黄淮海地区冬小麦物候对气候变化的响应及对产量的影响

我国是农业大国,冬小麦是我国主要的粮食作物之一,研究其物候对于气候变化的响应以及对其产量的影响是研究气候变化对于农业生产影响的重要内容。以黄淮海地区5个省(市)为研究区域,利用1999—2015年SPOT VGT/NDVI数据提取出冬小麦主要生育物候期(返青期、抽穗期和成熟期)时空分布信息,分析气候变化对于冬小麦物候的影响以及物候变化与冬小麦产量之间的关系。结果表明,冬小麦返青期与气候数据之间并无明显相关性,而抽穗期和成熟期与3月份气温存在显著相关性,同时冬小麦产量与这2个物候期关系密切,抽穗期至成熟期时间段的长短与冬小麦产量极显著相关。     

冬小麦关键物候空间分布遥感监测方法研究

物候信息对农作物生长的动态监测、田间管理具有重要意义。归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)能够在大范围覆盖区域内准确地反映农作物物候信息。以河北省为研究区域,选用2000至2009年的SPOT/VEGETATION NDVI旬合成产品数据集,尝试结合气象站点的气温,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构NDVI时序曲线,以动态阈值法监测研究区冬小麦的返青期开始和抽穗期开始,并对监测结果进行了分析。空间分布上,河北省冬小麦物候期总体上呈现由南到北逐渐推迟的空间分布规律,从各具体年份来看,冬小麦遥感监测结果符合实际的物候地面观测结果,并在因异常气候变化物候期发生变化的年份也有较好的反应,结果表明,通过NDVI时序曲线结合气温的方法可以准确监测河北省冬小麦关键物候期。     

基于MODIS NDVI数据的辽宁省春玉米物候期提取研究

遥感提取玉米物候信息可以提高田间精细化管理水平,对监测玉米季节性变化、确保粮食安全等具有重要意义。以辽宁省为研究区,基于2007,2008,2009年的MODIS植被指数(NDVI)数据,利用非对称高斯(AG)、Savitzky-Golay滤波(S-G)和双逻辑斯蒂克调合函数(DL)三种拟合方法重构春玉米NDVI时序曲线,并使用4次拟合平滑方法处理重构后的时序曲线。在此基础上,提出以动态振幅阈值法取代动态阈值法,并采用动态振幅阈值法、拐点法和最大值法提取春玉米关键物候期(出苗期、拔节期、抽雄期、成熟期),最后使用辽宁省12个农业气象站的地面物候观测数据对提取结果加以检验。结果表明:基于AG模型的重构NDVI时序曲线保真能力最强,其重构曲线与原曲线各年平均的均方根误差(RMSE)分别为0.035,0.050和0.041;基于S-G滤波方法的重构NDVI时序曲线平滑能力最强,其各年平均的拟合值(R2)分别为0.99,0.993和0.993;就春玉米拔节期、抽雄期、成熟期的提取而言,基于AG时序曲线的提取结果优于其他2种方法的提取结果,其3年提取结果与实际观测值的平均绝对误差(MAE)均小于5d,均方根误差(RMSE)均小于4d;而对春玉米出苗期而言,基于S-G时序曲线的提取结果明显优于其他两种方法的提取结果 ,其各年出苗期RMSE分别为4.1d、4.0d和2.9d;动态振幅阈值法优于前人所用的动态阈值法,能够有效地纠正异常低值点,使提取结果更接近真实日期。研究结果可为利用遥感资料提取春玉米物候期提供参考。     

基于MODIS NDVI数据的郑州市植物物候监测研究

基于2011年MODIS NDVI 500 m空间分辨率的16 d合成时间序列数据和郑州市域植物分布图,利用MODIS数据中高质量的植被指数研究河南省郑州市域植被的季节性变化规律,并通过时间序列谐波分析法(HANTS)和滑动平均法提取3种植被类型的关键物候期。结果表明:2011年郑州市域大部分林地、草地在第85~110天集中生长,到第220~240天基本成熟,在第305~325天逐渐停止生长,生长季长度为200~220 d。大部分冬小麦开始期在第40~60天,在第100~120天生长达到极限,在第135~150天逐渐停止生长,玉米生长期集中在第165~180天,在第220~235天进入抽穗期,在第260~270天生长结束,农作物的生长季长度为90~110 d。研究结果与实地调研、前人研究资料基本相符,具有可靠性,因此利用MODIS NDVI数据能快速监测植被、有效获取区域植被物候信息。     

