不同生育期水稻叶面积指数的高光谱遥感估算模型

2011年和2012年通过大田试验,利用便携式野外光谱仪实测水稻冠层不同生育时期的高光谱数据,同时使用SUNSCAN冠层分析系统采集水稻冠层叶面积指数（LAI）;采用光谱微分技术和统计分析技术,分别分析高光谱反射率及其植被指数与LAI之间的关系,建立LAI估算模型并进行模拟结果对比。结果表明：水稻抽穗-成熟期,利用光谱值的对数形式对LAI值的模拟效果较好,分蘖-抽穗期利用光谱反射率模拟LAI变化过程的效果不理想。 在利用各种植被指数估算LAI方法中,水稻分蘖-抽穗期以修改型土壤调整植被指数MSAVI[758,805]对LAI的估算效果最好,模拟值与实测值的相关系数通过了0.01水平的显著性检验（R=0.7754）,估算精度较高。在抽穗-成熟期,也以修改型土壤调整植被指数MSAVI[758,817]对LAI的模拟效果最好,模拟值与实测值的相关系数通过了0.01水平的显著性检验（R=0.6488）,估算精度较高。说明修改型土壤调整植被指数（MSAVI）能更好地模拟水稻不同生育期的叶面积指数,按照分蘖-抽穗期、抽穗-成熟期两个生育阶段分别建立水稻冠层LAI的高光谱估算模型能够提高LAI估算的准确度,研究结果也证实了分生育阶段建模的必要性。     

水稻生物化学参数与高光谱遥感特征参数的相关分析

通过不同氮素营养水平的水稻田间试验，研究稻叶生物化学成份(叶绿素、类胡萝卜素、蛋白质、纤维素、淀粉含量) 与水稻冠层高光谱遥感特征参数之间的关系，结果表明，随着叶位的下移，叶片叶绿素含量与光谱特征变量之间的相关性明显减弱，绿峰反射率、红谷反射率、红边波长、蓝边面积和“三边”面积构成的植被指数等变量与上叶叶绿素含量、类胡萝卜素、纤维素、叶鞘淀粉含量之间有较好的相关性，而蛋白质含量与各种变量的相关系数均非常低。兰边面积、兰边面积和红边面积构成的植被植数与上叶叶绿素含量之间，红边面积 、绿反射峰与红反射峰构成的植被指数与叶鞘淀粉含量之间的相关系数都达到了0.01极显著检验水平，因此，可利用这些变量建立上叶叶绿素a、纤维素和叶鞘淀粉含量的估测模型。     

基于HJ-CCD与TM影像的水稻LAI估测一致性分析

针对传感器参数与Landsat-5 TM较为相近的环境减灾小卫星HJ-CCD影像可否适用于水稻叶面积指数（LAI）估测的问题,该文利用同为2009-07-13获取的安徽省境内相同范围的HJ-CCD影像和TM影像,结合地面同步调查数据,分别从影像原始波段相关性、反演模型精度及LAI空间分布趋势3个方面,对两类数据在水稻LAI估测上的一致性进行分析和评价。结果表明,两类影像原始波段反射率相关性较高,基于两类影像的单变量、多变量模型在精度上一致性较高,估测所得的LAI在空间分布上也具有较高的一致性,数据集中分布的区间较为一致。因此,该研究初步证明将HJ-CCD影像用于水稻LAI估测在总体上是可行的。但同时,由于基于两类影像构建的模型在形式上存在一定程度的差异,据此得到的LAI填图结果的数据分布在某些区间内亦略有差异。因此,在应用中应注意针对不同数据源进行独立建模分析,不可相互套用模型。该研究一定程度上为有着重访周期短、覆盖范围宽等优势的国产中分辨率遥感数据在农业领域的应用提供依据。     

