华北地区冬季温室植物冠层温度建

基于温室内植物冠层能量平衡关系,建立了与温室内、外气象条件和温室结构相关的冠层温度模拟机理模型,并在华北地区文洛型温室内对该模型进行了试验验证.结果表明:模型能较好地模拟冬季温室内植物冠层温度,模拟值和实测值之间的相关系数为0.797 5,均方根误差为1.3℃.建立了冠层温度的BP神经网络模型,模型相关系数为0.783 5,均方根误差为0.6℃.在所建神经网络模型基础上,运用敏感性分析法对影响冠层温度的各因素进行重要性分析和排序,得出影响冠层温度的最重要因子是室内温度,其次为蒸腾速率、室外太阳辐射和室内相对湿度.     

田间茶树冠层三维信息获取及其高度和轮廓表达方法

茶树的冠层信息是茶树田间管理的重要内容,也是茶叶机械化作业机具设计的重要依据。针对传统的作物冠层信息获取方法费时费力、主观性强且易造成损伤等问题,提出了一种茶树冠层高度和轮廓的获取与估计方法。首先,通过3D LiDAR从多个站点采集茶园的点云数据,对原始点云进行姿态矫正、ROI划分、配准、降噪以及高程归一化预处理,得到高程归一化的茶树点云。其次,通过反距离权重插值法、不规则三角网插值法在不同空间分辨率下生成茶树的冠层高度模型（Canopy height model, CHM）,其中,空间分辨率0.05m下不规则三角网插值生成的茶树CHM具有较好的插值精度,模型产生的凹坑也相对较少。最后,分别以90~100间的21个百分位数提取CHM的栅格值作为茶树冠层高度与实测值比较,结果表明,第98.5百分位数时估计值最为准确,与真值间的相关系数为0.88,平均绝对误差为3.17cm,均方根误差为4.16cm。此外,在高程归一化的茶树点云中提取20处冠层断面点云,分别采用椭圆模型、高斯模型和二次多项式模型拟合了冠层轮廓点云,其中,二次多项式模型能更好地反映茶树冠层轮廓特征,点云与拟合曲线间平均最小距离的均值为2.60cm,方差为0.21cm2。研究可为茶园现代化管理和茶叶机械化作业机具的设计提供理论支持。     

油菜水分胁迫的冠层表面温度特征及诊断研究

对油菜的冠层温度特征进行了研究,并在此基础上建立了油菜的冠气温差模型和CWSI模型。利用建立的CWSI模型对植株含水率进行预测,结果表明:油菜含水率预测值与实测值的平均相对误差小于9.2%;CWSI模型能够实现对油菜含水率的定性和定量分析。     

基于辅助信息的森林蓄积量空间模拟

以北京市密云县一类清查的样地蓄积量为研究对象,结合与蓄积量相关的辅助因子,采用普通克里格法、协同克里格法对森林蓄积量进行空间插值估测,并与文献[25]同一研究区的基于偏最小二乘法回归法估测结果进行比较分析。结果表明,普通克里格法、基于辅助信息的协同克里格法、偏最小二乘回归法的蓄积量估测值与实测值间的相关系数分别为0.389、0.845、0.766;基于辅助信息的协同克里格法要优于普通克里格法和偏最小二乘回归法,能够明显提高预测精度;与普通克里格法相比,所产生的均方根误差减小了71%,预测值和实测值的相关系数提高了54%。最后生成了密云县森林蓄积量空间分布图。研究表明应用地统计学方法进行蓄积量估测具有很好的应用前景,可以为森林蓄积量的估测提供一种可行的方法。     

基于冠层温度变化的冬小麦蒸散模型

冠层温度是反映作物蒸散的重要指标,基于2006-2011年冬小麦田间试验资料,分析了小区及冠层尺度K-p模型参数的差异,对比了两种冠层温度表达式的冬小麦蒸散量计算模型的模拟效果,得到了基于冠层温度变化的冬小麦蒸散模型.结果表明:不同尺度(小区和冠层)K-P模型参数存在一定差异,冠层阻抗(rc)与临界阻抗(r*)的比值和临界阻抗(r*)与空气动力学阻抗(ra)的比值呈显著线性关系,且与冠层尺度K-P模型参数的差异小于不同尺度(小区和冠层)K-P模型参数的差异.以冠层温度的表达式(rc/ra、rc/r*)计算的作物蒸散量与采用田间水量平衡计算的作物蒸散量呈显著线性关系,以rc/ra参与计算的作物蒸散量明显高于田间实测值,而以rc/r*参与计算的作物蒸散量与田间实测值更为接近.因此,以rc/r*代替rc/ra参与作物蒸散量的计算更能反映田间冬小麦蒸散变化过程.     

