基于多源遥感数据的夏玉米冠层氮素遥感监测研究

氮素是玉米生长发育过程中必不可少的关键性因素,能够直接影响到玉米作物的生长情况。过去传统的玉米种植信息采集工作大多由人工作业完成,在实际工作中具有费时费力的缺点,难以大范围快速开展,且人工采集的信息数据质量无法得到有效保障,还会对玉米田地造成一定程度的影响和破坏。随着现代化技术的快速发展,无人机和计算机等技术的普及应用促使农业监测方法日新月异。基于此,笔者以实际案例为例并进行深入分析,探究多源遥感技术在夏玉米冠层氮素监测中的应用情况。结果表明,多源遥感技术在实际应用中能够实现高效精准的空间数据监测,实现了多角度的信息采集分析。本研究具有良好的发展前景,能够为其他农业监测研究提供参考。     

基于多年环境特征的东北春玉米时空型种植区划研究

玉米是我国主要粮食作物之一,现有的玉米种植环境区划受尺度过大的影响,分区环境特征不能满足品种精细测试要求,只用多年平均值描述环境空间特征,对于多环境测试中的环境不能充分地认知。为此,以地理网格为单元,以东北三省为研究区,利用东北三省21年的气象、DEM、坡度和县域春玉米种植面积等数据,以每年的环境特征为指标,构建多年环境特征数据库,通过属性聚类方法,从时空角度研究玉米种植环境精细区划方法,将东北三省的多年环境特征分成7类,使用类别归属度分析方法,实现东北三省玉米种植环境时空型区划。与多年环境特征均值的空间型区划对比结果表明,时空型区划结果更加精细,环境认知更加充分。     

黄淮海地区玉米品种适宜性精细区划研究

受数据和方法所限,对作物品种适宜种植区进行划分时,往往不考虑不同品种间的表现差异,且环境单元的尺度较粗,导致品种定位不准而经常引发种植事故。为提高作物品种定位准备程度,以玉米品种为研究对象,以县域为基本决策单元,以黄淮海夏播玉米区为研究区,进行玉米品种适宜性精细区划的探索性研究。通过对区试数据和调查数据的分析,筛选对产量有显著影响、发生频率高、与环境因素相关性强的因子,确定积温、种植密度、倒伏、大斑病、空秆5因子的玉米品种精细区划指标体系;建立了玉米品种各指标及综合指标适宜度的定量化表达方法;利用面状要素属性空间一体化聚类方法进行玉米品种适宜性精细区划。同时以玉米品种秀青73-1为例,计算了该品种的单指标和综合指标适宜度,分析了其在黄淮海地区的适宜性精细分区结果。在县域精细尺度下,兼顾不同种植环境和品种间差异,同时考虑空间邻接关系,研究作物品种种植适宜性精细区划方法,有助于因地制宜准确选用品种,充分发挥新品种的增产增收效果。     

融合多源遥感数据的夏玉米土壤水分反演方法对比研究

为了解决在夏玉米植株高度较高(> 1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数据,对植被覆盖下的土壤水分反演与精度验证进行研究;采用温度植被干旱指数(TVDI)、水云模型(WCM)以及引入MIMICS模型参数的改进水云模型(Improved WCM) 3种方法进行土壤水分反演。其中,TVDI方法拔节期反演精度R²为0.50(10 cm)和0.42(20 cm),乳熟期反演精度R²为0.49(10 cm)和0.46(20 cm);WCM方法拔节期反演精度R²为0.53(10 cm)和0.44(20 cm),乳熟期反演精度R²为0.18(10 cm)和0.02(20 cm);Improved WCM方法拔节期反演精度为0.76(10 cm)和0.69(20 cm),乳熟期反演精度为0.78 (10 cm)和0.74(20 cm)。采用引...     

