基于遥感影像的土地利用分类系统的设计——以石河子垦区为例

[目的]有效保护、合理开发利用土地资源,把握真实、准确和实时的土地利用信息.[方法]以石河子垦区为例进行了基于遥感影像的土地利用分类系统的设计.[结果]遥感影像处理、分析的方法在区别不同的目标、不同的状态时,效果也有很大的差异,针对具有明显区域特征的示范区,研究确定了最佳的土地类型分类的方法与模型.[结论]设计了在示范区建立适应的土地利用分类系统的技术路线,并介绍了数据分析、影像处理、遥感影像分类处理以及分类精度评价与方法验证等关键研究方法.     

新疆石河子垦区主要作物需水特征及水效益比较

根据新疆石河子垦区50年气象数据资料,计算分析了主要作物需水量变化及自然降水条件下农田水分平衡状况,并对主要作物水分生产效率效益进行了比较.结果表明:春小麦、冬小麦、春大豆、春谷子、苜蓿需水量均呈上升趋势,其中春小麦增加幅度最大,每5 a平均增加6.6 mm,而春玉米、水稻、棉花需水量呈下降趋势.粮食作物中以水稻亏水量最高,冬小麦、春玉米次之,而春大豆、春谷子、春小麦、薯类作物相对较小,经济作物中以糖类作物亏水量最高,其次为加工番茄、苜蓿、棉花,而瓜类、麻类、油料作物相对较小.不同灌溉方式下作物水分利用效率效益差异较大,粮食类作物如春小麦、春玉米水分利用效率高于其他作物,而果菜类作物如葡萄、蟠桃、线椒水分经济效益最高.     

石河子垦区气候变化与棉花产量的关系

在全球气候变暖的总体趋势下,新疆干旱区的气候也正在发生相应的变化。利用石河子垦区3个气象台站1961～2009年的气候变化和棉花产量变化资料,采用距平百分率、线性倾向估计、趋势系数、滑动t检验、回归分析等方法,分析了石河子垦区的气候变化及棉花产量变化特征。结果表明,石河子地区年均气温、年总降水量及年总日照时数均呈上升趋势,上升的幅度气温变化倾向率为0.3℃/10年,年总降水量为10.3mm/10年,年日照时数为6.46h/10年;棉花产量呈明显增加的趋势。近50年来石河子地区气候的变暖、降水量的增加、日照时数的增加均有利于棉花产量的提高。     

石河子垦区棉花高产栽培技术

一、品种选择 结铃性强、铃较大、单株生产能力强、衣分较高的标杂A1、新陆早13号等品种（系）每公顷达到2700～3000千克皮棉可能性较大。标杂A1种植区域以下野地、莫索湾片区为主。     

黔中地区玉米作物系数及作物需水量研究

[目的]观测贵州省黔中地区主要农作物之一玉米的作物系数及需水量,为该地区节水农作制度的引进和建立提供理论依据。[方法]通过对玉米划分不同的处理方式,观测不同处理方式下玉米各生育阶段的相关因子变化,并计算出该地区玉米作物系数和作物需水量。[结果]黔中地区玉米脱粒晒干后净产量为4758.3kg/hm^2,需水量为520.56mm,玉米各生育阶段作物系数分别为：苗期—拔节0.71,拔节—抽穗0.80,抽穗—灌浆0.91,灌浆—成熟0.66。玉米水分生产力K=1.09m3/kg。[结论]黔中地区玉米需水量处于我国春玉米需水量中间值;玉米水分生产力较之贵州省平均水分生产力小0.23m3/kg。     

新疆石河子垦区棉花蕾铃脱落规律及原因

新疆石河子垦区由于无霜期较短,棉花生长季节短,棉花果枝数较少,所以,研究棉花蕾铃脱落规律及脱落原因对指导棉花生产有重要意义。掌握了棉花蕾铃脱落的时间、规律及原因,在棉花生产的关键季节,合理施肥灌溉、科学化控,建立合理的群体,在气象为农服务工作中,当有不利天气来临前,及时提醒棉农采取必要的措施,以减少棉花的蕾铃脱落,对促进棉花增产有积极作用。     

