基于ETM植被指数和冠层温度差异遥感监测棉花冷害

 大范围地、及时地遥感监测棉花的冻害状况及损失对安排救灾、灾后评估有着现实的意义。利用2001年6月7日、8月10日和2000年8月7日ETM影像,结合农业灾害和农作物生长发育统计数据,通过植被指数变化和冠层温度差异对新疆沙湾2001年8月初棉花结桃时发生的冷害进行遥感监测。结果表明:与往年未遭受冷害的同期棉花植被指数相比,棉花植被指数NDVI绝对差值降低区域占67.8％,其中下降0～0.2占51％,下降大于0.2占17％,降低百分比处于0～20％。植被指数和温度图像散点图呈现显著负相关,相关系数－0.63。其中未受冷害影响,植被指数增加,长势较好的棉花冠层温度平均为26.4℃,植被指数未变化区域为27.6℃,植被指数降低较多,冷害程度较重区域冠层温度约为29.3℃,冠层温度差异显著。基于ETM遥感影像植被指数变化幅度和冠层温度差异可用于冷害程度区域划分。     

基于NDVI的绿洲棉田土壤肥力质量评价方法研究

以天山北坡典型国营农场棉田为研究对象,探讨基于归一化植被指数(NDVI)的棉田土壤肥力质量评价方法.将棉花不同生育期表征长势的NDVI作为评价指标对棉田土壤肥力质量进行评价,再将NDVI与少量理化测定的土壤样点数据(有机质、有效磷含量等)共同作为评价指标,结合地统计方法与遥感影像聚类算法进行评价;并与完全基于土壤样品理化测定数据的评价结果进行比较、探讨基于NDVI评价方法对土壤肥力质量评价结果的准确性与可靠性.研究证明将NDVI与少量理化测定的土壤样点数据作为评价指标,能显著提高评价结果与棉田实际土壤肥力状况的一致性.基于NDVI的土壤肥力质量评价方法快速、简便,其评价结果可为研究绿洲棉田土壤质量及农业结构调整规划、耕地质量保护等提供科学依据.     

棉花黄萎病疑似病田的卫星遥感监测——以TM卫星影像为例

研究TM卫星影像最佳时相(单一时相)对黄萎病疑似病害棉田诊断和分类的技术与方法,为棉花生产提供具有针对性的管理方案,对促进棉田均衡增产、增效具有重要的意义。本研究通过分析试验区多时相卫星影像及准同步地面调查数据,从中优选病害棉田卫星影像诊断的最佳波段和时相,对黄萎病疑似病害棉田分类并地面验证。结果表明,棉花的关键生育期,健康与病害棉田在TM影像上明显不同,由此建立病害棉田解译标志是可行的,TM₄波段可作为病害棉田卫星监测的最佳波段,棉花盛铃期(7月下旬至8月中旬)可作为黄萎病卫星监测的最佳时相。基于上述分析,在病害发生的最佳时相,利用平行六面体监督分类方法将示范区黄萎病疑似病害棉田划分为健康、轻病和重病棉田,其中2年病害棉田的面积分别占29%和23%。2年黄萎病疑似病害棉田分类结果的总体精度和Kappa系数均高于85%。进一步制作的棉花病田专题图也很好地反映了棉田内部的病害情况。因此,可利用多时相遥感数据进行棉花黄萎病疑似病田的诊断。     

基于COSIM模型的棉花冷害预测研究

 为了防御和减轻新疆地区棉花低温冷害,对冷害发生进行可行性预测,本文运用COSIM棉花模型逐年模拟石河子地区乌兰乌苏1961－2005年、喀什地区莎车1961－2009年的棉花生长状况,对模拟结果进行统计学分析。结果表明,棉花吐絮日期和7月1日、8月1日、9月1日等关键日期的生物量与冷害是否发生具有显著的相关关系;运用模型预测的准确率、漏报率、空报率对冷害预报因子进行优度评价,认为吐絮期日期、7月1日的发育期指数、8月1日的叶质量占总干物质质量比例和9月1日的生殖器官质量均可以作为冷害预报的要素指标,在新疆棉区应用取得较好的结果,其中用于南疆棉区的冷害预测结果符合度达到97%以上。这说明基于作物模型进行冷害预测是可行的。     

