中低分辨率小波融合的玉米种植面积遥感估算

采用中分辨率与低分辨率数据相结合的遥感估算方法是获取大范围作物种植面积的主要趋势之一。在MODIS时序影像和TM影像支持下,采用小波变换融合方法获取30m分辨率的NDVI时间序列信息,构建主要秋季作物的NDVI标准生长曲线,以最小距离分类器进行分层分类,获得河南原阳县玉米种植面积总量信息和空间分布,并以野外实测地块样本进行精度评价。由于充分利用MODIS影像的时间序列优势和TM影像的空间分辨率优势,通过秋季作物之间的物候差异,有效地区分出各种秋季作物的空间分布,基于融合NDVI时间序列信息玉米种植面积遥感估算的位置和面积精度分别达到79%和89%,远高于常规的监督分类,为大范围玉米种植面积遥感估算提供了一种可行的方法。     

基于MODIS与TM时序插补的省域尺度玉米遥感估产

针对省域尺度作物估产中的TM影像时相不一致和覆盖能力不足的问题,以山东省2008年玉米产量为研究对象,在6景不同玉米物候期的TM影像和长时间序列的MODIS全覆盖影像的支持下,构建基于玉米生长过程的时序插补模型,将不同物候期的TM影像插补为玉米乳熟期的同期数据集,并通过地面实割实测样本数据,建立地面-TM、TM-MODIS的两阶段遥感估产模型,开展省域尺度玉米产量全覆盖遥感估测方法研究。结果表明,基于时序插补的省域尺度玉米遥感估产方法能充分发挥TM和MODIS影像的各自优势,有效地避免TM影像时相不同所造     

利用叶绿素计进行冬小麦变量施肥及其效应研究

为实现冬小麦优质高产的目标,利用叶绿素计测定拔节期倒一叶和倒二叶的SPAD值代替实验室土壤养分测定,进行变量施肥。试验选用能反映植株氮素时空分布规律的归一化SPAD值和变量施肥模型进行变量施肥管理(变量区),以相邻地块常规非变量(均一)施肥区(对照区)为对照,研究了不同氮肥处理冬小麦植株氮素营养的空间分布特性及其变量施肥效应。对不同生育时期变量施肥处理和对照处理的倒一叶与倒二叶SPAD值进行比较,结果表明,变量施肥能满足冬小麦一生对氮素的需要,并延缓植株的衰老;变量施肥提高了冬小麦的产量及子粒蛋白质含量。应用地统计学软件(ArcGIS.10.0)进行了空间差值分析,结果表明,变量施肥其产量和蛋白质含量的空间变异均较对照区有所降低。     

基于GIS的农作物病虫害预警系统的初步建立

该研究以建立农作物病虫害预警系统为目标,使用国产SuperMap IS.NET的GIS软件作为开发平台,以C 语言作为编程语言。该系统充分使用了GIS强大的空间分析功能和RS的快速、实时、大面积获取病虫害信息的功能,实现了GIS与RS在系统中的集成。系统最终将抽象的数据转化成清晰简明的电子地图,直观明了的显示了病虫害的发生程度和空间分布规律。该文重点介绍了此预警系统的数据库设计和系统的基本功能以及预警流程;最终,使用甘肃省庆阳地区西峰区2002年的小麦条锈病相关数据,来展示该预警系统中病害预测功能的实现过程,并获得了与实际报道相吻合的预警结果。研究表明,此预警系统能够对农作物病虫害进行分类预测,并根据预警结果对病虫害进行合理的预防和防治。     

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。     

基于支持向量回归（SVR）和多时相遥感数据的冬小麦估产

发展和构建高精度的作物遥感估产模型,对于国家制订粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义.尝试利用支持向量回归方法(SVR)构建遥感估产模型,首先利用北京郊区2004年和2007年冬小麦主要生育期多时相Landsat TM影像生成的归一化植被指数,通过SVR构建遥感估产模型进行产量估算.然后针对模型的稳健型和预报能力进行交叉验证,并与常规的多元回归方法进行对比.结果表明,利用SVR方法构建的遥感估算模型有效地提高了估算精度,与多元回归方法相比,2004年和2007年决定系数分别提高0.2162、0.2158,均方根误差分别降低0.1682、0.2912.因此基于SVR和多时相遥感数据构建估产模型用于冬小麦估产是可行、有效的,为应用多时相遥感数据进行冬小麦估产提供了一种方法.     

基于随机森林模型的小麦白粉病遥感监测方法

正小麦白粉病是危害我国小麦生产的主要病害,及时高精度地监测其发生发展状况对有效制定病害防控策略十分重要。基于目测手查的传统病害调查方式,耗时费力且无法实时监测。随着空间遥感技术的发展,利用遥感开展病害监测已成为及时获取作物病害信息的重要方式。目前作物病害监测方法大致分为统计模型和物理模型,前者灵活易用、操作简单;后者能定量分析病害发生情况,但输入变量较     

基于遥感技术的作物病虫害监测研究进展

作物病虫害严重影响农业生产和粮食安全。近年来,随着全球气候变化,病虫害造成的经济损失日益加剧。作物病虫害监测目前主要依靠植保人员田间调查,这种传统的病虫害监测方法费时费力且存在以点代面的代表性差、主观性强和时效性差等弊端,难以满足大范围病虫害实时监测的需求。遥感技术的出现为作物病虫害监测提供了新的契机,是未来大面积病虫害监测与产量损失评估的重要手段。本文在阐述作物病虫害胁迫光谱响应的生理机制的基础上,对目前作物病虫害遥感监测中较为通用的方法进行了综述,同时指出了目前作物病虫害遥感监测中尚需解决的关键技术问题,并就如何实现大面积作物病虫害遥感监测提出了解决思路。     

水稻对旱作环境的响应和适应性研究

对水稻旱作下的形态、生理响应和适应性研究结果表明,水稻旱作根、茎、叶形态和解剖结构发生适应性变化,水稻旱作与水作不同叶位和叶面积之间呈显著的三次多项式关系;两者最大叶面积的叶位数和剑叶面积都有显著差异.水稻旱作Chl,SLW,根系R co2高于水作(α=0.05或0.01);两者叶片之间的Pn和Rco2差异不显著.在较高PFD[>1 200 μmol/(m2s)]和Tl(>30℃)下,覆膜旱作(Ⅱ)Tr低于露地旱作(Ⅲ)和水作(Ⅰ)的(α= 0.01).Ⅱ,Ⅲ和Ⅰ叶片的Tr与生态因子之间的综合变化密切相关,从各偏相关系数来看,PFD是决定各处理叶Tr的主要生态因子,旱作WUE高于水作(α=0.05).此外还讨论了水稻旱作的节水效率与适时适量供水问题.