meteorological data and field survey data, the change of normalized difference vegetation index （NDVI） before and after freeze injury was analyzed, as well as the effect of winter wheat growth recovery rate on yield. The results showed that the NDVI of winter wheat decreased dramatically after the suffering from freeze injury, which was the prominent feature for the winter wheat freeze injury monitoring. The degrees of winter wheat freeze injury were different in the three regions, of which, Yuncheng was the worst severity and the largest freeze injury area, the severity of freeze injury correlates with the breeding stage of the winter wheat. The yield of winter wheat showed positive correlation with its growth recovery rate （r=0.659^＊＊ which can be utilized to monitor the severity of winter wheat freeze injury as well as its impact on yield. It can effectively monitor the occurrence and severity of winter wheat freeze injury using horizontal and vertical profile distribution and growth wheat freeze injury in Shanxi Province. recovery rate, and provide a basis for monitoring the winter     

小麦条锈病气象预测方法及遥感监测研究进展

从影响小麦条锈病发生发展的大尺度气候背景、局地气象因子两方面,对小麦条锈病发生发展的气象预测研究进行了综述,指出了常规预测方法存在的问题和难点。概述了高光谱遥感在小麦条锈病监测中的应用,并对遥感与作物模型的结合进行了探讨,在此基础上展望了基于大气环流的小麦条锈病中、长期预测及G IS辅助的遥感技术在小麦条锈病监测方面的应用前景。