基于ENVISAT ASAR数据的水稻时域后向散射特征分析

该文结合2004年和2006年在江苏省里下河地区进行的水稻观测试验,采用多时相双极化ASAR APMode数据分析了水稻HH极化、VV极化和比值系数σ°HH/VV的时域变化特征及与水稻生长参数的相关关系。通过建立水稻HH、VV和σ°HH/VV的时相变化曲线,分析了水稻抽穗期前后雷达信号随水稻冠层、植株含水量及稻田水层变化的后向散射特征。同时,选择水稻叶面积指数、鲜生物量和水稻株高与含水量的乘积为水稻参数,采用线性回归相关分析,探讨了水稻HH、VV和σ°HH/VV与所选水稻参数之间的相关关系。结果表明,以水稻抽穗期为转折点,水稻各极化后向散射系数随水稻的生长呈现先增大后减小的变化趋势,与所选水稻参数的时相变化大体一致。水稻HH和VV极化后向散射系数与所选水稻参数的相关系数都在0.75以上,其中与水稻鲜生物量的相关系数在0.9以上。σ°HH/VV与水稻参数的相关关系显著,相关系数均在0.85以上,并且受水稻品种、种植方式和地理环境等差异的影响较小,因此可用于水稻参数反演的可靠变量。     

基于ASAR的冬小麦不同生育期土壤湿度反演

基于ASAR高级合成孔径雷达ASAR数据和地面调查数据,结合MIMICS模型分析方法,研究ASAR后向散射数据与土壤湿度及冬小麦结构参数之间的关系,构建冬小麦不同生育期土壤湿度反演模型。研究结果表明：冬小麦冠层散射影响ASAR信号探测土壤湿度的深度,冬小麦生长初期（起身期前）ASAR信号探测土壤湿度的最佳深度为0～20 cm,拔节期后ASAR信号探测土壤湿度的最佳深度为0～5 cm。冬小麦抽穗期前,ASAR IS2 VV模式后向散射系数与土壤湿度线性相关性较高,可以利用经验统计模型方法反演土壤湿度;冬小麦生长旺盛期（抽穗期）,经验模型土壤湿度反演精度较差,多角度ASAR数据模型能够提高土壤湿度反演精度。利用该土壤湿度反演模型,起身期、拔节期和抽穗期土壤湿度反演的均方根误差分别为0.0125、0.0247和0.0298 g/g。     

基于改进作物散射模型的陕西杨凌区麦田土壤水分反演研究

本文提出一种改进作物散射模型反演麦田土壤水分,该模型根据冬小麦等低矮植被的散射特性,在原模型的基础上保留植被层直接散射部分以及植被与地表相互耦合作用的信息,同时加入裸土地表的直接散射部分,并根据经验权重将两部分信息分离开,构建出适用于冬小麦等低矮植被的后向散射模型,并结合RADARSAT-2雷达数据以及陕西杨凌农田试验区的地面实测数据,计算得到改进模型的经验参数,进而对模型进行验证分析。研究结果表明:改进作物散射模型的模拟精度相对于未改进的作物散射模型有显著的提高,R2在HH和VV极化下都达到80%以上。为了验证改进的作物散射模型算法及土壤水分反演的有效性,本研究将改进作物散射模型与TVDI光学指数模型、简化的MIMICS模型的土壤水分反演结果进行对比分析,改进的作物散射模型反演精度比TVDI和简化的MIMICS模型要好,R²达到84.3%,均方根误差为0.028 cm³/cm³,简化的MIMICS模型反演结果比TVDI要好,但是精度不高,R²为66.9%,均方根误差为0.043 cm^3<...     

利用Landsat TM遥感数据监测冬小麦开花期主要长势参数

为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007－2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦开花期SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量的模型。结果表明：冬小麦开花期,选用作物氮反射指数、近红外波段反射率和归一化植被指数这些遥感变量分别反演冬小麦SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量是可行的;SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测模型的精度较高,均方根误差分别为3.12、216.5 kg/hm2、0.269和0.162,以此为基础,制作出具有实际农学意义的冬小麦开花期不同等级SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。基于卫星影像的农田面状信息获取技术克服了点状信息的不足,为农业生产管理决策及时提供信息支持,使该研究技术更利于大面积应用和推广。     