冬小麦冠层阻力日变化的估算

根据田间试验观测资料,利用3种作物冠层阻力估算方法推算了冬小麦在拔节、抽穗、灌浆3个生育时期在典型晴天、土壤水分充分供应状况下冠层阻力的日变化。3种作物冠层阻力估算方法为利用波文比能量平衡法使用Penman-Monteith公式反推(rc-BREB)、利用冠层温度和蒸散量推算(rc-Tc)、利用不同部位单叶气孔阻力和有效叶面积指数合成法推算(rc-LAI)。结果表明,3种作物冠层阻力估算方法均推得的冠层阻力日变化趋势相同,但冠层阻力值大小存在差异。冬小麦冠层阻力在08:00～15:00时变化平稳,15:00以后开始升高,日落前后升高最为剧烈。采用冠层温度推算的冠层阻力rc-Tc比rc-BREB偏低,rc-LAI在灌浆后期和15:00后比rc-BREB偏高,且没有rc-BREB变化平稳。     

用冠层温度定量诊断作物根系活动层

冠层温度在定量诊断作物水分亏缺中得到了广泛的应用，1998年和1999年在新疆乌兰乌苏农业气象站试验田对覆膜棉花和玉米进行了研究，在此研究成果的基础上，提出了冠层温度最佳的测定时间，进行了用冠层温度定量诊断作物根系活动层的初步研究，结果表明可以利用CWSI与不同土层含水量的相关系数动态，准确地确定作物根系主要活动层的范围。     

不同水分条件下棉花冠层含氮量高光谱监测研究

【目的】建立1种适用于不同水分条件的棉田氮肥高光谱监测模型。【方法】通过设置包含灌溉梯度和施氮梯度的大田水肥试验,在生育期内同步测定棉花冠层光谱反射率、冠层含氮量(Canopy nitrogen content, CNC)、冠层等效水厚度(Canopy equivalent water thickness, CEWT)等信息,综合分析棉花冠层含氮量及冠层等效水厚度与光谱指数的相关性,确定最优光谱指数并构建棉花CNC的高光谱监测模型。【结果】冠层光谱与CNC在可见光波段附近出现连续的敏感区域,其中最大相关系数|r|max为0.53,位于718nm;在不考虑CEWT对模型精度影响时,NDSI(800,770)的建模效果最佳(R^2=0.76),但是进入花铃后期其预测精度偏低,出现了低估现象;综合考虑CEWT的影响后,本研究选取NDSI(570,500)作为最优光谱指数,所建模型有效改善了棉花含水率变化而造成模型精度偏低的现象(RRMSE=0.18)。【结论】本研究建立的新型水分钝感光谱指数NDSI(570,500)可以有效提升棉花CNC的估算精度,为高光谱技术在棉田氮肥监测的应用提供技术依据。     

基于物联网的日光温室冠层特征温度时空变化规律分析

针对日光温室冬季反季节生产中冠层温度时空分布不均的问题,以典型西北日光温室为研究对象,建立了40通道PT100温度场监测系统,对冬季番茄冠层全天候动态温度数据进行采集,在此基础上,采用克里金插值算法进行冠层温度场建模,通过差分进化算法获取温度极值点,分析了不同天气条件下冠层特征温度的时空变化规律。结果表明,晴天、多云天、阴（雨）天插值验证的R2均大于0.94,平均均方根误差分别为1.34、0.95、0.40℃,该算法更适用于阴（雨）天及夜间低温冠层温度场的插值;在不同天气条件下,温室冠层温度全天整体上呈现西高东低、内高外低的趋势,阴（雨）天温室内温度整体变化规律趋于一致,晴天、多云天气揭被后,受外界光辐射等因素影响室内温度分布差异性较大,晴天夜间温度的下降程度大于阴（雨）天;冠层极值点分布结果表明,在不同天气条件下,极值特征点在日光温室中分布区域基本相同,冠层最高温点主要位于温室中部[22.0m,2.5m]附近,最低温点主要位于温室东部外膜[4.0m,5.48m]附近。日光温室冠层极值特征点的获取为温室栽培、温度灾害监测与传感器部署等研究提供了理论基础。     

