棉花叶面积指数的遥感估算模型研究

 【目的】棉花叶面积指数是反映作物生物量的重要参数,本文旨在运用遥感数据对这一参数进行估算,为叶面积指数的获取提供更方便快捷的估算模型。【方法】采用美国ASD公司FieldSpec? 手持便携式光谱分析仪所获取的棉花冠层光谱反射率和从中等分辨率的遥感图像提取的植被指数,利用相关分析和回归分析方法,找出叶面积指数的最佳估算时相期和最佳遥感估算模型。【结果】棉花的整个生育期内,叶面积指数在时间曲线上呈现出波动变化,在始铃期棉花的叶面积指数达到峰值,据此规律通过提取该时期的遥感数据,得出棉花叶面积指数的遥感估算模型。【结论】棉花叶面积指数的最佳估算时相是盛花期和结铃期,各品种棉花叶面积指数的遥感估算模型通过精度检验,拟合R2与检验R2 均达到了极显著水平。     

地块窗口支持下作物的遥感估产

为克服样方代表性狭窄、误差大、需重复采样等缺点,提出了基于地块窗口的估产模式,以行政村作为研究区域,利用QuickBird影像提取的地块区域作为窗口,TM影像为主要数据源,结合实地调查,分别以玉米和花生为研究对象,在地块、区域2个层面初步探讨了在地块窗口支持下遥感估产的关键技术.结果表明:采用以地块为窗口的分类方法在大...     

冬小麦遥感估产多种模型研究

综合冬小麦地面光谱资料及相应的农学参数资料,ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ 资料,历年各县冬小麦单产、播种面积、总产资料,历年新疆各站气象资料,监测点历年冬小麦发育期、密度、产量分析等资料,证明地面光谱植被指数与冬小麦密度、生物量、叶面积指数关系密切,从而建立了密度与生物量的光谱监测模型,进而建立了北疆试验区各层冬小麦种植面积估算和产量预报卫星遥感模型,辅以冬小麦产量农业气象预报模型、农学模型及模拟模型,自１９９４ 年投入应用以来的结果表明,这套模型预报精度高、效果很好     

基于NOAA卫星的昆明夏粮监测及估产

根据NOAA气象卫星观测和地面农业气象生育期观测的实时资料，对昆明地区夏粮生长发育状况进行动态监测，对最佳估产时相进行分析研究，并建立昆明夏粮遥感估产的归一化植被指数估产模型、归一化植被指数一气象因子综合估产模型、相对植被指数非线性估产模型。所建立的估产模型误差较小，准确率高。     

河南省夏玉米区域化苗情长势遥感指标研究

通过野外样点布设获取农学参数叶面积指数等,将河南省分为4个遥感生态区,经过数理统计分析,获得分区域的夏玉米叶面积指数指标;在MODIS遥感数据的基础上获取和观测时间一致的遥感参数,进行叶面积指数和归一化植被指数(NDVI)的相关分析.结果显示,NDVI和叶面积指数显著相关,则建立回归方程通过农学参数指标确定遥感指标,对处于不同发育期的不同区域采用不同指标划分夏玉米苗情等级,提高了监测精度.     

利用Beer-Lambert消光定律遥感反演玉米叶面积指数

利用遥感技术反演大范围玉米叶面积指数,对于田间肥水管理、长势监测乃至产量预测具有重要意义。在野外实测样本的支持下,获取玉米抽雄期的Landsat-8多光谱影像,引进Beer-Lambert定律,利用最小二乘法分析玉米冠层结构的消光系数,构建玉米叶面积指数遥感反演模型,最后采用交叉验证法评价模型精度。结果表明：玉米抽雄期NDVI、LAI呈较明显的正相关关系;基于Beer-Lambert定律的玉米叶面积指数遥感反演模型决定系数可达0.97,LAI空间分布状况与当地农业技术推广部门掌握的玉米实际生长状况基本一致,说明利用Beer-Lambert消光定律方法可以有效地反映玉米群体结构对光照的影响,据此开展玉米叶面积指数遥感反演具有较高的可行性。     

黑河流域中游盆地玉米作物遥感估产研究

选取黑河流域中游的甘州、临泽县(区)为研究区,以反映区域内主要作物(玉米和春小麦)关键生长期的HJ-1-A/B卫星影像为数据源,反演归一化植被指数(NDVI)等表征植被长势的多种植被指数,并利用时序NDVI数据结合主要作物的物候特征提取出玉米分布信息.在此基础上,利用回归模型建立实测LAI与各植被指数及植被覆盖度的经验关系,获得LAI分布信息;通过建立气温与太阳辐射同纬度、经度及高程之间的统计回归模型,分别模拟得到其空间分布;利用水体指数反演得到对应玉米各生长期的水分条件指数(WI).最后,利用最佳时相的LAI数据结合累积气温、累积太阳辐射与水分条件构建出LAI环境估产模型,估算得到2012年研究区玉米产量及其分布.结果表明,基于LAI环境模型估算的玉米产量,单产水平主要集中在6 500 ～7 500 kg/hm2,平均为6 793.65 kg/hm2,略大于张掖市种子管理局提供的玉米产量均值水平6 750 kg/hm2.     

