基于遥感技术的水稻抽穗期长势分级监测研究

选择黑龙江省泰来县为试验样区,利用环境减灾卫星数据,结合遥感、地理信息系统和全球定位系统技术手段对水稻种植面积进行监测并分析水稻抽穗期的长势情况。利用地形图,对卫星影像数据进行精校正,结合GPS调查点建立的解译标志,采用人机交互目视解译方法进行水稻面积提取,解译精度在95%以上。最后,根据水稻抽穗期的植被覆盖指数反演的叶面积指数数据信息,进行水稻长势分析与分等定级,结果表明:泰来县水稻抽穗期长势分为3个等级。叶面积指数小于4.2的为水稻长势弱的地域,占水稻总面积的5.53%,在4.2～5.9的为长势正常区域,占水稻总面积的67.80%,大于5.9的为长势旺盛区域,占水稻总面积的26.67%。     

GF-1影像遥感监测指标与冬小麦长势参数的关系

为了分析高分一号卫星(GF-1)影像在冬小麦长势监测中的有效性和适宜性,以建湖县冬小麦为研究对象,选取12个植被指数作为遥感监测指标,运用回归分析法探讨遥感监测指标与地面实测冬小麦长势参数的关系,并以回归模型的决定系数(R~2)作为反演精度的评价指标。研究发现,叶面积指数(LAI)、密度和生物量的反演精度较高,其中LAI的反演精度在拔节期最高[监测指标:红蓝色归一化植被指数(RBNDVI),R~2:0.689 4],密度的反演精度在拔节期最高[监测指标:优化的土壤调节植被指数(OSAVI),R~2:0.543 8],生物量的反演精度在孕穗期最高[监测指标:归一化植被指数(NDVI),R~2:0.448 6],说明GF-1影像适合在拔节期进行冬小麦LAI、密度的监测,在孕穗期进行生物量监测。土壤含水量、株高和叶绿素含量(SPAD值)的反演精度较差,最佳回归模型的R~2皆低于0.360 0,说明所选的12个遥感监测指标不适合反演这3个长势参数。除乳熟期外,其他4个生育期中都是LAI的反演精度最高,可见GF-1影像的遥感监测指标与LAI的相关性最好,反演精度最高。本研究结果说明,在进行冬小麦长势监测时,不同的生育期需要采用不同的监测指标,同时GF-1影像则更适合在拔节期和孕穗期进行冬小麦的长势监测。本研究结果在一定程度上为GF-1影像在农情遥感监测中的应用提供了科学依据。     

基于无人机高光谱长势指标的冬小麦长势监测

本文以冬小麦为主要研究对象,获取其不同生育期的无人机高光谱影像,并根据其高光谱数据建立光谱指数,利用多元线性回归等分析方法建立冬小麦各种生育期的GMI反演模型,在无人机高光谱影像中应用最佳模型得到冬小麦最终的长势监测图,以期为相关人员提供参考。     

2019年美国冬小麦长势遥感监测分析

美国是全球重要的小麦出口大国,其生产状况在一定程度上影响全球小麦贸易形势。利用卫星遥感技术,基于作物长势遥感监测中应用最广泛的归一化植被指数NDVI,采用同期对比法对2019年美国冬小麦进行长势监测分析。结果表明,2019年美国冬小麦长势基本呈现持平略好趋势,且总体好于2018年同期;良好的气象条件是主产州冬小麦长势总体表现偏好的主要原因。产量有望稳中略增,进一步增加国际小麦供给。     

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。     

作物长势多层次联合遥感监测研究

根据农业推广机构的需求与遥感数据源的特点,提出建立大尺度、中尺度和小尺度等3个层次的作物长势遥感监测系统,并对3个层次监测系统从农情综合度、监测及时性、光谱监测内容和系统运行的复杂度等4个方面进行了比较。讨论了各层次监测系统之间的互补关系和有计划的多层次联合监测的必要性,提出了河南省冬小麦长势有计划多层次联合遥感监测系统的建设要点。     

中国农作物长势遥感监测研究综述

农作物长势监测的目的是为早期估产提供依据,同时为田间管理提供及时的信息。笔者总结了中国农作物长势监测的研究进展、研究方法,指出用于长势监测的遥感数据空间分辨率较低,常用的监测指标具有局限性,监测精度有待提高。“3S”技术的集成发展,进一步实现一体化应用于该领域仍是今后的发展方向。随着农作物长势运行化监测系统的进一步完善,对田间管理的诊断需求会日益加剧,因此作物长势的诊断将成为今后的研究重点。     