基于无人机多光谱影像的夏玉米SPAD估算模型研究

快速获取作物叶片叶绿素含量对及时诊断作物健康状况、指导田间管理具有重要意义。本研究以关中地区2020年夏玉米为研究对象,获取试验区无人机多光谱影像,提取植被指数,分析所选植被指数与SPAD的相关性,筛选得到模型的输入变量,利用偏最小二乘法(PLS)、随机森林回归(RF)和分层线性模型(HLM)分别构建拔节期、抽雄期、灌浆期以及全生育期的SPAD估算模型,最终选出最优估算模型,以期为快速获取夏玉米SPAD提供参考。研究发现：除NRI之外,NDVI、OSAVI、GNDVI、RVI、MCARI、MSR、CIre与SPAD均显著相关,其中,OSAVI、NDVI与SPAD呈现出较强且稳定的相关性;各个生育期的最优模型均是RF模型,在拔节期、抽雄期、灌浆期和全生育期,验证集R²分别为0.81、0.81、0.73、0.61,RMSE分别为1.24、2.32、3.13、3.20;对于SPAD估算模型,将降雨量、最高气温这两个气象因子与植被指数耦合的HLM模型可以一定程度提升线性模型的估算精度,但其精度低于RF模型。因此,基于无人机多光谱影像的RF模型可以实现夏玉米SPAD的快速准...     

基于无人机多源遥感的玉米LAI垂直分布估算

为探究无人机多源遥感影像估算玉米叶面积指数(Leaf area index, LAI)垂直分布,在田间设置了密度和播期试验,在7个生育时期利用无人机采集了可见光、多光谱和热红外影像并同步获取玉米LAI垂直分布数据。同时,为合理制定无人机飞行任务,分析了不同飞行高度和不同太阳高度角下获取的无人机影像对估算玉米LAI的影响。基于无人机影像提取的与玉米LAI相关性较高的植被指数、纹理信息和冠层温度等特征,利用7种机器学习方法分别构建了玉米冠层不同高度LAI估算模型,从中选取鲁棒性强的2个模型用于分析在不同飞行高度和不同太阳高度角下估算LAI的差异。研究结果表明,MLPR和RFR模型对玉米LAI估算鲁棒性最强,全生育期下模型rRMSE为11.31%(MLPR)和11.42%(RFR)。玉米冠层LAI垂直分布估算误差,所有模型的平均rRMSE分别为9.1%(LAI-1)、14.19%(LAI-2)、18.62%(LAI-3)、23.29%(LAI-4)和26.7%(LAI-5)。对于玉米穗位叶及以下部位的LAI估算误差均在20%以下,得到了较好精度。同时,在不同飞行高度和太阳高度角试验中可以得出...     

融合多源时空数据的冬小麦产量预测模型研究

为提高大尺度冬小麦产量预测精度,以2005—2019年河南省遥感数据、气象数据、土壤含水率等多源时空数据为特征变量,分析其与小麦单产的相关性,并基于随机森林算法对特征变量进行了重要性分析,构建了融合多源时空数据的冬小麦产量预测模型。结果表明:增强型植被指数（Enhanced vegetation index, EVI）、日光诱导叶绿素荧光（Solar-induced chlorophyll fluorescence, SIF）与高程为小麦产量预测的重要因子,与小麦产量呈高度正相关,对小麦产量预测的重要性指标均超过0.45,远大于土壤含水率、降水量、最高温度、最低温度等因子;基于随机森林算法构建的小麦不同生长阶段产量预测模型中,以10月—次年5月和10月—次年4月为特征变量的产量预测模型精度较高,R²分别为0.85和0.84,RMSE分别为821.55、832.01 kg/hm²,在空间尺度上,豫西和豫南丘陵山地模型预测相对误差高于平原地区。该研究结果可为大尺度作物产量预测提供参考。     

无人机多源光谱反演大田夏玉米叶面积指数

[目的]研究多源光谱反演大田夏玉米叶面积指数(LAI)的效果.[方法]以大田夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区不同生育期热红外以及多光谱影像,提取热红外冠层温度(TC)以及多光谱植被指数,结合地面实测LAI数据,分析光谱数据与实测LAI之间的相关关系,并将TC与筛选出的11种植被指数作为输入变量,LAI作为输出变量...     