氮磷互作水稻冠层氮素敏感光谱筛选研究

基于连续两年的水稻氮磷互作盆栽试验,于水稻拔节、抽穗、灌浆等主要生育时期同步测定了冠层反射光谱和水稻植株总氮含量,系统分析了350~1 330 nm波段范围内任意两波段组合而成的差值(DVI)、比值(RVI)及归一化(NDVI)光谱指数与植株总氮含量的关系,筛选了可用于氮磷互作环境下的最佳光谱指数,建立了估算模型,并与已有的水稻氮光谱反演指数进行了比较。结果表明:氮磷交互下水稻冠层光谱受氮素的影响明显高于磷素,呈现随施氮量的增加可见光区反射率下降,近红外区上升的规律;但对磷肥的响应受施氮水平的影响,施磷在缺氮情况下提高了可见光区和近红外区的反射率,不缺氮情况下却使可见光区反射率降低。与植株总氮含量相关性较好的波段组合基本不受植被指数构造形式的影响,表现较为稳定,主要分布在近红外(780~1 330 nm)/可见光(750~770 nm)区域、红边(640~700 nm)区域和可见光(450~500 nm)区域。但施磷与不施磷处理的总氮光谱指数敏感波段组合区域有所变化,施磷处理的敏感区域要小于不施磷处理,且相关性决定系数有所降低。存在对施磷不施磷处理都比较敏感的光谱指数区域,拔节、抽穗和灌浆期分别以RVI(FD719,FD740),NDVI(FD419,FD552),DVI(FD707,FD713)表现最佳,建模决定系数分别为0.87、0.80、0.87,几乎不受氮磷交互作用的影响,验证模型均方根误差分别为1.98、3.68、3.47。已有的氮光谱反演参数中则以m ND705、PRI、NDVI705表现最好,但其预测精度明显受磷肥作用的影响,尤其是在拔节期,不施磷处理下的精度要远低于施磷处理,且整体精度均低于本研究新选的氮光谱指数。因此,氮磷互作对水稻氮光谱反演指数的波段组合及预测精度产生影响,要提高氮素光谱诊断精度,需要根据情况选择适宜的光谱指数。     

水稻冠层光合有效辐射的分布特征及其与叶面积指数的关系

采用冠层分析系统对不同株型水稻冠层的光合有效辐射(PAR)进行了观测,测得入射PAR、冠层反射PAR、透射PAR和水面反射PAR,计算求得冠层反射率、水面反射率、水稻冠层吸收的PAR(APAR)和PAR吸收系数(FAPAR),并研究了它们的变化规律。结果表明,水稻冠层中FAPAR与LAI的相关性达极显著水平,相关方程的估算精度达88.48%,可用于大尺度的全球变化研究中地面数据与卫星遥感数据的链接。     

玉米抽穗期雄穗对冠层反射率辐射传输特征的影响

为分析玉米雄穗对冠层可见光、近红外波段辐射传输特征的影响,运用四维轨道塔吊系统获取连续2 a玉米抽穗期的冠层光谱,并在抽穗初期和末期分别进行了3个梯度的剪穗试验,分析玉米抽穗期冠层二向反射率特征以及雄穗干物质含量特征。结果表明：1）比较抽穗期不同时间冠层反射率的模拟值和实测值得出,在抽穗初期实测值高于模拟值,随着生育期的推进,模拟值逐渐高于实测值。但在可见光波段整个抽穗期实测值均高于模拟值,在近红外波段模拟值总体高于实测值。2）分析不同穗梯度冠层二向反射率特征发现,在可见光波段,太阳主平面和垂直太阳主平面方向上,2个散射方向的无穗反射率值在所有观测角度上均最高,1/2穗次之,全穗最低;近红外波段,在太阳主平面方向,3个穗梯度反射率差异不大,但在垂直太阳主平面方向,后向散射方向反射率值总体高于前向散射方向反射率值,且无穗反射率值依然总体高于1/2穗和全穗;在垂直观测条件下得到相同的结果。3）分析PROSAIL模型模拟值和农学参数相关性,得出模拟值与叶绿素含量、叶面积指数在全波段呈显著负相关,无穗实测值和模拟值分别与叶面积指数和叶绿素含量相关性表现一致。4）在玉米整个抽穗期雄穗鲜质量变化差异较大,而干质量变化差异不大。研究可为修正辐射传输模型、提高模拟精度,使之更好地应用于植被理化参数反演提供科学依据。     