基于HJ-1数据的冬小麦种植面积、长势与收割进度遥感监测

及时、准确地获取冬小麦种植面积、长势、收割进度等信息对冬小麦产量预报和农田精细管理具有重要意义。本研究采用HJ-1A/B CCD1/CCD2影像,结合S-G滤波算法、波段最大化的光谱角目标探测器、阈值分割等方法进行新乡市冬小麦种植面积、小麦长势和收割进度等遥感监测。结果表明：（1）利用HJ卫星NDVI时间序列数据结合波段最大化的光谱角度目标探测器方法,可以进行冬小麦种植面积提取,各县市冬小麦种植面积提取相对误差在10%以内;（2）单景影像NDVI值阈值分割可以反映冬小麦长势在时空差异;（3）冬小麦达到抽穗期的时间不一致,NDVI值在4月15日和21日附近达到最大值;（4）利用成熟期和收割期不同时间的NDVI影像,可监测各县市冬小麦收割进度的时空差异。各县市冬小麦在6月4日前开始收割与6月15日左右完成收割工作。HJ卫星时间序列遥感数据可以进行冬小麦种植面积、长势、收割进度等遥感监测。     

滨海盐渍棉田施用微生物菌肥的降盐效果及棉花长势响应

为探究滨海盐渍棉田施用微生物菌肥的降盐效果及棉花长势响应,选择黄河三角洲滨海轻度、中度盐渍棉田,布设不同种类生物产品、不同用量微生物菌肥的棉花田间试验,采集土壤盐分、棉花株高、SPAD值、冠层NDVI等数据,以各处理间的对比分析及方差分析方法,系统分析微生物菌肥对盐渍棉田的降盐效果及其棉花的长势响应.结果表明:不同种类的生物产品处理均有一定降盐效果,表层和下层、根际和垄间含盐量均有所下降.轻度盐渍棉田土壤含盐量降幅7.03％～35.06％,株高增幅9.76％～15.40％,SPAD值增幅12.97％ ～22.64％,NDVI值增幅12.58％ ～19.85％,微生物菌肥处理效果最佳;中度盐渍化棉田土壤含盐量降幅6.18％～31.85％,株高增幅10.02％～17.12％,SPAD值增幅13.67％～15.55％,NDVI值增幅9.22％～18.69％,微生物菌肥的降盐效果最为明显.综合看,施用微生物菌肥的降盐和长势促进效果,优于有机物+有益微生物处理,优于商品有机肥处理,微生物菌肥的推荐施用量1500 kg/hm2.本研究证明滨海盐渍棉田施用微生物菌肥有明显降盐效果,并对棉花的长势有积极促进作用,研究结果为滨海盐渍农田生物改良提供了参考.     

障碍型冷害对石河子棉区花铃期棉花生长的影响研究

为了明确棉花主栽品种耐冷性及障碍型冷害的量化指标,达到及时预报,减轻损失的目的。运用智能人工气候箱,在新疆石河子棉区乌兰乌苏农业气象试验站内,于2003-2005年进行低温冷害模拟试验,研究花铃期棉花在经受不同范围和时长的低温后,其植株的受害程度。结果表明,低温处理之后,棉花的叶片、蕾和幼铃都出现异常脱落,经过11.5~18.5℃处理2~4天的其叶片在第8天后才开始异常脱落,其减少率≥35%,并呈持续减少的趋势,而其蕾、幼铃在第6天后就开始异常脱落,减少率≥55%;经过11.5~22.5℃处理2~4天其叶片减少率≤25%,并在处理后的第18~23天基本保持稳定,其蕾、幼铃减少率≥70%。说明花铃期棉花在受冷害之后,其蕾、幼铃先于叶片出现异常脱落,其减少率大于叶片,经过2种相同最低温度不同最高温度的处理,温度日较差小的叶片减少率较高。     