基于无人机遥感的作物表型参数获取和应用研究进展

作物表型参数是由基因和环境因素决定或影响的作物生理、生化特征和性状。通过获取不同环境、不同生长时期的作物表型信息,可直观了解作物生长状况,以及时调整栽培管理措施,保障作物高效生产。无人机搭载RGB相机、光谱相机、激光雷达等传感器,可充分发挥灵活性好、获取数据效率高、成本相对较低等优势,实现作物表型参数信息的高效获取,同时,快速发展的图像处理和识别分类技术又为无人机遥感获取的作物表型参数信息提供了有效的处理和分析方法,从而使得作物监测更加便捷、高效。本文总结了无人机遥感获取作物表型参数信息的流程与方法,概括了基于无人机遥感开展作物株高、冠层覆盖度、叶面积指数、水分胁迫、生物量、产量等表型参数研究的现状,并对无人机遥感技术在作物表型参数信息解析方面的应用前景进行了展望,以期为充分发挥该技术在农业生产中的作用提供参考。     

应用农田水量平衡原理计算三种蔬菜的需水量和作物系数

根据田间水分和肥料最优控制下测定的土壤水分，利用农田水量平衡原理分别计算了花椰菜、苋菜和菠菜生长期内的作物需水量。根据作物需水量和气象资料计算的参考作物蒸散量，计算3种蔬菜在不同生育期内的作物系数。结果表明，花椰菜、苋菜和菠菜在整个生长期内的需水量分别为223．8mm,144.9mm和148.1mm；作物系数的平均值分别是0．68，0．94和0．65；除苋菜的作物系数与叶面积指数的拟合关系相关性不显著外，花椰菜和菠菜的作物系数与叶面积指数呈对数函数关系。     

新疆棉花遥感识别最佳时相的选择

棉花遥感识别最佳时相的选择是棉花遥感监测系统快速有效建立和正常运行的关键性、基础性环节之一,它必须兼顾作物遥感识别和监测系统中各模型对遥感时相选择的要求,综合考虑多方面的影响因素.从新疆三大棉区棉花和其它主要农作物的光谱差异和物候历的差异,同时参考太阳高度和土壤光谱噪声的变化以及棉花面积的代表性等方面,初步确定新疆三大棉区的棉花遥感识别最佳时相期,同时提出了最佳时相选择时还有待试验和解决的问题,以供进一步研究参考.     

新疆农八师垦区不同播期棉花苗期的终霜冻风险

为新疆农八师垦区棉花丰产栽培计划的制定及苗期终霜冻风险的预防提供技术支撑，选择1989－201８年乌兰乌苏农业气象试验站棉花物候观测资料及1961－2017年的气候资料，运用气候诊断分析方法，研究新疆农八师垦区不同播期棉花苗期的终霜冻风险。结果表明：1989—2018年农八师垦区棉花的播种期集中分布在4月，其中70%集中在中旬播种；1961—2018年农八师垦区稳定10℃初日为3月下旬至4月下旬，平均为4月12日；稳定12℃初日为4月上旬至5月上旬，平均为4月17日，较10℃初日晚5 d；终霜期结束平均为4月15日，日期较为分散；因气候变暖，农八师垦区10℃初日(P＞0.05)、12℃(P＞0.05)初日及终霜日(P＜0.01)呈提前趋势，12℃初日80%保证率作为棉花播种的适宜温度，并将播种期后推至4月26日至5月5日，终霜冻风险可降至3.4%～8.6%。农八师垦区应提倡棉花适时晚播才能降低终霜冻风险。     

基于遥感反演作物冠层温度的作物生长模拟和预报

利用作物冠气温差可以计算作物生长水分胁迫系数.用遥感信息估算作物冠层温度并且利用气象站的气温资料,通过冠气温差计算作物水分胁迫系数,并引入作物生长模拟模型,就实现动态和连续的作物监测及预报作物产量.本文对建立遥感-作物模拟复合模型的基本原理进行了探讨,并提出建立遥感-作物模拟复合模型所涉及的计算方法,但整体研究方法还有待进一步的验证.     

不同灌溉水平下石竹的水分蒸散研究

为了评测园林常用宿根花卉石竹在北京地区的水分需求,2006年利用蒸散量反馈式灌溉原理,采用小型蒸渗仪研究了石竹一年生苗在100%ETc、75%ETc、50%ETc、25%ETc 4个灌溉水平下的水分蒸散。结果表明,6—10月石竹的蒸散量随灌溉量减少而降低,不同灌溉水平间蒸散量差异显著;同一灌溉水平下各月之间蒸散量差异显著。4个灌溉水平下石竹6—10月的总蒸散量分别为432.6、315.5、220.6、118.0 mm。利用Penman-Monteith蒸散量经验模型计算潜在蒸散量ET0,得出石竹6—10月的作物系数Kc为0.63～1.12。根据实测蒸发皿的蒸发量计算出石竹6—10月的需水系数α为0.93～1.77。随着植物的生长,Kc和α值在9月达到高峰。测量石竹在8—10月的日蒸散,在12:00时蒸散量最大,为单峰曲线;但在水分胁迫情况下会出现蒸腾午休现象,表现为双峰曲线。4个灌溉水平下石竹的蒸散量均低于北京地区的自然降雨,总降雨量可以满足石竹的水分需求,但鉴于降雨季节性分布不均衡,春秋季节适当灌溉可以延长观赏期。      