基于遥感数据的森林生物量测定理论与方法

本文简述了森林生物量的概念和基于遥感信息的森林生物量估测方法的研究,分析了森林生物量雷达后向散射的机理,论述了基于雷达遥感数据的森林生物量测定方法及其发展趋势。     

基于遥感数据和气象数据的水旱地冬小麦产量估测

研究利用遥感数据进行了运城地区冬小麦不同生育时期归一化差值植被指数和产量关系的研究,利用气象数据和光谱数据构建了冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型。结果表明：运城地区水旱地冬小麦均以5月8日左右的NDVI值与产量相关性最好,且达极显著水平,因此该时期为建立冬小麦遥感估产模型的最佳时相。通过对冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型预测效果进行的F检验,表明各模型均达到极显著水平。与其他两种模型相比,光谱气象产量模型的决定系数（R2）有明显的提高,并且相对均方根误差（RRMSE     

不同生育时期冬小麦叶面积指数高光谱遥感监测模型

高光谱遥感能快速无损获取植被冠层信息,是实现作物长势实时监测的重要技术。为研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期叶面积指数高光谱遥感监测模型,提高叶面积指数高光谱监测精度,该研究连续5 a定位测定黄土高原旱地不同氮磷水平和不同冬小麦品种各生育时期冠层光谱反射率与叶面积指数,通过相关分析、回归分析等统计方法,构建不同生育时期冬小麦叶面积指数监测模型。结果表明:不同氮磷水平下,冬小麦叶面积指数随施肥量增加呈递增趋势,随生育时期改变呈抛物线趋势变化;随着氮磷供应量的增加,冠层光谱反射率在可见光波段显著降低2%~5%(P0.05),在近红外波段显著增加4%~10%(P0.05);不同生育时期叶面积指数与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、新型植被指数、修正归一化差异植被指数、修正简单比值植被指数均达极显著相关(P0.01);拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期叶面积指数分别与优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数拟合效果较好,决定系数分别为0.952、0.979、0.989、0.960和0.993;以不同年份独立数据验证模型表明,所建预测模型均有较好的验证结果,相对误差分别为13.0%、13.5%、12.8%、12.6%和14.0%,均方根误差分别为:0.313、0.336、0.316、0.316、0.324。因此,优化土壤调整植被指数、增强型植被指数Ⅱ、增强型植被指数Ⅱ、修正归一化差异植被指数和修正简单比值植被指数能有效评价拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期冬小麦叶面积指数。同时,叶面积指数分段监测模型较统一监测模型精度有所改善。该结果为实现不同肥力水平下冬小麦不同生育时期长势精确监测提供理论依据和技术支撑。     

华北平原不同等级干旱对冬小麦产量的影响

华北平原是中国重要的粮食生产基地,其中冬小麦播种面积和产量均居中国首位,在国家粮食安全中具有重要作用,干旱是影响该区域冬小麦产量的最主要农业气象灾害.该研究基于华北平原44个气象站点1981—2017年的逐日气象数据以及作物、土壤和田间管理资料,以作物水分亏缺指数为农业干旱指标,基于调参验证后的农业生产系统模型(Agr...     

基于合成孔径雷达的农作物后向散射特性及纹理信息分析——以吉林省农安县为例

及时掌握农作物类型、时空分布和结构信息,是合理调整农业结构的重要科学依据。针对光学遥感依赖于太阳辐射,在农作物生长周期内常受制于云雾的影响而无法获取到光学遥感数据的问题,本文采用全天时全天候、不受云雾等天气影响的合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像,探讨典型农作物的后向散射特性和纹理特征,为采用合成孔径雷达影像实现高精度农作物大面积监测提供科学依据。以吉林省农安县为例,利用12景Sentinel-1B双极化SAR影像数据,经影像预处理和统计分析,研究不同极化的农作物后向散射特性和纹理信息。结果表明：3种作物（大豆、玉米、水稻1和水稻2）同极化（VV）的SAR后向散射系数在生长周期内均高于交叉极化（VH）,农作物植株形态改变极化方式的能力为-25~-15 dB。3种作物在整个生长期内,后向散射系数呈现较大波动,各阶段后向散射特征差异明显。在生长初期,土壤对后向散射特征起主要作用,在SAR图像上表现为暗色调;随着作物生长,冠层散射叠加土壤散射作用占据主要位置,散射值随作物生长呈现逐渐增加的趋势,在SAR图像上表现为亮色调;拔节（分枝）后（7月10日后）作物的后向散射信号除冠层散射作用外,还主要受到土壤含水量及其与作物相互作用的影响,因此拔节后两种水稻后向散射系数下降幅度较大。水稻对雷达波的吸收强于玉米和大豆,整体上后向散射系数第2种水稻<第1种水稻<玉米<大豆,尤其在VH极化方式下表现更明显。对作物SAR纹理信息的研究表明纹理信息的均值、方差和协同性对于农作物的SAR识别更有效,最佳纹理信息为VH极化均值,有利于识别3种作物;VV极化方差和VV协同性有助于区分两种水稻;SAR影像识别作物的最佳时相为5月23日至7月10日。     

