基于植被指数与叶面积指数的水稻生长状况监测

在江苏省高邮、兴化、阜宁、洪泽分别选择了一个样点,在水稻反射光谱特性与水稻生物学参数荚未的支持下,探讨了基于NOAA／AVHRR遥感影像的归一化植被指数（NDVI）与地面观测数据叶面积指数（LAI）的关系,实现大面积水稻LAI的反演,并以江苏省高邮市为例进行了水稻长势遥感豁测。     

红枣叶面积指数与产量的相关性分析

[目的]分析红枣叶面积与叶长×叶宽以及叶面积指数与产量之间的相关性.[方法]以新疆阿拉尔垦区的密植红枣园为研究对象,通过LA-S叶面积分析系统测算红枣叶面积.对红枣叶面积与叶长×叶宽、红枣叶面积指数(LAI)和产量的相关性进行分析.[结果]叶面积与叶长×叶宽关系密切,达到极显著水平,R2 =0.990 3.红枣叶面积指数与产量之间也存在一定的相关性,在一定范围内产量随叶面积指数的增加而增加.[结论]测算叶片的长和宽可以估算出叶片的实际叶面积;通过控制栽培密度以及调整树形使叶面积指数达到较为合适的数值,以期提高产量.     

估算水稻叶面积指数的调节型归一化植被指数

【目的】叶面积指数（LAI）是描述植物冠层结构、群落生长分析和陆地生态系统研究的重要参数,提高叶面积指数的估算精度是遥感工作者的重要研究方向之一。【方法】通过不同氮素营养水平的水稻小区实验,利用2004年中稻高光谱反射率数据,模拟中等分辨率成像光谱仪（MODIS）前四个通道,提出包含蓝、绿、红和近红外四个谱段的调节型归一化植被指数ANDVI（adjusted-normalized difference vegetation index）。对ANDVI和归一化植被指数NDVI（normalized difference vegetation index）、增强型植被指数EVI（enhanced vegetation index）、绿波比值指数GRI（green ratio index）、红边比值指数RRI（red-edge ratio index）等5个光谱植被指数与水稻LAI的相关关系进行了分析。利用2004年晚稻试验数据,对与LAI相关关系较好的ANDVI进行验证。【结果】ANDVI指数模型预测效果最好,均方根误差为1.771,估算精度达到63.1%。【结论】说明ANDVI具有进行在大面积范围内监测水稻LAI的能力。     

西瓜产量与叶面积指数的相关性分析

对西瓜叶面积与叶长×叶宽,叶面积指数与产量的相关性进行了研究。结果表明:西瓜叶面积与叶长×叶宽存在显著的正相关,相关系数为0.982 5。西瓜的产量与叶面积指数在一定范围内紧密相关,当叶面积指数为2.53时,产量达到最大值。     

水稻叶面积指数与产量关系研究进展

叶片作为水稻器官建成的物质基础,与水稻群体中光环境的优劣和光能利用率的高低关系密切。而叶面积指数(LAI)的大小直接与水稻最终产量相关,且水稻冠层中光合有效辐射吸收系数与叶面积指数相关性极显著。文章综述了水稻在生长的各个阶段叶面积指数和产量之间的关系,同时通过优化品种、改善栽培措施等手段增加水稻最适叶面积指数,提高水稻产量,以期为高产水稻适宜叶面积指数的预测及合理冠层结构的调控提供理论依据。     

旱作水稻冠层光合有效辐射和叶面积指数与产量的相关性分析

[目的]为了了解旱作水稻(Oryza sativa L.)冠层光合有效辐射(PAR)、叶面积指数(LAI)与其产量的相关性关系。[方法]利用SUNSCAN冠层分析仪,对正在进行产量比较试验的旱作水稻新品系的冠层PAR、LAI分别进行测量,并测定各品系的产量。[结果]当水田种植条件下冠层PAR处于223.53～262.23μmol/(m2.s),旱田种植条件下PAR处于119.62～185.74μmol/(m2.s)时,各品系产量均较高;PAR偏低的品系产量较低,但PAR太高的品系产量反而降低。对于大部分试验品系,随着LAI的不断提高,产量也在逐步提高。[结论]旱作水稻高产需要其冠层PAR处于一定的范围内,PAR太高或太低都不易达到高产的目标。LAI与产量呈正相关关系。     