基于Landsat TM影像的冬小麦拔节期主要长势参数遥感监测

[目的]强化冬小麦长势遥感监测机制,为田间生产管理提供信息支撑.[方法]以2007-2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为数据源,分析试验样点拨节期冬小麦主要长势参数与品质、产量以及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拔节期叶面积指数(LAI)、生物量、SPAD值和叶片氮含量(LNC)的模型.[结果]冬小麦拔节期,选用中红外波段的反射率(B5)、归一化植被指数(NDVI)、DSW5和绿波段的反射率(B2)等遥感变量分别反演冬小麦的SPAD值、生物量、LAI和LNC是可行的;SPAD值,生物量、LAI和LNC遥感监测模型的精度较高,以此为基础,制作出了具有实际农学意义的冬小麦拔节期不同等级SPAD值、生物量,LAI和LNC遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达.[结论]研究结果可为广大农学家、农业部门决策者和田问管理人员提供及时的农情信息.     

基于遥感的乡镇级棉花面积提取与长势监测研究

棉花面积及长势信息是棉花生产管理的重要依据.本文以山东广饶县丁庄镇为研究区,以CBERS01和HJ1B卫星图像为信息源,选取棉花信息较为突出的时相,经几何校正、腌膜、图像增强等预处理,在分析研究区典型地物光谱特征的基础上,采用决策树分类方法提取棉花种植面积.利用2009年棉花生长期4个不同时相的遥感图像,分析棉花生长过...     

基于无人机影像技术的小麦长势遥感监测

随着国家经济建设快速发展,我国越来越注重精准化农业的推广应用,即对农作物长势进行遥感监测。随着信息化技术在社会中受到广泛关注与应用,为加强小麦长势监测质量与效率,可以引进无人机影像技术在小麦生长过程中对其进行科学化、高效化的遥感监测。本文以无人机影像技术的基本类型与技术特点为切入点,对无人机影像技术在小麦生长过程中开展遥感监测的具体应用进行分析,为加强小麦长势监测、实现精细化农业、提升农业生产质量与效率提供参考。     

冬小麦拔节期遥感监测方法研究

遥感数据因其空间连续成像和重复采样的特点,可用于区域尺度小麦拔节期监测,为冬小麦晚霜冻害监测研究提供基础数据。以河南省冬麦区为研究区,建立气象台站获取的积温与遥感获取的陆面温度（LST）累积值间的关系方程,在此基础上,将冬小麦返青-拔节期间的积温需求量转化成累积LST需求量,利用Terra/MODIS LST数据产品MOD11A2,从返青日期开始求算累积LST值达到返青-拔节期间的累积LST需求量的日期,获得拔节期开始时间。结果表明,河南省小麦拔节期开始日期集中在3月下旬至4月上旬;年际间同期气温差异会引起小麦拔节期开始时间显著波动;空间分布上,除信阳地区外,河南省冬小麦拔节期开始时间大致由南到北逐渐推迟;小麦拔节期开始时间监测值与观测值之间的误差大部分能控制在5 d之内,说明利用LST遥感数据结合积温法可以监测冬小麦的拔节期。     

基于MODIS的农作物面积遥感监测及应用

MODIS遥感数据具有探测周期短、覆盖面积广、数据开放等优点,适合大尺度、动态的农业遥感监测应用。结合了MODIS遥感数据资源的特点和农作物物候特征,提出了基于MODIS的农作物面积遥感监测方法,并根据黄淮地区冬小麦种植面积提取的应用需求,选用地理空间数据云平台提供的3种MODIS数据产品进行了农作物面积提取。结果表明,使用5 d合成数据产品的提取精度较高。     

基于相邻轨道图像的冬小麦面积提取及长势分析

冬小麦是我国北方主要农作物之一,及时掌握冬小麦面积信息及长势情况,能够快速地为农业生产管理者以及财政部门提供决策依据,有利于小麦增产、提高农民收入。本文以山东省滨州、东营市为研究区,通过主成分分析、监督及非监督分类结合的方法提取ETM+遥感影像的冬小麦信息,以SPSS聚类分析法估测滨州市冬小麦长势,用距离加权法构建相邻轨道图像的植被长势分级模型并估测东营市的冬小麦长势。结果显示：小麦提取平均精度约为93.79%,冬小麦分布呈现“西多东少,南多北少”的特征,一般小麦分布较多的地区长势也较好。基于重叠区距离加权法构建的植被长势分级模型,能够在一定程度上消除相邻轨道遥感图像的时间差异,实现大区域的植被长势分析。     