频率直方图与植被指数结合的冬小麦遥感产量估测

基于机器学习方法建立的作物产量估测模型常因过拟合等问题导致泛化性能偏低,产量估测精度不高。该研究以河南省为研究区,分别对不同波段地表反射率数据采用均值法和频率直方图法构造样本特征集作为输入变量,结合随机森林（Random Forest,RF）算法建立冬小麦遥感估产模型。研究结果表明,频率直方图法预测效果优于均值法,平均绝对误差和均方根误差分别为660和860 kg/hm2,决定系数最高达到0.83,达极显著水平（P<0.01）;7个地表反射率波段中,近红外1波段表现最好;单个合成指数中,归一化水分指数的表现要优于归一化植被指数;波段组合中,归一化植被指数和归一化水分指数的组合验证效果最优,平均绝对误差和均方根误差分别为444和527 kg/hm2,决定系数为0.89,达极显著水平（P<0.01）,其组合预测效果在4月15日至22日时段内表现最佳,该时段对冬小麦产量的影响最大。该研究通过采用基于频率直方图法构建样本特征结合随机森林算法建立冬小麦遥感估产模型,可为县域冬小麦遥感估产提供一种有效的解决方案。     

基于CNN卷积神经网络和BP神经网络的冬小麦县级产量预测

冬小麦是中国重要的粮食作物,开展县级冬小麦产量预测对粮食宏观调控和农业精准化发展具有重要指导意义。该研究从县级产量预测角度出发,结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Networks,BP）技术提出了冬小麦县级产量预测方法,使用CNN卷积神经网络对Sentinel-2遥感数据进行冬小麦种植区的分析和提取,将得到的种植区分布数据与MODIS EVI数据和耕地分布数据进行了融合,利用BP神经网络对融合后的数据进行产量特征提取和预测并选取均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）和样本决定系数（Coefficient of Determination,R2）作为精度指标对试验结果进行分析和评价。结果表明,基于CNN卷积神经网络和BP神经网络的冬小麦县级产量预测方法在山东省2014－2016年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.87以上,MAE低于269.48 kg/hm2,RMSE低于346.56 kg/hm2,93%的县单产相对误差小于9%,试验结果平均值与中位数的偏差小于1.2%;在河南省2015－2019年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.96以上,MAE低于304.84 kg/hm2,RMSE低于418.14 kg/hm2,91%的县单产相对误差小于9%,试验结果平均值与中位数的偏差小于1.6%,方法所构建模型具有良好的预测准确率、鲁棒性和泛化性,可以实现县级尺度下的冬小麦产量预测。     

Estimation of protein contents in winter wheat grain using satellite remote sensing

(Jpn. J. Soil Sci.Plant Nutr., 77, 317–320, 2006)     

基于时序归一化植被指数的冬小麦收获指数空间信息提取

为获取农作物收获指数（HI）空间分布信息,该研究充分利用遥感技术,以冬小麦为例,利用时序归一化植被指数NDVI构成的作物生长过程曲线提取MODIS NDVI阶段性累积特征参数,并用生殖生长关键阶段和营养生长关键阶段对应的NDVI累积参数比值HINDVI_SUM构建了用于反演冬小麦收获指数的参数,并建立了参数HINDVI_SUM与冬小麦实测收获指数的定量关系,利用上述定量关系实现作物收获指数空间信息的提取。经过对反演冬小麦收获指数的精度验证,结果表明,利用构建参数HINDVI_SUM在区域范围内反演冬小麦收获指数取得了较好的效果。其中,冬小麦收获指数预测的平均相对误差为2.40%,均方根误差（RMSE）为0.02,证明了该研究利用时序NDVI构建参数HINDVI_SUM反演区域冬小麦收获指数空间信息的方法准确性和可行性。     

基于多时相合成孔径雷达与光学影像的冬小麦种植面积提取

小麦是中国最重要的农作物之一,准确、及时掌握小麦种植面积具有重要意义。以探索合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)与光学数据对种植结构复杂地区冬小麦识别的能力,提高识别精度为目的。该研究以多时相SAR(Sentinel-1A)和光学影像(Landsat-8)为数据源,选取种植结构复杂的都市农业区为研究区。构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)提取冬小麦种植面积。通过对比分析基于不同特征向量组合的冬小麦识别精度,结果表明:1)使用SAR后向散射数据得到85.7%的制图精度和87.9%的用户精度;2)添加SAR数据纹理信息,总体精度高达90.6%,比单独使用后向散射数据在制图精度和用户精度上分别提高7.6%和6.7%;3)当SAR数据和光学影像结合时,总体精度高达95.3%(制图精度97%,用户精度98.4%),比单独使用SAR数据在制图精度和用户精度上分别提高3.7%和3.8%。因此,基于SAR数据的都市农业区冬小麦分类,有着较高分类精度,纹理信息和光学影像的添加能有效提高识别精度。研究结果可为SAR数据的农作物识别和应用提供理论基础。     

