水分运筹对不同冬小麦品种旗叶叶绿素含量的影响

在大田高产条件下,研究了水分运筹对6个冬小麦品种花后旗叶叶绿素含量的影响.结果表明,0～1 m土层较低的土壤水分(40%70%)(春季灌4水处理)降低多数品种灌浆中期旗叶叶绿素含量和CHa/b,叶绿素含量峰值提前,延缓灌浆后期叶绿素降解;适宜的土壤水分(60%＜RSWC＜70%)有利于花后旗叶叶绿素含量始终维持较高水平.石新733、石新703、石麦15、和石麦12旗叶叶绿素含量对灌水的反应较敏感,冀5579和石家庄8号不敏感.不同灌水处理之间花后旗叶叶绿素含量均值与籽粒产量相关性不显著,但花后28 d旗叶叶绿素含量与籽粒产量相关性较强.     

基于无人机多光谱遥感的大豆叶面积指数反演

为给大豆科学管理提供基础数据,利用无人机多光谱遥感数据实现对大豆叶面积指数(LAI)的反演估值.从多种光谱植被指数中选出与LAI相关性较好的5种指数,分析探讨在田块尺度上,适用于东北地区的大豆叶面积指数的低空无人机遥感反演模型.结合田间实测LAI数据及模型精度及拟合效果,NDVI模型精度较好,但拟合效果较差,其余4种植...     

水氮耦合对冬小麦叶片叶绿素含量和光合速率的影响

于2006-2007年在大田条件下对灌水、施氮量和水氮互作对2个不同类型的冬小麦品种石新733和石麦15叶片叶绿素含量和光合速率的影响进行了研究.结果表明,适量施氮对提高小麦叶片叶绿素含量及光合速率效果明显.水氮耦合对叶绿素含量和光合速率具有类似的效应:灌拔节1水条件下,叶绿素含量及光合速率随施氮量的增高而增高;灌拔节、开花2水条件下;两品种旗叶叶绿素合成对施氮量需求呈现显著下降趋势,施氮量过高反而不利于叶绿素合成和光合速率的提高,石麦15表现更为明显;灌开花水可以延缓花后20 d后旗叶叶绿素的降解,但这一效应随着施氮量的增高而降低,石麦15表现尤其明显.叶绿素含量较低的品种石麦15在灌1水条件下叶绿素含量和光合速率在花后6～15 d呈显著正相关.石新733以春灌2水施纯氮240 kg/hm2,石麦15以春灌2水施纯氮120 kg/hm2叶绿素含量和光合速率最高.     

高光谱数据与棉花叶绿素含量和叶绿素密度的相关分析

 通过获取棉花不同品种、不同种植密度单叶和冠层关键生育时期的反射光谱,与其相应的单叶叶绿素含量（CHL.C,下同）和冠层叶绿素密度（CH.D,下同）进行多元统计的逐步相关分析。结果表明,棉花冠层CH.D在其反射光谱762 nm波段处的相关系数达最大值（R_CH.D=0.8134^**,n=94）;对于一阶微分光谱,单叶CHL.C和冠层CH.D的敏感波段均发生在750 nm波段处,基于750 nm波段的微分数值,建立了棉花CHL.C和CH.D线性相关模型(R_CHL.C=0.7382^**,RMSE=0.1831,n=66;R_CH.D =0.9027^**,RMSE=0.3078,n=94）,为利用高光谱遥感技术精确提取反映棉花生长状况的叶绿素信息提供了依据。     