辽蒙农牧交错带植被物候变化遥感监测

植被物候信号能够反映温度和降水等变化对植被生长的影响,对理解植物和环境间的相互作用关系、植物的适应机制和生存策略,应对全球变化具有重要的科学意义。研究区为辽宁朝阳、阜新,内蒙古赤峰、通辽,采用非对称高斯函数对2000—2015年研究区MODIS MOD13Q1 NDVI数据重建,提取辽蒙交界地区植被的物候信息——返青期和枯黄期。结果表明,辽蒙农牧交错带植被返青期在16年间表现为明显提前的趋势,赤峰市和朝阳市植被返青期整体呈显著提前,通辽市和阜新市植被返青期呈微弱提前;研究区内植被枯黄期发生变化区域较少,仅赤峰市和通辽市呈微弱延后趋势。     

基于近地遥感的冬小麦生物量动态监测方法

为探寻准确高效的冬小麦生物量动态监测方法,以2018—2020年SRS-NDVI观测仪监测数据为基础,将冬小麦生物量观测数据以返青期为界分为两个阶段。选取归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、增强型植被指数(EVI2),计算逐日累积植被指数(CVI)并分别进行曲线拟合分析,建立回归模型,研究各植被指数与实测冬小麦生物量之间的关系。结果表明:冬小麦播种至返青期,最优模型为二次多项式,基于NDVI的累积植被指数模型估测精度最高,y=-0.0479x~2+7.0481x-25.5040,R~2为0.9829,均方根误差(RMSE)为9.61,平均相对误差(MRE)为10.51%;冬小麦返青至成熟期,最优模型为幂函数,最佳估测模型仍为基于NDVI的累积植被指数模型,y=0.0126x~(2.3938),R~2为0.9553,RMSE为150.25,MRE为10.22%。因此,基于NDVI的累积植被指数是冬小麦生物量动态监测的最佳方法,可为作物自动化观测提供新的思路和方法。     

气候变暖背景下中国冬小麦物候期的时空特征

利用国家农业气象试验站和国家基本气象站实测的冬小麦物候数据和气温数据,通过地理信息技术、5日滑动平均法、相关性分析,探讨了2003—2012年我国冬小麦主要种植区内冬小麦返青期、拔节期、成熟期起始日期的时空分布特征及其对气温因素的响应。结果表明:近年来研究区域内冬小麦返青期、拔节期、成熟期起始日期在空间上自东南向西北逐渐推迟,在时间序列中返青期、拔节期、成熟期的发生时间主要呈延后趋势;农业界限温度初日自东南向西北逐渐推迟;农业界限温度的通过日期在西北地区呈提前趋势,在东部地区呈延后趋势;冬小麦物候期起始日期与农业界限温度初日呈极显著正相关,说明温度升高可以促进冬小麦生物过程进行,有利于冬小麦拔节期、成熟期等生育期发生,从而导致冬小麦物候期提前发生。     