基于SPOT卫星影像的矿区植被指数研究

矿区植被指数的研究对土地复垦、生态保护等方面具有指导意义。选用山西省长治市潞安矿区2004—2007年4年7个时相的SPOTⅡ/Ⅳ影像的卫星遥感数据,首先进行了数据处理(包括大气校正、几何校正、裁剪等),提取NDVI,然后进行多项式逼近和傅里叶逼近,得到4年同期的数据,进行定量化比较。结果表明,NDVI能够动态监测植被变化,沉陷区外比沉陷区内的植被指数要高,矿区开采后的地表植被指数随时间呈递减趋势直至稳定。     

叶面积指数与植被指数饱和点分析及验证

用植被指数(I)提取叶面积指数(L)时,由于叶面积指数较高的区域,植被指数容易达到饱和,植被指数随叶面积指数增加不再呈线性增长,导致叶面积指数的低估。为了解决叶面积指数与植被指数的饱和点问题,以帽儿山实验林场为研究区,选取3块1 000 m×1 000 m大样地,在每个大样地内选取5块100 m×100 m的小样地,另外选取1块100 m×100 m的示范样地,共16块样地,使用LAI-2200和TRAC两种冠层分析仪,测量各样地的叶面积指数作为样本数据。应用贝尔定律分析植被-土壤体系所构成的混合像元,筛选出9种植被指数,构建植被指数与叶面积指数的函数关系式,并模拟均匀分布、球形分布、喜平型分布、喜直型分布等4种叶倾角分布的阔叶树和针叶树冠层反射率,分析不同叶倾角的阔叶树和针叶树植被指数随叶面积指数变化规律,并用实测数据验证。结果表明：无论是阔叶还是针叶在4种叶倾角分布下,对叶面积指数敏感性最高的是比值植被指数;抗大气植被指数、转换型土壤调节植被指数和归一化植被指数对叶面积指数敏感性较强;增强型植被指数、土壤调节植被指数、修改型土壤调节植被指数对叶面积指数敏感性较低;敏感性最低的是垂直...     

不同生育期水稻叶面积指数与产量的关系

为了研究叶面积指数(Leaf area idex,LAI)与产量的关系,以水稻合美占、粤晶丝苗2号品种为试验材料,采取比叶质量法对叶面积指数进行了测定,并对水稻不同生育期LAI与产量及其产量因素的关系进行了研究.结果表明:不同生育期LAI与产量、单位面积穗数和每穗粒数呈正相关,与千粒质量和结实率呈负相关,决定系数平均达0.4~0.9以上,且粤晶丝苗2号决定系数整体高于合美占;提高不同生育期LAI,不能同步提高产量4因素.     

基于热暗点植被指数的马尾松林叶面积指数反演分析

为了减少单一角度卫星遥感与传统植被指数在LAI反演过程中的误差,提升马尾松林LAI反演精度,以福建省龙岩市长汀县河田镇马尾松林为研究对象,获取多角度无人机影像和马尾松林LAI实测数据。根据研究区不同波段热暗点指数、植被指数与实测LAI的相关关系,优化热暗点植被指数构建马尾松林LAI反演模型。结果表明,基于红光波段反射率计算的热暗点比值指数HDRI-r（R²=0.398）是研究区马尾松林LAI反演的重要辅助参数;将HDRI-r引入表征研究区冠层结构的传统植被指数NDVI、GNDVI、RVI、MSAVI、NRI、SIPI、VARI,构建的热暗点植被指数NHDRI与实测马尾松林LAI相关性最高,R²为0.406 5;引入热暗点信息的植被指数（NHDRI、GNHDRI、RHDRI、MSAHDRI、NRHDRI、SIPHDRI、VAHDRI）与实测LAI的拟合R²均>0.37,相较于对应的传统植被指数,R²分别提高了82%、333%、295%、161%、1 409%、380%、192%,热暗点信息与传统植被指数的结合能够缓解植被冠层光饱和现象,有效提高马尾松林LAI反演精度;研究区马尾松林LAI范围为0.11~4.28 m²/m²,总体水平偏低,与当地马尾松林以枝叶稀疏、矮小的“老头松”为主的实际情况相符。     

小麦叶面积指数和产量空间结构性分析

运用地统计学和相关分析法探讨了小麦叶面积指数与产量的空间分布及关系。结果表明,小麦叶面积指数与产量有中等变异和较好的空间结构特征。它们的相关系数为0.692,表现出显著的相关性,说明可以通过对叶面积指数的合理调控来提高小麦的产量。同时也为通过小麦的叶面积指数进行估产提供了一定的依据。     

杂交水稻不同叶面积指数构建与产量的关系研究

采用目前生产上应用的20个籼型杂交稻品种,在高密低肥、中密中肥和低密高肥3种密肥条件下,研究了齐穗期 LAI（叶面积指数）与产量的相关性,进而分析了不同 LAI条件下产量差异、产量构成、物质积累与运转特点;同时分析了关键栽培因子与产量的相关性。最后对产量突破的途径和关键技术进行了讨论,可为目前水稻高产创建提供理论与技术参考。     

SPOT 5卫星影像测绘能力分析

应用多复变函数的值分布理论与技巧,讨论了一类高阶代数偏微分方程的可允许解,建立了高阶偏微分方程的Malmquist型定理,并推广了有关文献的结论.     