利用光谱红边参数监测黄萎病棉叶叶绿素和氮素含量

以黄萎病胁迫下棉花叶片为试验材料, 分析感染病害棉叶叶绿素(Chl)含量和氮素含量(LNC)与光谱红边参数间的关系, 建立病害棉叶Chl含量和LNC的光谱红边参数诊断模型。结果表明：(1)随着病情加重, 棉叶Chl a、Chl b、Chl a+b和LNC逐渐减小, 其中Chl a下降最快, Chl b下降最慢;(2)黄萎病叶片光谱反射率在可见光区(400~700 nm), 近红外光区(700~1300 nm)和短波红外光区(1300~2500 nm)呈现逐渐上升趋势, 在520~680 nm间达极显著(P<0.01);光谱吸收率在可见光区和短波红外光区呈现逐渐下降的趋势, 达极显著(P<0.01), 在近红外光区呈现先升后降的趋势。(3)病害棉叶红边位置(REP)、红边振动幅(Dr)、红谷位置(Lo)、红边深度(Depth672)和红边面积(Area672)的值均减小, 红边宽度(Lwidth)的值增加, 且Area672减小的幅度最大, Dr减小的幅度最小, Lwidth增加的幅度较大;(4)病害棉叶Chl a含量、Chl b含量、Chl a+b含量和LNC均与红边参数REP、Lo、Depth672和Area672呈极显著正相关, 与Lwidth呈极显著负相关, 与Dr未达显著相关;(5)利用红边参数建立的棉叶Chl含量和LNC的诊断模型均达极显著(P<0.01), 其中以Area672为自变量建立的病害棉叶Chl a、Chl a+b和LNC的诊断模型和Lo为自变量建立的Chl b诊断模型的精度最高, 能很好的诊断病害棉叶Chl含量和LNC。     

无人机遥感在作物监测中的应用研究进展

无人机作为新型遥感平台,近年来发展迅速,应用领域不断拓展。无人机遥感技术被广泛用于作物监测,在农田作物长势监测、农作物营养诊断和产量估测等方面有所突破。本文从无人机遥感技术的特点、无人机平台的选择和传感器类型、在作物监测上的主要应用3个方面做了较为详细的综述,对无人机发展的难点进行了讨论,并对无人机遥感技术在作物监测上应用进行了展望。     

玉米叶绿素含量的高光谱估算模型研究

随着高光谱遥感技术的发展,用高光谱技术监测植被生物物理、生物化学指标和农学参数的文献大量出现.早在1983年Horler等人[1]就建议用高光谱分辨率的遥感数据来估算植被的叶绿素浓度.国外利用野外或空载高光谱传感器进行植被的叶绿素研究已有十几年的历史,在这期间,许多学者试图从遥感的角度来探测植物叶片叶绿素的含量, 基于大量实验数据在模型建立与敏感波段的选取方面取得了一系列成果[2,3], 在研究的过程中开发了许多对叶绿素敏感的高光谱植被指数[4,5].     

基于回归分析的玉米冠层叶绿素含量高光谱反演分析

以长期定位氮肥梯度试验地为靶区,采集的42个玉米冠层叶片SPAD值作为训练样本,利用无人机为平台搭载高光谱相机获取玉米冠层高光谱影像,从中提取17个光谱参数,采用相关性分析方法遴选出4个与数学变换(R、lgR、1/1gR、1/R、√R、√1/R)前后SPAD值密切相关的光谱参数,并用来构建一元、多元回归方程作为SPAD...     

基于反射光谱和叶绿素荧光数据的作物病害遥感监测研究进展

作物病害是影响粮食产量和质量的生物灾害,病害的侵染消耗了作物营养和水分,扰乱了其正常的生命过程,引起了作物内部生理生化和外部表观形态的改变。冠层反射光谱能够较好地探测作物群体结构信息,叶绿素荧光能敏感反映作物光合生理上的变化,二者均能够实现作物病害的遥感探测。本文从作物病害遥感探测的方法和尺度两个方面综述了基于反射率光谱的作物病害遥感监测现状,概括了主动荧光、被动荧光以及协同日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱在作物病害遥感监测中的研究进展,分析了反射率光谱和叶绿素荧光数据在作物病害遥感探测方面的优缺点,探讨了不同数据源、不同监测方法在作物病害遥感探测中可能存在的问题,并在此基础上展望了作物病害遥感监测的未来发展,旨在为后续利用反射率光谱和叶绿素荧光数据探测作物病害提供重要的参考依据。     

长期定位施肥对冬小麦－夏玉米叶片叶绿素含量的影响

摘要：叶绿素含量是反映作物光合能力的一个重要指标,与作物产量形成有着极其密切的关系。为了通过施肥定量调控叶绿素含量,本研究通过长期定位施肥来揭示氮肥－有机肥配合施用对冬小麦－夏玉米叶片叶绿素含量的影响规律。结果表明：随着氮肥或有机肥施用量的增加,无论是冬小麦还是夏玉米,叶片叶绿素含量（SPAD值）均会增大,与氮肥和有机肥的施用量的函数关系分别表达为：     