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。     

基于遥感数据的冬小麦农情监测研究进展

对国内基于遥感数据冬小麦农情监测技术的研究与应用进行了全面的回顾,对冬小麦长势、产量、品质和灾害预测预报方面的研究进展作了较系统的调查及研究,分析了遥感技术在小麦农情监测方面取得的成效。提出了冬小麦冠层光谱指数和遥感信息与冠层生化参量之间的关系是实现小麦农情监测的关键,对利用遥感技术进行小麦生长发育监测进行了展望。     

基于多生育期MODIS-NDVI的区域冬小麦遥感估产研究

以河南省开封市为研究区,采用2005—2013年种植区域冬小麦生育期内16 d合成的250 m空间分辨率的归一化植被指数(NDVI)之和,与冬小麦产量数据进行相关分析,筛选得到最佳遥感估产时相,建立单变量回归模型;同时,基于冬小麦生长的各个关键时期NDVI构建多元回归模型,再通过主成分分析方法对多元回归模型参数进行改进,得到新的估产模型;最后使用开封市2014年的产量数据对估产模型进行验证,旨在构建具有较高精度的估产模型,从而更好地指导小麦生产。结果显示,3种估产模型的估产误差均控制在10.55%内,根据3个模型得到研究区内冬小麦最佳产量预测时段为3月下旬,即拔节期;3个模型中,主成分回归估产模型的产量拟合精度最高,达93.12%,具有一定的实用价值。     

基于SPOT-5影像的冬小麦拔节期生物量及氮积累量监测

【目的】建立基于SPOT-5遥感信息的冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型,为利用SPOT-5影像进行大面积小麦生产力预测和氮素调控提供依据。【方法】分析冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量与同期SPOT-5光谱参数之间的定量关系,筛选出适宜的光谱参数,建立并评价冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型。【结果】绿光、红光和近红外波段反射率与冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的相关系数均达到极显著水平。其中,近红外波段反射率对地上部生物量反应最敏感,绿光波段反射率则对地上部氮积累量反应最敏感。利用归一化植被指数（NDVI）为变量建立地上部生物量指数函数遥感监测模型表现最优,决定系数（R2）达到0.696**,均方根误差（RMSE）达到258.92 kg•hm-2。利用近红外和绿光波段反射率的比值为变量建立地上部氮积累量线性函数遥感监测模型表现最优,R2达到0.717**,RMSE达到19.24 kg•hm-2。依据上述模型,制作了研究区冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量遥感监测专题图。【结论】SPOT-5影像在冬小麦拔节期小麦长势监测中能够获得较高精度,具有广泛的应用前景。     

冬小麦关键物候空间分布遥感监测方法研究

物候信息对农作物生长的动态监测、田间管理具有重要意义。归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)能够在大范围覆盖区域内准确地反映农作物物候信息。以河北省为研究区域,选用2000至2009年的SPOT/VEGETATION NDVI旬合成产品数据集,尝试结合气象站点的气温,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构NDVI时序曲线,以动态阈值法监测研究区冬小麦的返青期开始和抽穗期开始,并对监测结果进行了分析。空间分布上,河北省冬小麦物候期总体上呈现由南到北逐渐推迟的空间分布规律,从各具体年份来看,冬小麦遥感监测结果符合实际的物候地面观测结果,并在因异常气候变化物候期发生变化的年份也有较好的反应,结果表明,通过NDVI时序曲线结合气温的方法可以准确监测河北省冬小麦关键物候期。     

冬小麦不同生育阶段对钼的吸收和积累

连续2a的盆栽试验结果说明，分蘖期冬小麦钼含量随着土壤有效钼含量提高而提高，两者呈极显著的正相关关系；尽管小麦经济产量与分蘖前期（播后45－56d) 和盛期（播后85d)植株钼含量均有良好正相关，但分蘖前期单株干物重处理间没有差异，分蘖盛期单株干物重则随植株钼含量增加而增加。据此推测，冬小麦分蘖期以前是钼营养的临界期，而分蘖盛期则为最大效率期；冬小麦吸收积累钼的高峰在生殖生长期。