不同灌溉方式对生菜蒸发蒸腾量及作物系数的影响

为了解云南省滇中地区生菜生育期内蒸发蒸腾量、作物系数、水分利用效率对微喷灌、不覆膜滴灌和覆膜滴灌的响应规律,于2020年11月至2021年1月、2021年11月至2022年1月在云南省灌溉试验中心站开展了生菜灌溉试验。结果表明：对于蒸发蒸腾量及日蒸发蒸腾强度而言,在全生育期及各生育阶段覆膜滴灌模式下最大,其次为不覆膜滴灌,最小为微喷灌。覆膜滴灌、不覆膜滴灌和微喷灌模式下全生育期蒸发蒸腾量,2020年分别为82.1、60.2和52.0 mm;2021年分别为88.4、77.2和72.8 mm。生菜作物系数,在全生育期覆膜滴灌模式下最大,其次为不覆膜滴灌,最小为微喷灌;在各生育阶段,不同年景生菜作物系数变化规律存在差异。受灌溉方式的影响,覆膜滴灌下的生菜产量及水分利用效率大于不覆膜滴灌和微喷灌,不覆膜滴灌下的生菜产量及水分利用效率大于微喷灌。覆膜滴灌、不覆膜滴灌和微喷灌模式下生菜水分利用效率,2020年分别为45.65、42.01和41.58 kg·m^-3,2021年分别为50.33、45.86和36.82 kg·m^-3。     

基于Landsat ETM+的内陆湖泊水体信息提取方法研究

【目的】针对已有水体信息提取方法无法准确识别干旱区湖泊水体和非水体边界信息的缺点,提出一种新的水体信息提取方法,以期高精度地提取水体信息。【方法】以我国最大的干旱区内陆淡水湖———博斯腾湖及其周边地区为研究对象,以研究区Landsat ETM+遥感影像图为主要数据源,以大量的湖岸线GPS定位数据为检验依据,提出了多波段DN值比较法(CBDN),并对比分析了CBDN与常用的单波段阀值法、NDWI、MNDWI、谱间关系法和NDWI3等方法的水体信息提取效果,对各种方法提取结果的精度进行评价。【结果】CBDN法不仅能准确地提取水体信息,而且该法提取的水体与非水体之间的边界线与实际湖岸线非常接近,水体与非水体信息提取的总体精度最高,为99.29%。【结论】CBDN方法优于其他已有的常用水体信息提取方法,该法操作过程较简单、快捷方便,有一定的推广价值。     

辐热积驱动的温室甜瓜作物系数模型

【目的】以温室内环境因子(光照和温度)为自变量预测温室甜瓜作物系数的变化,为温室甜瓜耗水量的实时预测及灌溉管理提供理论依据。【方法】通过2012、2013年不同播期试验的甜瓜耗水数据与温室内参考作物蒸腾蒸发量,对温室甜瓜作物系数进行了连续测定,采用辐热积量化光辐射和温度对作物系数的综合影响效应,以三次多项式形式定量表达充分灌溉条件下甜瓜作物系数与生长期辐热积的关系,建立辐热积驱动的甜瓜作物系数预测模型,并采用与建模相独立的试验资料对模型进行检验。【结果】甜瓜的作物系数年际间变化不大,表现出较好的稳定性。采用辐热积驱动的作物系数模型,预测值与实际观测值的决定系数和均方根误差分别为0.95和0.12。采用有效积温法对作物系数的预测值与实际观测值间的决定系数和均方根误差分别为0.88和0.17。【结论】辐热积驱动的温室甜瓜作物系数模型综合考虑了光辐射和温度对作物生长过程的驱动效应,具有更高的机理性和预测精度,模型形式简洁,是动态估算温室作物生长过程中耗水量的有效途径。     