基于无人机多光谱遥感的夏玉米冠层叶绿素含量估计

为探讨利用无人机多光谱遥感影像监测夏玉米冠层叶绿素含量的可行性,基于2019年不同施氮水平下(0,105,210,315 kg·N/hm²)夏玉米多光谱遥感影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,分析了不同施氮水平下夏玉米冠层叶绿素含量的变化规律,同时选取10种常用光谱植被指数与实测冠层叶绿素含量进行相关性分析,采用与实测叶绿素含量极显著相关的9种植被指数,构建了基于遥感光谱指数的夏玉米冠层叶绿素含量遥感监测模型,并通过精度检验确定最优估测模型.结果表明,施用氮肥能够提高夏玉米冠层叶绿素含量,过量氮肥不能持续提高叶绿素含量,同一施氮水平下不同追肥处理之间叶绿素含量没有明显差异.绿色归一化植被指数与叶绿素含量的相关性系数最高,达到了0.892.采用逐步回归分析方法建立的模型表现最优,决定系数为0.87,均方根误差及相对误差分别为0.15和2.68%.因此,无人机多光谱遥感结合逐步回归模型可以实现田间尺度的夏玉米冠层叶绿素含量的实时监测.     

夏玉米免耕节水效果的研究

通过2年的田间试验资料，研究了夏玉米免耕蓄水保墒、节水和提高水分生产率的效果，为探求最大限度的利用田间降雨和减少土壤水分的无效蒸发、提高水分生产率的方法提供基本的依据。     

基于多源农地空间数据的“两区”划定应用研究

发展智慧农业的基础和前提是数字化,尤其是对农地资源利用、农地权属、农业生产等农业全要素的数字化。目前,国内农业数字化水平较低,农地资源空间信息应用较少,需要加快开展农地空间数据在农业生产信息采集分析和农业政策决策执行等方面的应用,推动我国智慧农业的发展。本研究围绕“十三五”以来新增的粮食生产功能区和重要农产品生产保护区（以下统称“两区”）划定农业基础性工作,归纳了“两区”划定的相关概念,总结了划定的业务流程;结合农业生产智能化管理的业务需求和数字化成图的拓扑关系需求,为“两区”划定设计了“区—片块—地块”三级空间结构;提出了基于多源农地空间数据的“两区”划定图件测制关键技术,在分析“两区”行业功用的基础上,以“区—片块—地块”空间结构为制图导向,融合现有多源农地空间数据在空间分布和语义属性上的关联性,从特定空间尺度实现了“两区”空间分布图制作;提出了基于多源农地空间数据的“两区”划定数据建库关键技术,分析了“两区”划定数据建库的业务需求,从空间信息结构视角实现对“两区”划定地理空间实体的抽象化;总结并讨论了多源农地空间数据在“两区”划定过程中的整合应用及存在的问题。研究表明,多源农地空间数据能够在“两区”划定的关键技术环节起到数据支撑作用,同时也需针对具体的应用环境判断其信息可用性,降低多源农地空间数据的偏差及局部缺失对“两区”划定这类系统性工程所造成的影响,实现对基础数据、专题数据、管理数据和统计数据的有效集成,为“两区”划定及智慧农业领域同类基础性工作的有效推行提供参考与借鉴。     

中国西南地区蒸发皿系数K_p研究

利用中国西南地区1980—2010年112个气象站点的气象资料,以FAO推荐的Penman-Monteith模型作为计算参考作物蒸散(ET0)的标准方法,分析了蒸发皿系数Kp的时空分布,并分析了9种Kp经验模型在中国西南地区的适用性。结果表明:西南地区Kp月均值变化范围为0.65~0.85,其中6—9月Kp较高,2—4月Kp较小;Kp在空间上呈西低东高特征。9种Kp模型中,A98模型的适用性相对最好。     