不同水分条件下棉花光谱数据对冠层叶片温度的响应特征

利用Fluke热像仪和ASD地物非成像高光谱仪,分别记录棉花新陆早33号、13号2个品种、4个水分处理、5个关键生育时期的冠层红外热图像和反射光谱数据;在红外热图像上提取棉花冠层受光叶片的温度,同时处理高光谱数据获得归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、红光620 nm和近红外850 nm波段的反射率(ρ620,ρ850)。分析表明,棉花2个品种4个水分处理的冠层叶片温度(TL)在盛花期、盛花结铃期较高,在盛铃期达到最大值,在开花期和吐絮初期较低;棉花受到水分胁迫,冠层近红外波段光谱的反射率降低,红光波段的反射率升高,NDVI和RVI变小,TL升高;在充分灌溉条件下棉花近红外、红光波段的光谱反射率、NDVI和RVI及TL则与水分胁迫处理的表现相反。和620 nm和850 nm波段反射率与TL的线性相关比较,棉花NDVI和RVI与TL的线性相关性更强。研究表明,将红外热图像和高光谱遥感技术相结合,具有实时、非破坏性地监测棉花水分状况的潜力。     

GF-1和MODIS影像冬小麦长势监测指标NDVI的对比

作物长势是农情遥感监测的重要内容之一。长期以来, 作物长势遥感监测主要基于卫星影像反演的相关植被参数, 如归一化植被指数(NDVI, normalized difference vegetation index)、叶面积指数(LAI, leaf area index)等。本文通过对比研究16 m分辨率GF-1卫星影像及250 m分辨率MODIS影像的NDVI与冬小麦综合茎数、株高、叶绿素浓度之间的关系, 尝试建立遥感监测作物长势指标与地面实测作物长势指标的定量关系。研究发现GF-1 的NDVI与冬小麦综合茎数的相关性最高(R ²=0.8961), 而与其他指标相关性较弱; MODIS的 NDVI指数与冬小麦综合茎数相关性较低(R ²=0.4432), 对作物长势的遥感监测精度较低。统计MODIS冬小麦像元内GF-1像元的NDVI平均值, 并与MODIS的NDVI对比, 发现两者之间的相关性较低(R ²=0.3944); 在消除MODIS与GF-1影像传感器光谱响应函数差异及NDVI尺度效应后, MODIS影像的冬小麦作物长势遥感监测精度得到一定提高(R ²=0.4633)。对MODIS像元内GF-1 NDVI标准差排序发现, MODIS像元内冬小麦长势一致性越高, MODIS的长势遥感监测精度越高。GF-1和MODIS影像NDVI长势监测主要代表地面冬小麦综合茎数, 且卫星影像分辨率越高, NDVI值越能反映实际的作物长势。MODIS像元内冬小麦长势一致性越高, 基于NDVI的MODIS与GF-1数据冬小麦长势监测结果越一致。从区域长势监测角度来看, 尽管MODIS与GF-1数据的监测结果趋势较为一致, 并且通过光谱、尺度归一化能够进一步提高监测结果的一致性, 但MODIS NDVI长势监测总体精度较低, 为满足作物长势精细化监测的业务需要, 应逐步使用高分辨率的遥感数据替代中低分辨率遥感数据进行作物长势遥感监测, 并将其作为长势监测业务化运行的研究重点。     