干旱区棉花水分胁迫指数对滴灌均匀系数和灌水量的响应

为了修订和完善滴灌均匀系数的设计与评价标准,在新疆干旱区研究了滴灌均匀系数和灌水量对作物水分胁迫指数（CWSI）的影响。供试作物为棉花,试验中滴灌均匀系数（C_u）设置0.65（C1）、0.78（C2）和0.94（C3）三个水平,灌水量设置充分灌水量的50%、75%和100%三个水平。结果表明：棉花冠层温度和CWSI表现出随灌水量增加而降低的趋势;冠层温度和CWSI均匀系数的变化范围分别为0.91～0.98和0.65～0.91,均随滴灌均匀系数增加而增大;灌水量对冠层温度和CWSI均值的影响达到极显著水平（α=0.01）,滴灌均匀系数对冠层温度和CWSI均匀系数的影响达到显著水平（α=0.05）或极显著水平。CWSI与皮棉产量呈显著或极显著的负相关关系;滴灌均匀系数越低,水分亏缺引起的减产幅度越小。     

植被信息提取过程中ETM+遥感影像的分类方法

遥感图像分类是研究土地利用覆盖变化的基础。本文以南京市为例,采用监督分类与非监督分类相结合的方法,先以ISODATA非监督分类法获得初始训练模板,通过实地调查对模板进行调整,再在此基础上以最大似然法进行监督分类。研究结果表明,用改进的分类法提取植被信息,可以取得良好的分类效果,是进行植被信息调查较为理想的方法。     

基于MERSI和ETM＋遥感图像融合的湿地苇田识别研究

采用Gram—Schmidt变换和像素级融合方法,将不同空间分辨率的MERSI影像与ETM＋影像进行融合,用于识别盘锦湿地苇田,并对融合结果进行了主观和客观评价。结果表明：采用Gram-Schmidt变换融合方法保留了MERSI影像的多光谱特性。提高了影像的空间细节。对空间分辨率之比（达1：9）较高的影像融合进行了分析,能够满足湿地苇田识别的应用目的。     

Automatic image segmentation method for cotton leaves with disease under natural environment

In order to improve the image segmentation performance of cotton leaves in natural environment, an automatic segmentation model of diseased leaf with active gradient and local information is proposed. Firstly, a segmented monotone decreasing edge composite function is proposed to accelerate the evolution of the level set curve in the gradient smooth region. Secondly, canny edge detection operator gradient is introduced into the model as the global information. In the process of the evolution of the level set function, the guidance information of the energy function is used to guide the curve evolution according to the local information of the image, and the smooth contour curve is obtained. And the main direction of the evolution of the level set curve is controlled according to the global gradient information, which effectively overcomes the local minima in the process of the evolution of the level set function. Finally, the Heaviside function is introduced into the energy function to smooth the contours of the motion and to increase the penalty function Φ(x) to calibrate the deviation of the level set function so that the level set is smooth and closed. The results showed that the model of cotton leaf edge profile curve could be obtained in the model of cotton leaf covered by bare soil, straw mulching and plastic film mulching, and the ideal edge of the ROI could be realized when the light was not uniform. In the complex background, the model can segment the leaves of the cotton with uneven illumination, shadow and weed background, and it is better to realize the ideal extraction of the edge of the blade. Compared with the Geodesic Active Contour(GAC) algorithm, Chan-Vese(C-V) algorithm and Local Binary Fitting(LBF) algorithm, it is found that the model has the advantages of segmentation accuracy and running time when processing seven kinds of cotton disease leaves images, including uneven lighting, leaf disease spot blur, adhesive diseased leaf, shadow, complex background, unclear diseased leaf edges, and staggered condition. This model can not only conduct image segmentation of cotton leaves under natural conditions, but also provide technical support for the accurate identification and diagnosis of cotton diseases.     

Stability analysis of different cotton genotypes under normal and water-deficit conditions

Cotton plant observes significant reduction in seed cotton yield when subjected to water stress. To find out genotypes having better drought tolerance, seven genotypes of Gossypium hirsutum L. were tested under two moisture levels, i.e., normal and water deficit stress conditions at five locations of Punjab, Pakistan(Faisalabad, Sahiwal, Vehari, Rahim Yar Khan, and Bahawalpur) in 2013 and 2014. Genotype×environment interaction(GEI) was studied using the genotype main effects and genotype by environment interaction(GGE) biplot and additive main effect and multiplicative interaction analysis. The genotypes G3(7001/11) and G6(FH-942) were stable under normal condition, while under drought condition, the stable genotype was G5(FH-326) when analysed using additive main effects and multiplicative interaction(AMMI) biplot scheme. While GGE biplot analysis on the basis of best performance revealed that under normal condition the genotypes, G1(L-13/10) and G2(FH-2056/10), carrying the common position in biplot. Whereas, under water deficit stress condition, G5 was the best adaptive genotype at all five locations. In the same way, ranking of genotypes showed that the G5 was the ideal genotype under both conditions. So, it is concluded that the genotype G5(FH-326) was found best for water deficit stress condition and can be cultivated under water scarce areas of Punjab.