区域作物耗水时空分布影响的研究进展

对作物耗水量的计算方法与应用情况及RS和GIS在区域作物耗水时空分布这一研究领域的应用作了详尽的阐述,并建议在今后作物耗水时空分布的进一步研究中,应对参数的空间分辨率以及遥感参数与模型参数的定量对应关系等方面加以改进,发展既有理论基础又便于应用的区域尺度多种作物组合的耗水量估算新模式。     

滴灌施肥下水氮供应对夏玉米产量、硝态氮和水氮利用效率的影响

【目的】寻找滴灌夏玉米最佳施氮量。【方法】本试验在测坑-防雨棚设施条件下进行,试验设置2个灌水定额,分别为50 mm(WH为充分灌溉)25 mm(WL为限水灌溉);4个氮肥水平,即0、90、180、270 kg/hm~2,分别以N0、N1、N2和N3表示。采用完全区组设计,共计8个处理,3次重复。研究了滴灌施肥条件下,灌水定额和氮肥互作对土壤水分消耗、NO3--N运移积累以及夏玉米产量和水氮利用效率的影响。【结果】灌水、氮肥及其交互作用均显著影响夏玉米地上部干物质量、籽粒产量和水氮利用效率。限水灌溉条件下,玉米拔节期—灌浆初期发生中轻度水分亏缺,对后期产量形成产生显著影响,但限水灌溉显著提高了土壤贮水的消耗量和水分利用效率。在2种灌溉水平下,施氮量与产量均成抛物线关系,充分灌溉条件下施氮量264.3 kg/hm~2时为转折点,限水灌溉条件下施氮量176.9 kg/hm2为转折点。充分灌溉条件下,随着施氮量的增加氮肥农学利用率呈增加趋势;但在限水灌溉条件下,随着施氮量的增加氮肥农学利用率表现出降低的趋势。随着施氮量增加,各土层土壤硝态氮量显著增加,且60～100 cm土层硝态氮累积所占比例增加。与充分灌溉相比,限水灌溉作物吸氮量降低,各生育期土壤中硝态氮残留增加。【结论】玉米产量对氮素的响应与供水量相关,水分亏缺下,产生最大产量需要的氮素用量随之降低。因此,生产中应根据土壤含水率调整施氮量,以实现最高产量和水肥利用效率。     

东北地区春玉米作物系数时空分布特征研究

基于东北地区1951—2018年107个气象站点的气象资料和春玉米观测资料,利用不同作物系数修正公式,对作物系数模型计算的春玉米作物系数进行了验证,并利用空间插值法对全生育期及各生长阶段作物系数年际变化趋势和空间分布特征进行了分析。结果表明：考虑风速、湿度影响的单作物系数法对春玉米生育初期作物系数的模拟效果最好（R2=0.65）。东北地区全生育期春玉米作物系数在0.756~0.815范围内变化,在空间分布上,高值区主要分布在东北地区西部,低值区主要分布于黑龙江省北部的局部地区和辽宁省的东南部。不同生育阶段的作物系数,在生育中期最大,快速生长期次之,生育初期和末期总体较小。近70年东北地区春玉米全生育期作物系数年际变化呈显著下降趋势（R2=0.38）,作物系数倾向率达到-0.004/（10a）。在各个生育阶段,作物系数年际变化均呈下降趋势,黑龙江省下降最为明显,吉林省和内蒙古自治区东部次之,辽宁省变化不明显。东北地区绝大部分站点作物系数基本呈下降趋势,呈下降趋势和显著下降趋势的站点占比分别达到92.5%、64.5%。就不同生育阶段而言,快速生长期下降趋势最为明显（呈显著下降趋势站点占比为46.7%）;在生育中期及末期,下降趋势也较为明显（呈显著下降趋势站点占比分别为41.1%和34.6%）,在生育初期下降趋势不显著。     