基于植被指数的夏玉米不同生育期叶绿素含量遥感估算

叶绿素含量是间接判断玉米营养状况的重要农学参数,估算叶绿素含量对农作物长势监测有重要意义。笔者利用ASD便携式地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪实测了夏玉米关键生育期冠层光谱反射率及叶片叶绿素相对含量,对3种植被指数与叶绿素相对含量进行了相关性分析,建立了基于归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和差值植被指数(DVI)的叶绿素估算模型,并进行精度检验,从中选出最佳拟合模型。研究结果表明：拔节期RVI、抽穗期和灌浆期NDVI以及蜡熟期DVI的均方根差(RMSE)和相对误差(RE)均最低,RMSE分别为5.688、5.323、2.751、4.111,RE分别为9.84%、8.56%、3.75%、7.15%,故为各个时期的最佳模型。因此得到了NDVI、RVI和DVI3种植被指数在不同生育期的最佳模型,对指导夏玉米种植与田间管理具有重要的指导意义。     

基于无人机多光谱影像的水稻冠层SPAD值预测研究

比较筛选水稻冠层SPAD值估测模型,为无人机多光谱遥感反演水稻SPAD值提供依据。利用无人机获取水稻拔节期、抽穗期、乳熟期的冠层多光谱影像,选取7种常用的植被指数,利用3种回归方法建立基于植被指数的水稻叶片SPAD值反演模型。结果表明,在不同生育期与水稻叶片SPAD值相关系数最高的植被指数不相同,拔节期最高的是GNDVI,抽穗期最高的是CI_Green,乳熟期最高的是CI_Rededge。抽穗期是水稻叶片SPAD值反演的最佳时期,模型具有较好的建模精度和估测效果,其中多元线性回归的建模精度较高,偏最小二乘回归模型的估测效果最好。试验结果可为水稻长势的实时无损监测提供参考。     

基于新遥感数据源的县域冬小麦种植面积提取

Landsat-8卫星的成功发射为农业遥感提供了新的重要数据源。以虞城县为研究区域,探讨基于Landsat-8影像估算县域冬小麦种植面积的可靠性,讨论不同分辨率影像的提取精度。选取冬小麦起身生拔节长期的影像以最大程度的扩大冬小麦与背景地物的波谱差异,根据波谱特征构建提取冬小麦种植面积的决策树模型。结果表明：与统计数据对比,使用30 m空间分辨率影像提取的精度为96.30%,使用15 m空间分辨率影像提的取精度达到99.17%,该方法可为县域冬小麦面积提取提供技术支撑。     

基于HJ-1数据的冬小麦种植面积、长势与收割进度遥感监测

及时、准确地获取冬小麦种植面积、长势、收割进度等信息对冬小麦产量预报和农田精细管理具有重要意义。本研究采用HJ-1A/B CCD1/CCD2影像,结合S-G滤波算法、波段最大化的光谱角目标探测器、阈值分割等方法进行新乡市冬小麦种植面积、小麦长势和收割进度等遥感监测。结果表明：（1）利用HJ卫星NDVI时间序列数据结合波段最大化的光谱角度目标探测器方法,可以进行冬小麦种植面积提取,各县市冬小麦种植面积提取相对误差在10%以内;（2）单景影像NDVI值阈值分割可以反映冬小麦长势在时空差异;（3）冬小麦达到抽穗期的时间不一致,NDVI值在4月15日和21日附近达到最大值;（4）利用成熟期和收割期不同时间的NDVI影像,可监测各县市冬小麦收割进度的时空差异。各县市冬小麦在6月4日前开始收割与6月15日左右完成收割工作。HJ卫星时间序列遥感数据可以进行冬小麦种植面积、长势、收割进度等遥感监测。     