基于热红外遥感影像的作物冠层温度提取

热红外影像较难直接提取作物冠层区域,因而无法获得较精准的作物冠层温度。本文以拔节期的玉米为研究对象,利用六旋翼无人机搭载热红外成像仪和大疆精灵四Pro无人机,获得热红外影像及正射影像。基于高分辨率正射影像,采用改进的Canny边缘检测算子、支持向量机(Support vector machine,SVM)和小波变换3种方法提取玉米冠层区域,将提取结果进行二值化处理后,在热红外影像中以此生成掩膜并提取玉米冠层温度。应用提取的矢量面分析提取效果并对3种提取算法的精度进行评价。实验结果表明,改进的Canny边缘检测算子提取效果最优、SVM算法次之、小波变换最差,提取精度分别为87. 3%、74. 5%、68. 2%。同时,将手持测温仪测得的玉米冠层温度与提取的冠层温度进行误差分析,结果表明,基于改进的Canny边缘检测算子提取的玉米冠层温度与地面实测值相关性最高,决定系数R~2=0. 929 5,SVM算法决定系数R~2=0. 895 7,小波变换决定系数R2=0. 876 0。改进的Canny边缘检测算子能够更好地提取玉米冠层区域,获取更加精确的玉米冠层温度,从而能够更有效地监测玉米生理状况,进行旱情预测,制定合理的灌溉、施肥措施以提高玉米产量。     

点源时间序列数据缺失值的估值不确定性分析——以小流域气象和水文数据为例

【目的】对普遍存在的时间序列缺失值进行有效估值,进而改善时间序列数据的质量。【方法】以亚热带典型小流域长期定位观测的气象(最低气温、最高气温、太阳辐射)及水文(降水量、地表径流量)数据为样本并利用计算机模拟的方法,比较了线性内插法、K-最近邻插值法、多项式插值法、样条插值法和核密度估值法5种估值方法的性能差异,分析了不同取样时间步长(日和月)及不同数据缺失量(1%、5%、10%、15%、20%)条件下对缺失值进行估值的不确定性。均方根误差(RMSE)、绝对值平均误差(MAE)和Pearson相关系数(r)3个交叉验证指标用于评估5种估值方法的性能优劣。【结果】①5种方法估值性能较好,Pearson相关系数为0.62～0.99(P<0.05),且以核密度估值法和多项式插值法的估值性能为优;②数据缺失量和取样步长增加降低了5种估值方法的估值精度;③数据集的变异系数(CV)与估值评估指标(RMSE、MAE及r)显著相关(P<0.05)。【结论】核密度估值法和多项式插值法的估值结果相对更可靠,变异系数是影响估值不确定性的重要因素。     

基于Cokriging插值修正冬小麦面积遥感监测

在研究区内冬小麦种植区选取149个地面样方,筛选样方内反映种植结构、地块破碎程度、地形因素的参数并利用差分GPS测量,对3个参数量化并确定插值的主辅变量。探讨和比较了利用普通克里格和协同克里格2种插值方法对研究区的冬小麦种植面积比例的插值结果。结果表明,相同采样数量下,协同克里格法相对于普通克里格法的均方根误差降低1.48%,预测值与实测值之间的相关系数提高了6.82%,利用COK插值获取研究区内冬小麦种植面积比例分布状况,可以分区域对大尺度冬小麦面积遥感提取结果进行修正。     

棉花冠层温度的变化规律及其用于缺水诊断研究

作物冠层温度是反映作物水分状况的一个良好标准，在研究环境因素对冠层温度影响的基础上，分析了不同土壤水分条件下棉花冠层温度的变化规律。研究表明了冠层温度与细胞液溶液浓度之间存在良好关系，建立的冠层温度与气温差同气象因素和土壤水分的关系可用于判断作物的缺水状况。     

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作为输出变量利用多元线性回归、支持向量机和随机森林3个算法模型训练学习,建立了夏玉米LAI的反演模型。【结果】多光谱植被指数以及TC均与夏玉米LAI在P0.000 1水平上显著相关,相关系数均在0.5以上;RF算法于拔节期、喇叭口期、以及吐丝期3个生育期的LAI预测值与实测值的R~2均高于MLR算法和SVM算法,对应的RMSE及NRMSE均低于MLR算法和SVM算法;融合热红外TC后的RF模型反演精度均有不同程度的提升,各生育期LAI预测值与实测值R~2均大于同时期未融合TC的LAI反演模型。【结论】多光谱植被指数以及TC均与夏玉米LAI具有较强的相关性,且RF算法构建的夏玉米LAI反演模型精度优于MLR和SVM算法,同时TC的加入可以有效提升夏玉米LAI反演精度。     

棉花冠层温度的变化规律及其用于缺水诊断研究

作物冠层温度是反映作物水分状况的一个良好指标，在研究环境因素对冠层温度影响的基础上，分析了不同土壤水分条件下棉花冠层温度的变化规律。研究表明了冠层温度与细胞液浓度之间存在良好关系，建立的冠层温度与气温差同气象因素和土壤水分的关系可用于判断作物的缺水状况     