城镇化背景下基于时序TM/NDVI的建成区检测方法——以福州市为例

对1990—2010年49景福州市TM时间序列影像进行处理,采用MODTRAN4+模型进行大气校正,得到研究区土地覆盖类型的NDVI值的多时相轨迹图。分析城镇化背景下建成区的变化特征和NDVI时间序列数据的季节特征,添加耕地发展为建设用地的地物特征到学习样本,比较不同数据组合对最大似然法、支持向量机、神经网络法、面向对象法对分类和检测城镇化背景下建设用地精度的影响,以及比较添加样本特征后对城镇化进程中建设用地检测方法的影响。结果表明,对于小样本数据集,面向对象法具有最高的分类精度,不同的数据组合与不同季节对面向对象法分类精度的影响分别达3.49%和5.22%,引入NDVI时间序列数据和添加变化地物的学习样本,总体分类精度提高了3.54%,建设用地的制图精度提高了4.24%。     

基于RF和SPA的无人机高光谱估算棉花叶片全氮含量

为分析棉花叶片全氮含量（LNC）与冠层光谱反射特征的关系,实现作物生长过程中氮素水平的快速、准确和无损监测,以石河子大学教学试验场2019年棉花小区试验为基础,选用多元散射校正、SG平滑算法、变量标准化校正和一阶导数4种方法分别对棉花冠层原始光谱进行预处理,使用随机蛙跳（random frog,RF）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）筛选特征波长并结合偏最小二乘回归法建立棉花LNC光谱估算模型。RF和SPA算法从棉花冠层398～1000nm的光谱中优选5组LNC的敏感特征波段,波段数目下降了93.0%～96.3%,有效降低了光谱的冗余信息;基于SPA算法筛选的敏感波段构建的LNC偏最小二乘回归模型的决定系数和均方根误差分别为0.52和2.55,模型验证的决定系数和均方根误差分别为0.70和2.37,模型具有较好的精度和稳定性,可作为棉花LNC的无人机高光谱估算方法。     

近49年新疆棉区≥10℃终日和初霜期的变化及对棉花生长的影响

利用新疆棉区22个站1961-2009年日平均气温和日最低气温资料,分析棉区≥10℃终日和初霜期的变化特征及对棉花生长的影响。结果表明,≥10℃终日和初霜期均以吐鲁番棉区最晚,南疆棉区次之,并由盆地东部向西部推迟,北疆棉区和哈密棉区最早。49年来,≥10℃终日在伊犁河谷和石河子地区变化趋势明显,呈显著性向后推迟,北疆其余棉区、东疆棉区、南疆棉区长期变化趋势不明显。初霜期北疆棉区大部变化趋势明显,呈显著性的推迟趋势,东疆棉区、南疆棉区长期变化趋势不明显。≥10℃终日变化吐鲁番棉区最为稳定,南疆棉区次之,北疆棉区波动幅度最大。初霜期变化东疆棉区幅度小于北疆棉区和南疆棉区。北疆棉区、东疆棉区、南疆棉区初霜变幅均大于≥10℃终日,尤以塔里木盆地东部棉区最为明显。全疆大部棉区90年代及2001-2009年≥10℃终日除少部分站点早于常年外,全疆大部棉区均晚于常年,尤其是北疆棉区、吐鲁番棉区、塔里木盆地西部棉区偏晚较多。初霜期全疆大部分棉区延迟趋势明显,且大部棉区2001-2009年平均初霜在各年代中是最晚的。这些对于棉花后期生长都是有利的,主要有利条件为热量多,棉花后期生长遭遇霜冻的风险减小,霜前花产量高,品质好。而且≥10℃终日和初霜日变化在很大程度上影响着棉花的种植界限,近年来新疆棉区向北向西扩展。因此生产上,各棉区可以根据该地的≥10℃积温和初霜变化状况选择合适的棉花品种,便于做到棉花生产的高产高效。     

影响棉种介电式分选效果的主要因素

对影响棉花种子介电常数的重要因素进行了详细论述。对影响种子极化特性的各个因素进行了对比分析，发现了棉花种子极化特性随分选电极各参数变化的规律，并提出了改进分选效果的措施。经过对比表明，新建的模型改进了前人所建模型的不足，更符合于实际情况，对设计合理的棉花种子介电式分选机具有指导意义。     