安徽省冬小麦长势遥感监测与评估方法研究

沿淮淮北是安徽省主要的冬小麦种植区,为了对该区域冬小麦长势进行实时、动态地监测,通过采用变化向量分析方法,利用2005-2010年EOS/MODIS数据,在HANTS算法重构无云NDVI时间序列图像以及安徽省冬小麦种植区提取等数据处理基础上,研究基于NDVI变化向量、曲边梯形面积的长势综合监测模型,对研究区的年际与年内长势变化进行时间和空间上的定量分析。结果表明：HANTS处理平滑后的MODIS的10天合成植被指数的年时序曲线有效消除了云和数据缺失的影响,重构后的生长曲线可以更清楚地反应作物生长变化趋势和规律,有利于监测模型的建立;冬小麦种植区提取,大大提高了卫星监测精度,构建的综合监测模型适合单一生长季苗情长势遥感监测,该模型在2011年冬小麦长势评估中取得了良好的监测效果。     

基于气象和遥感的黄淮海平原干旱监测

为了更全面、系统的对黄淮海平原进行干旱监测。本研究采用标准化降水蒸散指数(SPEI)以及温度植被干旱指数(TVDI)多角度分析了黄淮海平原的干旱时空变化。结果表明：1960—2016 年,黄淮海平原有微弱的干旱化趋势,其中有12 年发生年尺度干旱,且各地区干旱分布不均匀。黄淮海平原发生轻度干旱的频率最大,其次是中度干旱;2001—2016 年冬小麦主要生长期TVDI均趋于干旱化。不同生长期干旱等级与分布范围不同,2 月干旱发生强度大范围广,主要集中在研究区的北部和东部地区,3—5 月干旱强度减弱且面积减少,主要集中在河北省南部以及山东省的中东部地区。研究结果可对黄淮海平原的旱情进行监测和评价,并为农业生产,防旱避灾提供参考依据。     

河北省冬小麦干旱综合监测模型研究

干旱是影响河北省冬小麦生产的主要灾害之一。为了客观地辨识、监测干旱的发生发展,针对河北省冬小麦干旱监测业务服务需求,开展冬小麦干旱综合监测模型研究,选取能反映土壤、作物、大气三方面干旱的土壤相对湿度指数、作物水分亏缺距平指数、降水量距平指数,采用层次分析法确定各指数权重系数,建立冬小麦干旱综合监测模型;应用1981-2010年唐山、涿州、定州、黄骅、深县、栾城、南宫、肥乡8个农业气象观测站资料,计算各站冬小麦干旱综合指数,并对其描述干旱的能力进行分析。结果表明：当不存在旱情时,各单一指数和综合指数均可正确反映,这种情况占总样本的17.6%。当存在旱情时,综合指数克服了距平指数不能反映灌溉对旱情的影响,及土壤相对湿度指数受灌溉影响,掩盖前期旱情的不足,比较客观地反映了旱情的发生发展情况,这种情况占总样本的67.6%;同时,综合指数也克服了距平指数对降水过渡敏感的不足,既能反映降水对旱情的影响,又能反映降水大小对旱情的影响程度,较单一指数能更准确的反映旱情,这种情况占总样本的14.8%。     

黄淮平原冬小麦霜冻害时空分布特点的研究

黄淮平原是中国小麦的主产区,而该区又是中国遭受霜冻害最严重的地区之一。霜冻害造成该区小麦产量减少,影响着中国的粮食安全问题,通过研究霜冻害在黄淮平原的时空分布特点,为小麦的种植提供科学的决策依据。选取小麦拔节期后日最低温度及距拔节期天数为指标,构造霜冻害灾度函数,利用该函数得到各个地区的冬小麦霜冻害灾度值,根据灾度值进行霜冻害的等级划分,计算各级霜冻害的发生频率,运用GIS得到霜冻害的时空分布特征。研究结果表明：在时间上,各级霜冻害的发生频率随年代呈减少趋势,轻霜冻害发生最为频繁,在各个年代频率值都在15%左右,重霜冻害次之发生频率约为6%左右,中霜冻害最轻;在空间上,该区的霜冻害多发地区以河南省和山东省霜冻害发生最为频繁且受灾较严重,其发生频率可达30%以上,最高可达70%。总体上北部地区霜冻害的发生频率高于南部地区。通过对冬小麦霜冻害时空分布特点的分析,为该区冬小麦霜冻害的防灾减灾以及冬小麦品种的选择提供一定的理论依据。