基于TM影像和SPSS软件天然草地植被指数及相关性分析

为了研究乌兰县天然草地植被指数特征,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、差值环境植被指数(DVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、修正后的土壤调节植被指数(MSAVI)5种植被指数和植被信号与土壤噪音之比(S/N)对研究区天然草地植被指数进行研究,结果表明研究区天然草地植被覆盖度普遍表现不佳。这说明对研究区天然草地资源的利用应该慎重,并且应重视其生态价值。     

基于主动光谱仪的水稻叶面积指数监测

叶面积指数(LAI)是描述作物长势的重要参数,LAI的实时动态监测对水稻生长诊断和管理调控具有重要意义.为分析水稻LAI与光谱参数的定量关系,设置了不同年份、不同氮肥水平的田间试验,于移栽后定期测试水稻冠层光谱参数,并同步定株测量LAI.结果表明,LAI可以基于主动光谱仪构建的植被指数(NDVI和RVI)进行模拟,NDVI(770,660)、RVI(770,660)均能较好地模拟LAI,预测精度分别为0.97、0.92,RMSE分别为0.41、1.32,RE分别为0.16、0.28,利用主动光谱仪可以实现水稻LAI的快速无损监测,为指导水稻精确管理提供了技术支持.     

基于分段方式选择敏感植被指数的冬小麦叶面积指数遥感反演

【目的】考虑到利用单一植被指数（VI）反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳VI组合以提高LAI反演的精度。【方法】通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合VI来实现LAI的最终反演,并利Landsat5 TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用。【结果】以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以及饱和性问题,联合反演的结果明确优于单一植被指数反演精度。【结论】通过分段选择最佳植被指数形成联合VI可以有效提高LAI反演精度。     

基于高分辨率遥感影像的玉米田叶面积指数反演

根据玉米田样地生物物理参量的野外实测数据,对PROSAIL模型输入参数的取值范围进行率定。通过PROSAIL模型参数敏感性分析,确定不同的输入参数设置方案,模拟不同的叶面积指数、叶倾角、叶绿素含量对应的玉米冠层反射率,建立叶面积指数的缨帽三角分布模式,从而获得玉米田红光-近红外波段反射率-LAI查找表,选取宁夏中卫市WV-3高分辨率遥感影像对玉米种植区域LAI进行反演。通过与实测数据比较,分析了PROSAIL模型在高分辨率遥感影像农作物LAI反演方面的适用性,为高分辨率遥感影像反演农作物LAI提供了方法参考。结果表明,PROSAIL模型输入参数的范围率定与不同设置方案的确定是有必要的,并且运用该查找表从WV-3影像反演的LAI与实测数据较一致,查找表均方根误差为0.47,LAI反演均方根误差为0.24。研究表明,该方法在利用WV-3遥感影像进行玉米田LAI反演中具有较强的适用性,能够进行准确有效的大面积叶面积指数遥感反演。     

基于SPOT5遥感影像的小班区划技术

采用自主开发设计的森林资源规划调查系统,在大的地性线与已有林班线为边界控制条件下,对常用于森林资源调查的SPOT5遥感影像进行了多尺度、多层次逐级分割,获取了影像对象.同时,综合运用分割对象的光谱、空间特征和纹理特征形成分类规则,在此基础上进行小班区划,试验结果表明,该方法得到了较好的小班区划精度.     

寒地水稻不同群体叶面积指数、干物质量与产量的关系

以分蘖力差异较大的水稻品种中龙香1号和龙洋16为试验材料,为明确水稻不同群体叶面积指数和干物质量与产量的关系,采取裂区设计进行试验研究。结果表明,中龙香1号各时期的叶面积指数和干物质量与产量均呈负相关,分蘖期相关系数高于其他时期,栽培上应以控为主;龙洋16与之相反,均呈正相关,齐穗期相关系数最大,栽培上应延长齐穗期的绿叶面积。在供试土壤条件下,高产群体的最优配置也不同:中龙香1号播量为90 g/盘时,插秧密度为4苗/穴;龙洋16播量为90 g/盘时,插秧密度为6苗/穴。因此,高产栽培要根据品种进行播种量和插秧密度设计。