基于植被指数、叶绿素荧光和碳通量的华北山地人工林物候对比研究

  目的  物候指植被生长发育的节律性变化,是对气候和环境变化长期适应的结果。本文通过研究植被指数（NDVI、EVI）和日光诱导叶绿素荧光（SIF）与总初级生产力（GPP）之间关系,探究各指数在研究区反映植被动态变化的能力,为深入了解人工林对气候变化的响应提供参考。  方法  利用Timesat 3.3软件对2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP数据分别进行滤波。采用双逻辑斯蒂方程对4种指数时间序列进行拟合并根据曲线最大变化速率提取生长季开始期（SOS）和生长季结束期（EOS）。利用相关性分析、均方根误差分析研究NDVI、EVI、SIF反映植被动态特征的能力。  结果  （1）2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP这4种时间序列曲线变化特征基本一致,NDVI、EVI、SIF月均值均与GPP月均值呈现显著正相关关系。（2）GPP月均值与NDVI、EVI之间决定系数R2在春季、秋季均大于SIF。然而,在夏季GPP月均值与NDVI呈现显著相关性,与EVI和SIF并无明显线性关系。（3）NDVI、EVI、SIF与GPP提取物候参数的均方根误差结果显示:利用EVI提取物候参数结果与GPP最为接近,其次为NDVI,最后为SIF。  结论  在本研究区内,MODIS NDVI、EVI能够更好地反映植被动态变化特征。由于NDVI、EVI数据是依据植被冠层结构光谱特性和叶片反射率提取的物候信息,因此会导致植被指数（NDVI、EVI）提取物候期比GPP提取物候开始期提前和物候结束期滞后。利用SIF数据提取物候参数SOS和EOS均提前于GPP数据提取物候参数S0S和EOS。SIF数据由于像元覆盖面积与通量塔GPP数据不完全吻合影响了GPP与SIF之间的相关关系。      

基于MODIS NDVI数据的辽宁省玉米种植面积提取研究

基于2017年MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,采用Savitzky-Golay (S-G)滤波方法和非对称高斯(AG)拟合方法重构辽宁省春玉米种植面积的NDVI时序曲线,使用4次拟合法平滑重构曲线,采用动态振幅阈值法、拐点法和最大值法提取了辽宁省春玉米的关键物候期(出苗期、拔节期、抽雄期),并联合决策树分类法估测了辽宁省春玉米的种植面积。结果表明:基于S-G重构法的MODIS NDVI时序曲线的综合性能更优,其重构曲线与原曲线间的平均均方根误差(RMSE)为0.196,平均平滑拟合度(R²)为0.983;对春玉米出苗期和抽雄期的提取效果而言,基于S-G重构法的提取结果更优,平均误差分别为3.9和2.6 d;对春玉米拔节期而言,基于S-G重构法和AG重构法的提取效果相当,平均误差分别为2.9和2.8 d;基于S-G重构曲线提取的春玉米种植面积的精度为94.35%,优于基于AG重构曲线提取的精度89.29%。     

基于 HJ－CCD 数据的中高分辨率植被物候提取1）--以密云水库上游为例

利用中国2010年环境星数据,在对其进行预处理的基础上,结合数据重建技术,获得研究区域30 m分辨率的NDVI精细时间序列数据。采用逐像元分段Logistic拟合方法,重点检测该区域自然植被物候。对不同植被类型和不同尺度下的物候差异做了比较分析,并对各尺度遥感物候和气象物候的关系做了比较。结果表明：落叶针叶林和草地两种植被类型春季返青期较早开始,平均日期为4月23－24日,草地的生长期最长,平均为222天,各植被类型衰落期为9月中下旬;基于环境卫星数据,得到的30 m尺度遥感物候能很好的体现各类别植被边缘,与传统气象物候对接表现更好。     

