基于NDVI时间序列数据的施肥方式遥感识别方法

农产品生产过程时空动态监测是有机/绿色农产品认证亟待解决的问题,不同施肥方式的时空精准识别是解决该问题的关键。本文以美国加州大学戴维斯分校长期定位实验为基本材料,利用时间序列Landsat8和Sentinel-2影像研究长期施肥实验下不同施肥处理轮作地块的植被指数时间序列,对比分析不同施肥处理NDVI的差异以及NDVI与产量的相关性。结果表明:1)不同施肥处理下的NDVI时间序列曲线总体趋势相似,有机肥与化肥处理NDVI时间序列曲线差异较大;2)不同施肥处理NDVI随作物生长期呈现规律变化,生长初期和后期有机肥处理NDVI均值高于化肥处理,生长中期化肥处理高于有机肥处理;3)不同施肥处理下的NDVI与产量之间相关系数随作物生长期有规律变化,应用植被指数进行遥感估产需要考虑不同施肥处理的影响。研究成果初步探讨了利用不同施肥处理NDVI时间序列差异、NDVI与产量相关性差异区分有机肥与其他施肥方式,有望为有机/绿色农业的时空动态监测与认证提供遥感技术支持,深化遥感技术在农业领域应用。     

提高樟子松换床栽植成活率的技术措施

樟子松是黑龙江省主要速生用材、防护、“四旁”绿化的优良树种之一,树干通直,材质优良,用途广泛,很有发展前途.但近年来育苗生产的产量和质量达不到国家规定要求.从阿城县国营林场育苗来看,近3-4年内已闯过播种低产关,一般亩产达18万株以上,但换床差的很远,亩产始终徘徊在3-4万株上下,数量仅达技术规程的一半,质量也达不到规程标准,其主要原因是缺泛经验.樟子松换床是一项栽培新工艺(过去多为留床或截根留床),因对栽培技术没有充分掌握,仍用栽培落叶松的工艺手段对待樟子松,不妥.为此,我们提出三点技术措施.     

盐渍化土壤光谱特征的区域异质性及盐分反演

该文通过分析中国新疆、浙江、吉林3个不同地区盐渍化土壤的高光谱特征,研究了盐渍化土壤高光谱特征的区域异质性,并对构建高精度的跨区域土壤盐分高光谱定量反演模型,应用25种数据处理方式来提高全局建模的精度,旨在提高具有光谱异质性土壤的盐分反演精度。结果表明:不同地区的盐渍化土壤,无论是反射率还是光谱曲线形态方面,均存在较明显的差异,但经过一阶微分处理后,光谱差异有所降低;对3个地区土壤盐分含量局部建模与全局建模的精度进行比较,在所选用的直线回归、主成分回归、多元线性回归、偏最小二乘回归4种建模方法中,全局建模精度均低于局部建模精度;不同地区盐渍化土壤的盐分敏感波段不一致,在所采用的25种数据处理方式中,SG3点一阶微分(savitzky golay)、SG5点一阶微分、SG7点一阶微分、线性基线校正+SG3点一阶微分、SG平滑+SG3点一阶微分、SG平滑+线性基线校正+SG3点一阶微分这6种数据处理方式对全局建模的建模精度有明显改善作用,模型的相对分析误差均达到2.0以上,其中以SG平滑+SG3点一阶微分为最佳,其决定系数、均方根误差、相对分析误差分别为0.80、0.43、2.23。研究结果为跨区域土壤盐渍化的航天高光谱遥感监测提供了一定的参考依据。     

黑土区田块尺度微地形因子对土壤侵蚀与碱解氮的影响

修正通用土壤流失方程流失方程(RUSLE)地形因子未体现田块微地形,造成土壤侵蚀模数模拟精度不高。本文考虑垄向对坡面径流方向影响,通过高空间分辨率DEM,以栅格为计算单元,沿垄向提取相邻栅格的方向性坡度、方向性剖面曲率微地形因子,揭示田块尺度土壤侵蚀与沉积在微地形上的时空变异特征,并以时空变异的实测碱解氮含量进行验证。研究结果表明:在规模化统一耕作管理的田块上,土壤侵蚀模数坡顶坡中(阴坡阳坡),方向性坡度为主控因子,凹形坡直型坡;微凸、微凹地形分别能加剧和抑制土壤侵蚀。研究成果可为黑土区坡耕地RUSLE模型中的地形因子修正提供依据。     

玉米和大豆光合有效辐射吸收比例与植被指数和叶面积指数的关系

基于东北典型黑土区的玉米和大豆的实测光谱反射率、光合有效辐射及叶面积数据,选取常用的9种植被指数,并根据光谱曲线特征和植被指数结构建立了两种新的植被指数,对其估算玉米和大豆冠层FPAR效果进行了对比分析。结果表明,各植被指数与冠层光合有效辐射吸收比例(FPAR)的关系因植被类型而异。以近、短波红外波段较以可见光、近红外波段计算植被指数的估算效果好。NDVI、RVI在可见光、近红外波段计算的植被指数中估算FPAR效果较好,玉米估算模型R²分别为0.81和0.82,大豆估算模型R2均为0.81;NDSI、RSI在近、短波红外波段计算的植被指数中较好,玉米估算模型R2均为0.86,大豆估算模型R2均为0.84,优于NDVI和RVI。试验表明,利用近、短波红外波段估算FPAR是可行的;冠层含水量较土壤背景对FPAR影响更大;玉米和大豆冠层FPAR与叶面积指数(LAI)呈较好的对数关系,估算模型R²分别为0.75和0.70;但用植被指数估算FPAR效果要优于用叶面积指数。     

一年一季农作物遥感分类的时效性分析

【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对一年一季地区作物快速分类与农情定量遥感监测有重要意义。     

微波处理水稻种子对水稻发芽率和产量的影响

在室内测定了不同处理下空育131种子发芽率。通过大区对比试验,测定了1年的增产效果。结果表明:用粒子流能量场处理的空育131种子的发芽率为90.3%,常规空育131种子发芽率为87.7%;粒子流能量场处理的空育131产量为7 533 kg/hm2,常规空育131产量为7 167 kg/hm2。说明应用粒子流能量场处理种子可以达到提高发芽率和增产的目的。     

农田黑土有机质和速效氮磷不同尺度空间异质性分析

应用地统计学的方法并结合GIS空间分析技术，对海伦市农田黑土区域不同尺度的耕层土壤有机质和速效养分进行了空间异质性分析。结果表明，大尺度下土壤有机质和碱解氮半变量函数的最佳理论模型符合高斯模型，小尺度下有机质最佳理论模型为球状模型，碱解氮符合指数模型，2种尺度下速效磷均符合线性模型，速效磷变异系数较大。不同尺度下土壤养分表现的空间自相关的变化有很大不同，说明不同的生态学过程在不同的尺度下起作用。     

提高玉米产量几项措施

玉米在生长过程中如管理不善，容易出现早衰、空秆、缺粒、倒伏等现象，这样就会严重影响到玉米质量和产量。如何防止这种现象发生呢？根据多年的工作经验，在田间管理中应抓好四条技术措施，着重做好“四防”：     

黑木耳露地摆袋出耳及管理技术

一、摆袋时间我市及周边县市陆地摆袋时间一般在4月下旬至5月初摆袋出耳。春季当外界气温稳定通过10℃时开始摆袋,高寒山区五月初摆袋,沿湖区4月下旬摆袋。种植户要因地制宜,根据当地气候等实际情况安排制袋和出耳时间。