基于小波包变换的农作物分类无人机遥感影像适宜尺度筛选

为寻找适宜分类的空间尺度,该文提出一种基于小波包的空间尺度选择方法。该文以无人机航拍农作物影像为数据源,针对高空间分辨率遥感影像农作物分类问题,基于小波包变换对影像分类特征进行多尺度定量分析。将七种农作物影像样本进行小波包分解,从高频部分获取均值,方差,能量,能量差四种纹理信息,从低频部分获取光谱信息,构建分类特征矢量,通过作物样本之间的J-M距离,分析在不同小波包分解层样本之间的可分性,并进一步通过农作物面向对象分类精度和分割耗时评价适宜尺度。该文选择位于河北的涿州农场为研究区,利用无人机航空影像,对提出的方法进行试验验证,结果显示:小波包分解到第三、四层级时,即空间分辨率为0.32~0.64 m时,适宜农作物面向对象分类;在适宜尺度下,基于小波包分解的面向对象分类总体分类精度可达到89%,Kappa系数可达到0.85。研究结果可为高空间分辨率遥感农作物精细识别提供支撑。     

基于无人机多光谱影像的寒地水稻品质估测

【目的】在稻谷收获前准确估测稻米品质,为改善水稻养分管理、实现优质优价提供参考。【方法】试验在黑龙江省佳木斯市大兴农场和青龙山农场进行,两个地点土壤肥力具有较大差异。每个农场选择一块稻田,以20 m×20 m间隔采集土壤样品分析碱解氮含量,通过变量施氮形成产量水平、长势差异明显的水稻群体。利用大疆精灵4四旋翼多光谱无人机获取水稻分蘖期、拔节期、抽穗期和成熟期冠层多光谱数据。成熟期采集长势具有明显差异的水稻样品和对应的土壤样品,测定土壤有机质和速效氮、磷、钾含量,水稻籽粒蛋白质和直链淀粉含量,产量和食味值,随机选择其中67%的数据通过逐步多元线性回归构建不同生育时期的品质估算模型,其余33%的数据用于模型的验证。【结果】大兴农场水稻成熟期土壤有机质、碱解氮、有效磷和速效钾含量的变异系数分别为11.65%、14.44%、37.66%和11.60%,青龙山农场分别为14.45%、14.32%、36.37%和28.51%。成熟期两个地点水稻产量和食味值的变异系数均大于10%,青龙山农场水稻蛋白质含量变异系数也超过10%,而两地稻米直链淀粉含量的变异系数仅为1.11%～1.83%,因此,水稻直链...     

基于多尺度形态学滤波的高分辨率遥感影像分割

针对目前高空间分辨率遥感影像分割预处理噪声去除过程中,通常都是对影像采用同一尺度,即同一尺寸的结构元素,进行滤波,忽略了不同地类中的噪声尺度不一致的问题。该文基于形态学开闭重建运算,采用加权思想,充分利用不同尺度结构元素能去除对应尺度噪声的特点,结合多个尺度结构元素的滤波结果,提出一种多尺度形态学滤波方法。试验结果表明,该方法能有效抑制由于滤波尺度选择不合适造成的影像“过分割”和“欠分割”问题,适合于对高空间分辨率遥感影像的多尺度噪声去除。     

基于高光谱遥感处方图的寒地分蘖期水稻无人机精准施肥

分蘖期根外追肥是水稻生产的重要田间管理环节,也是水稻生长中的第一个需肥高峰期,追肥效果直接影响分蘖数以及中后期长势。为了探究利用无人机遥感构建施肥量处方图指导农用无人机对分蘖期水稻精准追肥,在保障水稻产量的前提下降低化肥施用量,该研究在水稻分蘖期追肥窗口期,利用无人机遥感诊断与农用无人机精准作业相结合,采用无人机高光谱技术建立水稻分蘖期施肥量处方图,结合农用无人机作业参数对待施肥地块进行栅格划分,确定精准施肥量,并通过农用无人机进行精准施肥。结果表明:利用特征波段选择与特征提取的方式在450～950nm范围内共提取5个水稻高光谱特征变量用于水稻氮素含量的反演;利用粒子群优化的极限学习机(Particle Swarm Optimization-Extreme Learning Machine,PSO-ELM)构建的水稻氮素含量反演模型效果要好于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)反演效果,模型决定系数为0.838;结合待追肥区域反演氮素含量(N_r),标准田氮素含量(N_std)、氮肥浓度(p)、水稻地上生物量(B...     