多种时序NDVI重建方法比较与应用分析

【目的】NDVI时序数列能够模拟植物的生长过程,反映其生长状况。目前重建NDVI时序数列的方法有很多,由于模型和参数的不同导致结果存在不确定性以及偏差。本研究旨在对比3种模型（Whittaker平滑、HANTS和Savitzky-Golay滤波）在物候提取和复种指数提取中的应用,以探讨各模型的优缺点。【方法】采用16 d间隔的MODIS MOD13Q1 2000-2012年陕西地区影像,利用3种模型拟合重建NDVI时序数列。首先,将研究区划分为3个气候区,每区分别选择林地和耕地两个采样点,视觉比较各采样点3种模型拟合效果。其次,通过均方根误差、相关系数和信噪比对比各模型拟合精度,并探讨不同植被类型之间拟合精度的差异。然后,采用动态阈值法提取13年植被物候参数（生长开始日期SOS、生长结束日期EOS、生长周期LOS）,对比模型提取不同植被类型物候参数均值和标准差的差异。最后,利用二次差分算法和提取规则获取陕西13年复种指数,对比3种模型提取和统计年鉴计算复种指数之间的差异。【结果】Savitzky-Golay滤波拟合精度较高,复种指数提取精度较高,但是提取物候参数方面存在较大误差;HANTS提取物候参数效果较好,但参数设置复杂以及精度较差;Whittaker平滑参数设置简单,能有效降低原始影像的信噪比,在精度和物候参数提取均表现良好;均方根误差和相关系数作为精度检验的标准,二者存在负相关,相关系数比均方根误差更灵敏。【结论】Whittaker平滑能够很好地平衡NDVI时序数列的保真度和粗糙度,在提取物候参数方面表现良好,在提取复种指数方面还有待进一步研究。     

京津冀地区冬小麦播种面积快速提取技术研究

冬小麦是我国的主导粮食作物之一,及时掌握冬小麦种植信息对农业部门制定政策、调整农业结构具有十分重要的意义。以京津冀地区为例,综合考虑遥感数据源成本、数据处理时间以及时间分辨率等要素,提出了一种以MODIS-NDVI产品为主要数据源,提取冬小麦播种面积的技术方法。通过对冬小麦种植区的实地考察与采样,准确获取了反映冬小麦生长周期的NDVI时间序列曲线,并将采样点NDVI时间序列曲线与物候期相结合,识别冬小麦的典型物候期,以决策树分类方法设定阈值,逐级快速剔除了非耕地区和林地区,实现了冬小麦种植区的提取。提取的冬小麦种植区与实地采样点的匹配度达到93.33%,与统计年鉴公布数据的比较结果表明分类精度达到91.84%,为快速提取大面积农作物种植信息提供了一种可操作的技术手段。     

渭北旱塬区气温变化与冬小麦物候的响应

通过对渭北旱塬区永寿、风翔、蒲城、旬邑4个农业气象试验站1971年到2010年冬小麦观测数据以及30个县市区同期气象资料同步观测分析,得出渭北旱塬区气候近40年来增温明显,且以冬季和春季增温最为显著。受气候变化影响,本区域冬小麦播种期、越冬期推迟,返青期、拔节期、抽穗期、成熟期等发育期普遍提前,以返青期提前最为显著,相关性分析显示,除了冬前生长期,冬小麦越冬期以及春季各发育期间隔和发育期平均气温相关显著,而且春季的相关性明显比冬季显著,但表现在发育期间隔方面,却是冬小麦越冬期呈显著缩短趋势,而返青后各发育期间隔没有明显变化。结论认为：气候变暖一方面有利于越冬农作物安全越冬,减少冻害对农业生产的影响,而且温度升高,也增加了农业生产积温,使农作物可生长期延长,有利于提高复种指数;另一方面,由于旱塬区春季气温变率较大,发育期提前将导致作物受冻害的气候风险增大,尤其果树开花期遭受冻害,将对产量构成严重威胁。冬季气温持续上升,将导致冬小麦条锈病孢子和林果病虫害等安全越冬,对病虫害防治工作带来很大难度。因此,气候变暖对旱塬农业生产将产生深刻的影响,应引起高度关注。     

基于LST/VI的冬小麦农田含水量监测研究

利用MODIS数据提取了7种不同植被指数(LST/VI)作为遥感参数,将其与地面实测含水量进行相关性分析,探索不同植被指数与土壤、植株含水量的关系,旨在为山西省冬小麦农田含水量监测提供科学依据。结果表明:与植被供水指数相比,LST/DVI和LST/RDVI在拔节期进行冬小麦干旱监测较好;而在抽穗期LST/PVI、LST/SAVI可代替LST/NDVI来监测冬小麦干旱;成熟期利用LST/PVI进行干旱监测,其效果明显好于LST/NDVI。     