一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型

【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。     

上海水稻遥感估产研究获重要成果

本成果源于国家八五重点攻关项目（８５７２４－０２－０６）“太湖平原水稻遥感估产”的子专题，内容包括卫星信息源处理技术研究，遥感估产地面框架布设，背景数据库建设，水稻种植面积提取，遥感综合估产模型研制，信息系统集成六部分。该成果经１９９２至１９９６年连续五年业务应用试验，取得较好效果，专家鉴定认为成果总体达国际先进水平，总课题获１９９５年度中国科学院科技进步一等奖。     

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。     

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.     

新疆棉花遥感识别模型研究

依据新疆主要农作物的农时历及作物的地面光谱数据,论证了在TM遥感影像中识别棉花的最佳波段为第4波段,最佳识别月份为9月,最后通过TM遥感影像上对应的波段数据进行了验证,确定了棉花的识别模式。     

棉花遥感应用研究进展

综述了高光谱遥感技术在棉花研究中的进展。探讨了高光谱遥感数据与棉花水分、氮素状况和产量的相关关系以及利用其对水肥、产量估算的潜力，提出了测定的最适宜波段，并提出了今后的研究方向和发展前景。     

氮磷钾运筹模式对北疆滴灌棉花生长发育和产量的影响

[目的]明确北疆滴灌棉花干物质积累及产量形成对氮磷钾综合运筹的响应特征,为节省氮肥成本提供依据.[方法]以鲁棉研24号为材料,在4种施氮量(506、402.5、299和195.5 kg?hm-2,分别用N1、N2、N3和N4表示)和蕾期、花铃期4种不同磷钾肥运筹方式(100％+0,25％+75％,50％+50％和75％...     

遥感在农作物估产中的应用与发展

本文以遥感估产为出发点,介绍了遥感的概念、原理、方法特点及国内外遥感估产方面的研究进展。     

北疆棉区棉花高产栽培技术的研究

主要论述了北疆棉区棉花高产栽培的关键技术,从种植密度、群体结构、化控技术、田间管理等几方面概括了北疆棉区采用的高产栽培技术,为基层科技工作者提供理论指导。     

新疆渭-库绿洲棉花种植面积遥感监测研究

渭干河-库车河三角洲绿洲是新疆的棉花主要生产区域之一,准确掌握该区种棉面积及空间分布情况,对新疆棉田的优化布局和棉花产业的可持续发展具有重要意义。本文利用TM遥感影像及野外调查数据,建立研究区典型地物类型解译标志,通过遥感分类确定了渭-库绿洲种棉区域范围。结果显示,研究区棉花主要集中分布于西南和南边沿塔里木河北边的新开垦地,零星分部于中部和北部。遥感监测得到的研究区棉花总面积为155210 hm2,2011年统计面积为147493 hm2,棉花面积信息提取总精度为94.77%;库车县、沙雅县、新和县的棉花面积遥感提取精度分别为92.16%、97.83%和93.19%。研究表明,利用TM遥感影像并结合野外调查是区域尺度快速提取棉花种植面积信息的有效手段。     

基于总体抽样下子总体追加抽样设计的棉花种植面积遥感估算方法研究

针对遥感与抽样相结合的农作物种植面积估算方法中,子总体的作物种植面积估算需要新的抽样体系设计和样本野外调查等繁重工作,缺少基于总体下对子总体的作物种植面积估算的方法,以沙湾县、玛纳斯县和呼图壁县为总研究区,提出了基于遥感和PPS抽样相结合的总体抽样下子总体追加抽样设计的子总体研究区呼图壁县棉花种植面积估算方法,并以新疆建设兵团统计局公布数据为真值对其估算结果进行对比分析。结果显示,基于总体抽样下子总体追加抽样设计后,子总体研究区估计量的变异系数为0.023 3,远低于0.05,而追加抽样设计前变异系数为0.122 3,说明样本在该方法下的代表性得到极大提高。以新疆建设兵团统计局公布数据为真值进行对比发现,子总体研究区棉花种植面积提取精度达到94.2%,能够有效提取子总体中的棉花种植面积,同时避免了重新建立子总体研究区抽样体系所需要的人力、物力、财力等资源的消耗。