不同水氮处理对冬小麦生长及产量影响的田间试

该文以促进农业用水增效为目的,开展了作物水肥生理调控技术研究,选用主要农作物冬小麦,进行不同水肥耦合的灌溉试验,对冬小麦生理指标(株高、干物质质量、叶面积指数、光合作用和籽粒产量等)进行了统计分析,初步探索了冬小麦对水肥(氮)需求影响的规律。通过对冬小麦生理生育指标的统计分析及比较可知各个处理之间各生物指标的生长趋势相同,而200kg/hm2氮处理的各生物指标普遍优于100kg/hm2氮处理的各生物指标,这表明在低肥力条件下适当的增施氮肥,可以提高产量,不过各个处理下冬小麦籽粒产量和总生物量并无显著性差异。在水分处理上灌浆水和返青水很关键,只是在灌灌浆水时已进入雨季,可以减少灌溉水量而充分利用雨水。为减少对环境的污染,建议在生产上考虑选择100kg/hm2氮肥量,并不显著影响冬小麦的生长及最终产量。     

冬小麦生物量高光谱遥感监测模型研究

【目的】高光谱遥感能快速、实时、无损监测作物长势。研究不同氮磷水平下冬小麦不同生育时期地上部生物量高光谱遥感监测模型,可提高地上部生物量高光谱监测精度。【方法】在西北农林科技大学连续进行了 5 年田间定位试验,设置 5 个施氮水平 (N, 0, 75, 150, 225 和 300 kg/hm2) 和 4 个磷施用水平 (P₂O₅, 0, 60, 120 和 180 kg/hm2),选用不同抗旱类型冬小麦品种,测定了从拔节期至成熟期生物量与冠层光谱反射率,通过相关分析、回归分析等统计方法,建立并筛选基于不同植被指数的冬小麦不同生育时期生物量分段遥感监测模型。【结果】冬小麦生物量与光谱反射率在 670 nm 和 930 nm 附近具有较高相关性,在可见光和近红外波段处均有敏感波段;在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期,生物量与归一化绿波段差值植被指数 (GNDVI)、比值植被指数 (RVI)、修正土壤调节植被指数 (MSAVI)、红边三角植被指数 (RTVI) 和修正三角植被指数Ⅱ (MTVIⅡ) 均达极显著相关性 (P < 0.01),相关系数 (r) 范围为 0.923～0.979;在不同生育时期,分别基于 GNDVI、RVI、MSAVI、RTVI 和 MTVIⅡ 能建立较好的生物量分段监测模型,决定系数 (R2) 分别为 0.987、0.982、0.981、0.985、0.976;估计标准误差 SE 分别为 0.157、0.153、0.163、0.133、0.132;预测值与实测值间相对误差 (RE) 分别为 8.47%、7.12%、7.56%、8.21%、8.65%;均方根误差 (RMSE), 分别为 0.141 kg/m2、0.113 kg/m2、0.137 kg/m2、0.176 kg/m2、0.187 kg/m2。【结论】在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期可以用 GNDVI、RVI、MSAVI、RTVI 和 MTVIⅡ 监测冬小麦生物量,具有较好的年度间重演性和品种间适用性。同时,分段监测模型较统一监测模型具有较好的监测效果及验证效果,能有效改善高光谱遥感监测模型精度。     

不同氮素水平下孕穗开花期土壤水分对冬小麦产量效应的研究

为了探讨冬小麦水肥交互效应,于2004～2005年在南方雨水较多地区开展了不同施氮量条件下孕穗开花期控水对冬小麦产量效应的盆栽试验研究。结果表明：在该试验条件下氮肥对产量的作用最大,土壤水分次之;水氮配合的产量效应是：适宜土壤水分高施氮量效应最高,高土壤水分高施氮量次之,低土壤水分低施氮量最低;水氮交互效应大小顺序是：水氮耦合＞施氮量＞土壤水分。获得最高籽粒产量86.6 g/盆的土壤含水量为占干土重的19.0%、施氮量为2.6 g/盆。