黔东南州气象灾害对水稻生产影响的研究及对策

统计计算了黔东南州几种气象灾害的强度指数,并分析其对水稻生产的影响,重点研究倒春寒、春旱、洗手干、伏旱、洪涝、秋风6种气象灾害对水稻种植面积及产量影响的程度,提出水稻增产的防灾减灾对策措施。     

Penman Monteith模型中水稻冠层阻力的模拟

针对Penman Monteith模型冠层阻力的参数化问题,以南京地区2012-2013年水稻为研究对象,参照Jarvis的气孔阻力模型,建立了水稻的冠层阻力rc与气象、环境因子（太阳净辐射、饱和水汽压差、气温和土壤水分）的关系模型,并以蒸渗仪实测蒸散量资料为对照,对模型的精度进行检验。结果表明,所建水稻冠层阻力模型的拟合度2012年为0.911,2013年为0.810,将模型应用于Penman Monteith公式计算稻田蒸散量,两年的拟合精度分别为0.967和0.953,能较精确地估算稻田耗水量。对模型的敏感性分析表明,饱和水汽压差的拟合参数a2对模型的影响最显著。模型在一定程度上解决了冠层阻力计算复杂,观测量大且易产生观测误差的问题,可作为稻田蒸散的计算方法之一。     

应用Penman Monteith模型估算稻田蒸散的误差分析

通过对Penman Monteith模型（PM模型）进行微分处理,从理论上分析了土壤热通量、储热项、表面层阻力和空气动力学阻力对PM模型模拟稻田蒸散的误差贡献;在此基础上提出储热项修正和稳定度修正建议,并对水稻4个生育期修正后的PM模拟结果与原始模型模拟结果进行比较。分析表明：按照一般量级关系,净辐射、土壤热通量、储热项、表面层阻力、空气动力学阻力误差分别为5%、10%、100%、20%和20%时,对蒸散误差的贡献率分别为26.8%、5.36%、53.6%、11.11%、3.17%。在水稻移栽拔节、拔节抽穗、抽穗灌浆、成熟4个生育期,10cm土层的储热量均大于田间水层的储热量,且土层和水层储热量均随生育期推进而降低。水层储热在前两个生育期对蒸散的影响比后两个生育期大,与原始模拟值相比,前两个生育期仅考虑土壤储热修正后7：00-14：00蒸散降低幅度为0.04～0.073、0.02～0.11mm·h-1,仅考虑水层储热修正后蒸散降低幅度为0.006～0.038、0.003～0.015mm·h-1;仅考虑空气动力学阻力修正后4个生育期的蒸散值平均降低了0.00064、0.0134、0.0055、0.0024mm·h-1。     

Concentration Profile of Nitrogen and Phosphorus in Leachate of a Paddy Plot during the Rice Cultivation Period in Southern Korea

Abstract

The relationships between nitrogen (N) and phosphorus (P) concentrations in surface flooding water and those in the leachate of various soil depths were monitored, and temporal variation of leaching losses of N and P from a paddy plot during rice cultivation was estimated under the conditions of southern Korea. Even flooded conditions nitrification in subsurface soil was identified, but nitrate concentrations in leachate were less than 10 mg/L, the standard drinking water nitrate concentration set by the World Health Organization (WHO). The NO₃‐N and ortho‐P concentrations in the leachate were generally higher than those in the surface flooding water. Field data implied that leaching losses would not be accurately estimated under the flooded conditions of the paddy field when using the N and P concentrations of surface flooding water and infiltration depth. The leaching losses of NO₃‐N from paddy fields were high immediately after fertilization. The study results suggested that proper fertilization and irrigation strategies are required to reduce leaching losses of NO₃‐N from paddy fields.     