基于近地高光谱棉花生物量遥感估算模型

分析棉花地上鲜生物量冠层高光谱反射率变异系数，反射率光谱、一阶微分光谱与地上鲜生物量相关关系得结果表明：在可见光近红外波段棉花冠层反射率光谱变异系数在672 nm波段处最大；棉花地上鲜生物量与反射率光谱相关系数最大值在可见光波段出现在589~700 nm，在近红外波段出现在865~919 nm波段，且前者大于后者。地上鲜生物量与一阶微分光谱相关系数在可见光波段出现524~528 nm、552~588 nm、710~755 nm 3个高值区。基于以上研究，选择19个高光谱特征参数建立了棉花地上鲜生物量高光谱遥感监测模型，经检验，单波段中以F₆₂₉估算水平最高，估算模型为Y = 9.7914 exp(－20.738 F629)，准确度为83.9%、RMSE为0.64 kg m^-2、预测值与实测值相关系数为0.940**；组合参数以[629, 901]指数形式估算模型估算水平最高，模型为Y = 0.0986 exp(4.3696[629, 901])，准确度达84.0%，RMSE为0.55 kg m^-2，预测值与实测值相关系数为0.960**，上述两个模型为参选模型中估算棉花地上鲜生物量最佳高光谱估算模型。     

基于光谱参数的棉花叶面积指数监测和敏感性分析

研究棉花冠层光谱参数对不同叶面积指数的响应,建立棉花叶面积指数光谱参数最佳估测模型,并对所选光谱参数进行敏感性分析.利用高光谱仪测定不同时期不同叶面积指数条件下的棉花冠层光谱反射率.结果表明,694 nm和1099nm分别为可见光和近红外波段区域内与叶面积指数相关性最好的波段,并用于改进前人所建立的光谱参数;宽范围动态...     

基于数码图像的棉花叶片氮含量估测研究

为了探究利用数码图像处理技术诊断棉花氮素营养的最佳图像特征参数和最佳叶位,以‘新陆早53号’为材料,使用智能手机获取棉花不同叶位叶片图像,利用数字图像处理技术提取叶片图像颜色和纹理特征参数,分析叶片氮含量和特征参数的相关性,构建基于不同图像特征参数的氮含量估测模型。结果表明：颜色特征参数r、G/(B+R)、G/B和纹理特征参数COR、ASM与叶片氮含量相关性较好,相关性系数(r)均大于0.55。基于颜色-纹理综合特征参数构建的氮含量估测模型均优于基于颜色或纹理特征参数所建模型,其中倒4叶氮含量估测模型最优,模型决定系数(R²)为0.875、均方根误差(RMSE)为1.324、相对误差(RE)为8.09%。因此,利用数字图像处理进行棉花氮素营养诊断时,应选择的最佳图像特征参数为r、G/(B+R)、G/B、COR、ASM,应选择的最佳叶位为棉花倒4叶。     

传递功率对行星齿轮传动系分岔特性的影响规律

针对行星齿轮减速器工作过程中传递功率的频繁变化容易导致其运动状态发生突变的问题,探讨行星齿轮传动系统随传递功率的分岔特性。基于2K-H型行星齿轮传动系统纯扭转非线性动力学模型,采用CPNF(continuous Poincaré-Newton-Floquet)方法研究了传递功率对行星齿轮传动系统周期运动稳定性的局部精细分岔规律,运用直接数值积分的方法绘制了系统随功率的全局分岔图,并对两种仿真结果进行了对比。结果发现,在某些参数组合下,行星齿轮传动系统会共存几个稳定或不稳定的周期轨道;当功率在196~220 kW范围内,随着功率值的逐渐增大,行星齿轮传动系统的各种形态的周期轨道均是通过倍周期倒分岔的途径在相应功率分岔点处发生稳定性突变的;在轻载工况下(传递小功率),行星齿轮非线性系统容易呈现混沌运动状态。     