克里雅绿洲地下水埋深时空变化对土壤盐分分布的影响

利用实测和室内试验获得的数据,采用经典统计学和地质统计学方法,结合 GIS 技术,分析了新疆克里雅绿洲地下水埋深时空变化对土壤盐分分布的影响。研究结果表明：克里雅绿洲春、夏、秋3个季节地下水埋深和土壤EC值预测精度误差均为10%左右;夏天地下水埋深最大,为13.1 m,春天最小,一年内埋深波动可达6 m;地下水埋深大致形成了南深北浅的空间分布特征;春季土壤EC值连续性相对差,夏季0~10 cm土壤EC值相对高而且连续性最好,土壤盐分最高值出现在绿洲中北部：土壤盐分受地下水埋深影响显著,地下水埋深从东南部到北部呈减小趋势,土壤盐分随地下水埋深的减小而增加。因此,应采取适合克里雅绿洲水资源状况的管理措施,控制地下水埋深,防止土壤盐渍化的进一步加剧。     

北方小麦种植中的高产高效关键技术实施

本文研究目的是探究北方小麦种植中高产高效关键技术的实施,通过对小麦种植过程中不同阶段的技术要点进行分析,得出的结果是北方小麦种植中的高产高效关键技术要做好优良品种选择、播种等环节的工作,确保小麦高产。最终的结论为要想提升小麦的品质与产量,就要从优良品种的选用开始做好关键技术推广。     

基于多源数据的松嫩平原黑土区亚像元雪盖率算法研究

为了解决积雪反演研究中常用的二值积雪分类法存在误差较大的问题,根据松嫩平原黑土区的独特地理环境,并在充分考虑地表类型的情况下,将中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像作为数据源、陆地成像仪(Operational land imager,OLI)影像视为真值数据,建立松嫩平原黑土区MODIS像元积雪覆盖率与归一化雪盖指数(Normalized difference snow index,NDSI)值之间的线性回归关系模型。结果表明,与MOD10A1积雪面积比例数据(Fractional snow cover,FSC)相比,反演模型雪盖率的误差分析结果得到改善,能够更好地满足当前积雪反演研究的现实要求。亚像元雪盖率估算模型在一定程度上提高了松嫩平原黑土区雪盖面积监测的精度,为该地区春季墒情预报、农业耕种提供了科学依据。     

新疆平原灌区盐碱地改良利用区划

以新疆尉犁县平原灌区（面积为2652.16 km2）为例,选取控制盐碱地形成和改良利用难易程度的包气带岩性、地下水埋深、地下水矿化度、0~60cm土壤含盐量等4个主导因子,在分级赋权的基础上,对4个主导因子进行叠加分析,获得了定量的盐碱地改良利用区划结果。包气带岩性组合分为粉砂/粉细砂、粉砂/亚粘土、粉细砂/亚粘土/细砂、粉土/细砂和亚粘土/粉细砂;地下水埋深划分为小于1.0、1.0～2.0、2.0～3.0、3.0～5.0和大于5.0m;地下水矿化度划分为小于1.0、1.0～2.0、2.0～3.0、3.0～10.0和大于10.0g/L;0~60cm土壤含盐量划分为<3、3～6、6～10、10～20和20g/kg。改良利用区划结果为易改良利用亚区（2.35%）、较难改良利用亚区(48.47%)、难改良利用亚区(48.59%)和不宜改良利用亚区(0.59%)。     

华北平原井灌区节水农业运行管理模式研究与示范

从传统的粗放型灌溉农业向集约型节水农业转变,必须实行新型的节水农业运行管理.桓台县是典型的华北平原井灌区,针对桓台的水源、种植作物和灌溉工程形式,建立了节水工程的组织管理模式,健全了各种规章制度,加强了技术培训、技术推广和工程管理,有效遏制当地地下水超采趋势,逐步实现区域采补平衡.