区域水稻穗期叶片氮素的遥感估测初探

快速、无损、准确地监测水稻穗期氮素状况,对于诊断水稻生殖生长特征、提高氮肥运筹水平具有重要意义。本研究在浙江省海宁市晚稻试验点进行田间取样试验,并获取同时期CBERS-1遥感数据,分析了试验点晚稻穗期叶片氮素与CBERS-1影像冠层光谱信息之间的关系。结果表明,水稻穗期叶片氮素含量与同期CBERS-1影像的光谱信息NDVI之间有良好的相关性,可以建立水稻穗期叶片氮素含量反演的相关统计模型。但由于遥感影像特征与水稻穗期叶片氮素含量之间存在较复杂的非线性关系,因此统计模型反演精度不够理想。因而,又尝试运用BP人工神经网络方法来反演水稻穗期叶片氮素含量,发现BP人工神经网络模型具有很强的非线性拟合能力,与统计模型相比,其水稻穗期叶片氮素含量的反演精度有显著提高。由此表明,利用CBERS-1遥感影像可以对水稻穗期叶片氮素含量进行建模并反演,能够在较大的范围里估测水稻的氮素营养状况。     

黔中地区水稻土的含硒量及其对糙米硒含量的影响

通过贵州开阳县水稻土硒含量特征和该区水稻硒含量之间关系的调查研究表明:开阳县水稻土水溶性硒含量高于一般水稻土水溶性硒的临界值(0.01μgg-1),这与该区的成土母质、地形等因素有关。富硒水稻土使水稻对硒的吸收增加,该县出产的稻米硒含量普遍比贵州省其它地区高,平均含硒量高于粮食硒的正常含量范围(0.04~0.07μgg-1)。水稻地上各部分含硒量存在差异,糠、秸秆中的含硒量高于糙米,糙米含硒量与土壤硒含量的相关性达极显著水平(r=0.7861*,P<0.05)。     

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。     

京津风沙源区生态环境质量遥感评价模型

自京津风沙源治理工程启动以来,北京市及周边地区生态环境质量有所好转,急需科学合理的评价方法对工程效果进行评价。在前人研究的基础上,结合京津风沙源区的特殊情况,建立了一套京津风沙源区生态环境质量遥感评价体系,同时采用改进的特尔菲法,分析比较了两组专家打分的均值和标准差,引入权衡系数a,能够根据不同的评价角度确定各评价因子的权值,建立了适于京津风沙源区的生态环境质量遥感评价模型。该模型对研究区的综合评价得分值为4.13,符合该区域的实际情况,而采用传统的荒漠化遥感定量模型评价时,结果为轻度荒漠化面积所占比例为28%,中度荒漠化面积所占比例为35%,夸大了研究区生态环境恶化的程度。     

基于影像融合的陕北黄土丘陵沟壑区土地利用自动分类

 采用1种遥感影像和单纯的监督分类方法,在黄土丘陵沟壑地区的土地利用调查中,难以获得高精度的土地利用数据。为解决此问题,以陕北无定河流域为研究区,以主成分变换的方法,对多源遥感影像(TM多光谱数据和SPOT全色波段数据)进行融合处理;同时,在分类中,采用监督分类与非监督分类相结合的混合分类法,改进训练样本选取方法,先以非监督分类获得初始训练样本,在对样本进行删除、增补、合并等调整的基础上,再进行监督分类。2种方法的结合使用,使土地利用信息自动提取的精度明显提高。与仅以TM影像为信息源,采用单纯监督分类法的分类结果对比可知:土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高,分类总精度从82.0%提高到89.2%;水体、水田和城镇用地等面积较小类别的精度,提高了10%以上;坡耕地与林草地的混分现象明显减少,精度均提高了5%以上,取得了良好的分类效果。研究结果为陕北黄土丘陵沟壑区土地利用变化动态监测,提供了重要的技术支持和借鉴。