新疆棉花种植业地理集聚特征及影响因素研究

新疆是我国最大的产棉基地,研究新疆棉花种植业地理集聚特征对调整和优化农业结构布局、农民增收、促进棉花生产的可持续发展具有重要意义。本文基于1988—2016年的新疆棉花生产数据,使用区位商、区位基尼系数和空间自相关分析探究新疆棉花种植业发展的时空变化特征,并运用空间面板数据模型定性、定量地分析了各影响因素对新疆棉花种植业地理集聚的影响程度,揭示了新疆棉花种植业发展的主要驱动因素。结果表明,新疆棉花种植面积经历了持续增长(1988—1999年)、缓慢减少(2000—2004年)以及波动增长(2005—2016年) 3个阶段, 2016年已占全国种植面积的3/5,其专业化集聚水平自1992年起均高于全国其他地区,主导地位日益增强;新疆棉花种植业的区域特征明显,南疆棉区的变化主导新疆棉花种植业的变化;新疆棉花种植业的集聚水平自1988年起呈现出波动中下降后缓慢回升的趋势,其高值集聚区由喀什地区转移至阿克苏地区的库车县、新和县等地,高-低集聚、低-高集聚及低低集聚变化不大;推动新疆棉花种植业地理集聚发展的主要因素有生产性土地面积比重、棉花比较收益、机械化水平以及政策因素。     

基于无人机多光谱的华北平原花铃期棉花叶片SPAD建模方法研究

华北平原地区棉花叶片SPAD光谱特征有待探明,其最适宜建模方法亦有待研究。笔者针对华北平原棉区,基于无人机多光谱探索其叶片SPAD光谱特征和最佳建模方法。以德州市夏津县大李庄棉区为研究区,利用无人机获取棉花花铃期的多光谱图像,同步测定棉花叶片SPAD值;对原始光谱进行预处理并组合构建光谱指数,进而采用相关分析筛选出6个棉花SPAD特征光谱指数;分别采用BP神经网络(BPNN)、多元逐步回归(MSR)和支持向量机(SVM)方法构建棉花SPAD值定量分析模型,并对模型验证、对比,优选最佳模型和建模方法,进而定量分析研究区棉花叶片SPAD空间分布。结果表明:棉花叶片SPAD的特征波段为红光和红边波段;入选模型的特征光谱指数为r、r*reg、(reg-r)/(reg+r)、r-g、r/g、$\sqrt{r^{2}+g^{2}}$;对比3种建模方法,BPNN模型精度最高,其建模集R²、RMSE分别为0.747、4.568,验证集R²、RMSE、RPD分别为0.758、4.142、2.135,确定为棉花叶片SPAD的最佳模型。基于BP神经网络模型进行棉花叶片SPAD的空间分布反演,反演值与实测值具有高度一致性,拟合结果较好。BP神经网络可以作为基于无人机多光谱的华北平原棉花叶片SPAD建模的优选方法,该研究可促进棉田定量遥感和棉花长势监测。     

气候变化对河北省棉花物候期的影响

【目的】研究河北省棉花物候期对气候变化的响应。【方法】利用气象数据和棉花物候期数据,分析了1981—2010年河北省棉花各生育阶段气候变化特征、物候期变化趋势、各生育阶段长短变化趋势以及各生育阶段长短与该生育阶段气象因子的相关性。【结果】1)棉花各生育阶段平均温度和≥0℃积温整体呈升高趋势;2)棉花播种期、出苗期、现蕾期、开花期、吐絮期呈提前趋势,而收获期呈延后趋势。开花之前各生育阶段缩短,开花之后各生育阶段延长,整个生长期延长;3)吐絮之前各个生育阶段的平均温度、≥0℃积温与该生育阶段长短呈负相关,吐絮到收获及全生育期的天数与该时期平均温度、≥0℃积温呈正相关。【结论】研究结果有助于理解气候变化对棉花生长发育的影响,并据此提出棉花生产应对气候变化的适应技术与策略。