2007—2014年锡林浩特草原返青期变化的遥感监测

草原返青期是指在温度和水分条件达到适宜状态时,牧草开始萌发、变绿、生长的时间。通过监测草原返青期不仅可以预测年度草原植被长势及产量,还可为草原管理部门合理安排季节畜牧业生产的实施提供科学依据。本研究选取内蒙古锡林浩特市草原区作为典型的研究区,采用非对称高斯函数对2007—2014年该区NDVI时间序列滤波,采用动态阈值法对该地区返青期的变化和3—4月份平均气温和累计降水量的分析。结果显示:2007—2014年锡林浩特草原区各返青期总体为提前趋势,但受到地理区位的影响,东南部区域表现为提前,而西部返青期延后;相对于3—4月份累计降水量,返青期的变化更易受到该时间段平均气温的影响,温度越高越有利于返青期的提前。     

气候变暖对天水冬小麦生长发育的影响

运用天水农业气象试验站1981～2008年冬小麦生育期观测资料及麦积国家基本气象站同时期的气象资料,分析了近28年气温升高对冬小麦生长发育的影响。结果表明,1981～2008年天水年平均气温以0．04℃／a的线性趋势上升,其中升温幅度最大的为春季,最小的为夏季。受气温升高的影响,冬小麦全生育期温度适宜性逐年代变好,拔节期～抽穗期、抽穗期～乳熟期温度适宜度线性上升明显。冬小麦返青以后,各生育期提前比较明显,起身期、拔节期、开花期、成熟期分别以0．97、0．50、0．40、0．36d／a的速度提前。全生育期天数以O．59d／a的速度减少,1988～2008年全生育期减少了20d。返青期～拔节期、抽穗期～开花期间隔日数分别以0．57、0．16d／a的速度减少。冬小麦生育期天数减少,有利于气候资源的充分利用,但也增加了生长后期的水分胁迫。     

基于NDVI时间序列数据的冬小麦种植面积提取

归一化植被指数(NDVI)是利用遥感技术提取作物信息的重要指标,其时序曲线能反映植被的生长变化,在农作物种植面积信息提取上有较大优势。以河北平原为研究区,利用空间分辨率250 m的MODIS NDVI数据提取2011—2016年冬小麦种植面积。首先利用HANTS滤波建立NDVI时序曲线,结合区域物候信息和种植模式,提取冬小麦种植像元。因MODIS影像空间分辨率较低,结果受混合像元影响大。运用像元二分模型分解混合像元,计算单一像元冬小麦覆盖度进而计算研究区冬小麦种植面积,并利用Landsat数据对结果进行验证。结果表明,利用时间序列谐波分析法(HANTS)滤波和像元二分模型相结合可提高冬小麦种植面积提取精度,总体分类精度达90%以上;2011—2016年河北平原冬小麦种植面积总体减少,其中河北平原北部和山前平原冬小麦面积缩减,近海平原呈增长趋势。     

不同生育期水分亏缺和施氮对冬小麦产量及水分利用效率的影响

【目的】研究不同生育期土壤水分亏缺和施氮对冬小麦产量及水分利用效率的影响,探讨小麦生长的水分亏缺敏感期和合理施氮量。【方法】以冬小麦小偃22为试验材料,设置4个氮肥水平和11个水分亏缺处理,采用盆栽试验,研究不同生育期水分亏缺和施氮水平对冬小麦水分利用效率、产量及其构成要素的影响。【结果】不同生育期土壤水分亏缺和施氮水平对冬小麦产量和水分利用效率有一定影响。与全生育期不亏水处理相比,返青期水分亏缺处理冬小麦干物质显著降低了7.70%,产量、水分利用效率显著增加了4.95%和7.56%;拔节期、抽穗期水分亏缺处理冬小麦干物质显著降低了13.69%,15.88%,产量显著降低了5.69%,8.06%,且对有效穗数、穗粒数也有显著降低作用;灌浆期水分亏缺对冬小麦产量影响不显著,但耗水量显著减少了5.44%,水分利用效率显著增加了8.02%。与全生育期不亏水处理相比,返青期+拔节期、返青期+抽穗期、返青期+灌浆期、拔节期+抽穗期、拔节期+灌浆期、抽穗期+灌浆期水分亏缺处理冬小麦干物质和产量均有显著降低,其中返青期+拔节期、拔节期+抽穗期水分亏缺处理冬小麦干物质显著降低了17.44%,17.57%,产量显著降低了11.60%和14.52%,水分利用效率显著降低了8.02%和7.56%,且对有效穗数、穗粒数也有显著降低作用。施氮对冬小麦产量和水分利用效率有显著促进作用。中氮处理(0.3 g/kg,N2)冬小麦产量最高,耗水量较低,水分利用效率较高。【结论】冬小麦对拔节期、抽穗期、返青期+拔节期、拔节期+抽穗期水分亏缺很敏感,中氮处理具有最高的产量和较高的水分利用效率。     