基于红外热成像的核桃冠层温度测量不确定性分析

为了探究和量化利用红外热成像系统进行核桃冠层温度测量过程中所产生的不确定性,利用A310f型红外热像仪在核桃园区对样本树冠层进行为期20 d的高频连续观测,对样本树进行了不同方向(东、西、南、北)和不同高度角(10°、30°、45°、60°、80°)的冠层温度测量。首先,对5个重要参数的敏感性进行分析,发现冠层温度受叶片辐射率(εleaf)影响最大,受环境反射温度(Trefl)影响次之,受空气温度(Ta)和空气相对湿度(RH)影响较小,对距离(D)变化不敏感。其次,对3棵样本树与4个方向的冠层温度进行双因素方差分析,结果表明,各方向之间达到了显著性水平(P 0. 05),进一步通过多重比较确定了南、北两个方向存在显著性差异(P 0. 05),其他各方向之间差异不显著。对不同高度角的分析表明,5个高度角之间不存在显著的温度差异。然后,通过温度廓线法直接观察到冠层外部温度高于内部温度,同时,温度频数直方图反映出像素点呈现双峰分布特征,冠层像素点的峰值温度为25. 1℃。最后,对冠层内外温度进行方差分析,结果表明,两者之间存在极显著性差异(P 0. 01)。     

基于WOFOST-SHAW耦合模型的冬小麦冠层气温模拟

以河南省商丘地区为研究区域,在田间实验的基础上,对WOFOST模型和SHAW模型进行本地化标定,利用WOFOST-SHAW模型模拟2016年冬小麦拔节期-成熟期冠层0~80 cm高度每小时气温的变化特征,并将其模拟结果与实测数据进行对比。结果表明,利用WOFOST-SHAW模型模拟的冬小麦冠层,除了80 cm高度,气温的模型效率均大于0.90,超过75%的模拟气温的绝对误差在-1.5~2.5℃之间,说明冠层气温的整体模拟精度较高。WOFOST-SHAW模型对冬小麦冠层各高度的日最低气温的模型效率平均值为0.86,日最低气温模拟值偏高0.53℃,说明冠层日最低气温的模拟值与实测值吻合度较高。同时冬小麦易受冻高度层模拟气温能准确地反映0℃以下的冠层日最低气温,因此,WOFOST-SHAW模型可以很好地模拟冠层气温,提升SHAW模型的适用性,可为冬小麦晚霜冻害的监测提供参考依据。     

基于冠气温差的淮北地区水稻日需水量估算模型研究

【目的】构建水稻日需水量估算模型,为灌区动态用水管理提供科学指导。【方法】以淮北淮涟灌区水稻为研究对象,通过称质量法获取水稻日需水量,同步采集水稻冠层温度和相关气象要素,分析各要素与实测水稻日需水量关系,构建了以太阳净辐射和冠气温差为参数的水稻日需水量估算模型,并利用叶面积指数对其进行修正。【结果】太阳净辐射量和冠气温差是反映水稻日需水量的关键因子,水稻日需水量与太阳净辐射呈正线性相关,与冠气温差呈负线性相关,冠气温差随着生育期延续有增大的趋势。通过叶面积指数修正的模型相对误差为5.07%,均方根误差为0.183 mm/d。【结论】利用冠气温差估算水稻日需水量,方法较为简单,精度满足灌溉管理要求。     

冬小麦拔节期冠层温度与产量的关系研究

通过对13个冬小麦品种拔节期的冠层温度、产量、千粒重、抗旱指数及其关系研究得出,产量与拔节期冠层温度表现出负相关趋势,而千粒重与冠层温度表现出正相关趋势,且灌水处理的拔节期冠层温度对产量及千粒重的影响要大于不灌水处理,拔节期冠层温度对千粒重的影响显著于对产量的影响。安丰88、石05-7494对水分的敏感性较差,抗旱性较好,产量较高,只是前者拔节期冠层温度高,后者拔节期冠层温度低,适合干旱地区栽种。     

冬小麦冠气温差及其相关影响因素关系研究

在冬小麦主要生育期(2002年的4月初到5月底),对3个不同水分处理测定了冠层温度、气温以及土壤含水率和叶面积指数,并进一步计算了冠气温差并分析了冠气温差与土壤含水率和叶面积指数间的关系。结果表明:不同的灌溉措施对冠气温差的影响是有差异的;中午14:00左右在H2高度处(冠层之上)的冠气温差能反映作物的水分特征,可以用此时刻的实验结果来检验遥感数据反演冠气温差的精度;在60～80cm土层的土壤体积含水率能较好地反映中午14:00冠层之上冬小麦冠气温差的变化情况,不同水分处理二者的相关系数(R2)分别为0.60361(节水灌溉),0.95668(充分灌溉),0.84597(不灌溉);不同水分处理下的冬小麦主要生育期的叶面积指数与冠气温差也有一定的相关性,冠层之上二者的相关系数分别为:0.76082(节水灌溉),0.40548(充分灌溉),0.99499(不灌溉),这为区域上遥感反演作物冠气温差来监测土壤含水率及作物估产提供了依据。