基于冠层时序植被指数的冬小麦单产预测

【目的】研究冬小麦冠层时序植被指数的动态变化规律并基于其构建单产预测模型,为田间实时、准确获取作物单产信息提供有效的技术手段。【方法】本研究于2017—2019年在江苏省兴化市万亩粮食产业园开展不同品种及氮肥水平的田间小区试验,利用主动传感器RapidSCAN CS-45获取冠层归一化红边植被指数(normalized difference red edge,NDRE)和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),基于双Logistic函数拟合时序植被指数并提取曲线特征参数,进而分析各特征参数与单产的相关关系,并以独立试验数据对单产预测模型进行验证。【结果】NDRE在孕穗期和抽穗期与单产关系最好,R~2达到0.84以上;通过多元逐步线性回归法发现,利用2个或多个时期NDRE预测单产的效果较单生育时期有所提高,且第一和第二被选择的时期分别为拔节期和孕穗期。基于全生育时期相对NDRE(relative NDRE,RNDRE)和相对NDVI(relative NDVI,RNDVI)构建时序曲线,并利用曲线特征参数建立单产预测模型,其中RNDRE和RNDVI的最大值、累积值及增长速率与单产关系较好。利用独立试验数据对上述单产预测模型进行检验,结果表明基于RNDRE时序曲线最大值和累积值所构建的单产模型验证效果较好,R2~大于0.80,相对均方根误差和相对误差均小于10%,其验证效果优于单时期或多时期基于NDRE的预测模型,且优于基于NDVI构建的单产模型。【结论】基于冠层时序植被指数提取的特征参数RNDRE最大值和累积RNDRE具有良好估测单产的潜力,研究结果为田间进行实时、准确预测冬小麦单产提供了技术支持。     

基于NDVI数据的华北地区耕地物候空间格局

 【目的】探讨基于多时相遥感信息监测中国华北地区耕地种植制度和物候空间格局特征。【方法】选择NDVI时间序列数据,采用非对称性高斯函数拟合方法重建平滑曲线,依据年内NDVI变化曲线峰值数目监测华北地区耕地的多熟种植制度,并利用动态阈值法获取该种植制度下耕地物候空间格局。【结果】华北地区耕地种植制度以一年两熟为主,其分布具有明显的空间差异性,随着纬度递减呈现出从简单到复杂的总体趋势。在该种植制度下,华北地区耕地第一季作物的生长开始期和生长结束期存在十分明显的空间差异,一年两熟区域的第一季作物生长开始期和生长结束期要明显早于一熟区域。与第一季作物物候期明显的空间差异相比,华北地区耕地第二季作物物候期差异不显著。【结论】华北地区耕地种植制度与物候分布格局和自然地理环境紧密相关,不同区域的温度、降水和光照等气候资源的禀赋和匹配程度对该区域的种植结构和作物布局有很大影响。此外,这种耕地物候空间格局还与作物品质、耕作水平、灌溉、施肥和农药等有密切关系。如何区别生态环境因子和人类活动因子对耕地物候的影响是今后值得深入研究的问题。