基于Quickbird遥感影像的农田管理分区划分研究

 【目的】以高空间分辨率Quickbird遥感影像作为管理分区划分的数据源，结合地面土壤养分采样数据进行管理分区划分研究。【方法】在对数据进行空间变异分析的基础上，采用3种不同的分区方式对研究区进行田块尺度内管理分区的划分：1）利用土壤养分数据划分管理分区；2）利用冬小麦遥感长势信息划分管理分区；3）利用土壤养分信息结合冬小麦长势信息划分管理分区。【结果】与划分前的地块变异情况相比，利用土壤养分数据进行管理分区划分的方法，在很大程度上提高了不同分区内土壤的均一度，而光谱指数和产量的变异系数也有所降低；利用光谱数据进行管理分区划分，土壤养分的变异系数总体上有所减低，但降低的幅度小于利用土壤养分数据划分的管理分区，光谱指数和产量的变异系数都有大幅度降低；利用土壤数据结合光谱数据进行管理分区划分，土壤养分和光谱指数以及产量的变异系数普遍降低。【结论】在划分管理分区时，综合考虑土壤养分和光谱数据的空间变异情况是最佳选择，但当缺乏土壤养分数据时，利用遥感影像进行管理分区的划分也是可行的。     

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DEM模型计算北京西部山区太阳直接辐射的空间分布

基于DEM模型,探讨了在受到自身地形遮挡和周围地形遮挡综合影响下北京西部山区太阳实际直接辐射分布的计算问题,并对研究区的太阳直接辐射分布进行了分析。分析结果认为,复杂地形条件下山区太阳直接辐射分布受多种地形因素共同影响。随着坡向由阴坡转为阳坡、坡度由小变大,太阳直接辐射量最大值逐渐增大,但在15°～20°坡度处,太阳直接辐射量开始下降。在1275～1475 m海拔间太阳直接辐射的平均值最小,之后随海拔的升高和降低,其平均值向两边均逐渐增大,海拔在1075 m以下,平均值差异不明显。研究区直接辐射量的最大值出现在坡度为10°～15°、坡向为-67.5°～67.5°的坡面上,低值区出现在坡度为35°～40°、坡向为112.5°～247.5°的坡面上。该试验采用的方法通用性较好,原则上适用于一切复杂地形太阳直接辐射计算。     

红外光谱指数反演大田冬小麦覆盖度及敏感性分析

植被的覆盖度能反映植被对光的截获、指示植物的生物产量等。常用的红光/近红外构成的植被指数能指示作物覆盖度，但它们易受到不确定因素的影响，估测结果往往偏差较大。该文以冬小麦为例，研究了利用近红外和短波红外光谱指数估测覆盖度的可行性，并评价了这些指数对品种、肥水处理和叶色的敏感性。试验中对冬小麦用数码相机垂直成像获取照片，利用分类算法自动提取覆盖度。根据同步获取的冬小麦光谱特征，构造了56个红外比值和28个红外归一化光谱指数，并选取了8个基于红光近红外的植被指数，利用通用线性模型(GLM)评价它们对覆盖度的预测能力及敏感性分析。结果表明，短波红外光谱指数R1690/R1450，R1450/R1690及(R1450-R1690)/(R1450+R1690)等不易受品种，肥水管理及叶色的影响，能很好地预测大田冬小麦覆盖度。     

基于RS的区域植被景观格局研究

遥感影像以其覆盖范围广、信息量大、更新快等特点,在环境监测方面得到了广泛的应用。该研究应用遥感技术,以1979年和2005年的Landsat TM影像为数据源,采用归一化植被指数和改进的像元二分模型,对北京市门头沟区的植被覆盖进行了监测,结果表明该区植被覆盖总体呈下降趋势。在此基础上,结合当地基础地理信息数据,利用GIS技术和生态景观指标分析方法,对植被变化进行了景观生态学评价,结果表明植被覆盖的景观破碎度急剧增加,景观生态质量下降显著;2005年的景观及各植被覆盖景观类型被边界切割程度及其破碎化程度均高于1979年,且景观尺度上的斑块形状更为复杂,由于斑块形状及分维数受地形、地貌、其他自然及人为因素的影响,地形地貌等自然因素相对固定,因此,影响景观斑块形状及其分维数的因素主要来自人为因素。     

利用多时相Landsat近红外波段监测冬小麦和苜蓿种植面积

随着农业产业结构的调整，农作物的种植面积和分布有了较大的时空变化，必然对环境、生态和政府决策产生影响。由于近几年北京及其周边地区苜蓿种植面积大量增加，在利用遥感进行土地利用调查和更新时，原来提取冬小麦的一些方法受到苜蓿的干扰，使精度降低。该文主要探讨针对春夏季作物进行监测和面积提取的方法。通过从4月到6月初的地面测量的小麦和苜蓿的4个时期的光谱发现，初期小麦和苜蓿的差异很小，而后期差异增大，尤其在近红外波段处差异最大，5月下旬到6月初是区分小麦和苜蓿的最佳时期。但5月到6月期间不同地块苜蓿的刈割时间不一致，使小麦和苜蓿在单个时相的影像中难以区分。利用3个时相的Landsat近红外波段合成的假彩色影像图很容易区分冬小麦和苜蓿，并能判断苜蓿的刈割时间，经地面验证，该方法分类精度高。且只使用不同时相的一个近红外波段，将大大节约成本和提高处理速度，受薄云和气溶胶的影响小。     

基于空间连续性聚类算法的精准农业管理分区研究

该研究在K均值算法KM的基础上,根据空间单元位置的相互依赖关系,提出了一种新的空间连续性聚类算法SCKM。以北京精准农业示范基地获取的OMIS图像为数据源,选用K均值算法、等间隔法、分位数法、自然断点法等传统分区方法和SCKM算法,对肥水需求关键时期的小麦的长势差异进行了管理分区提取研究,并引入了权重方差和聚集度两种分区效果评价指标,对分区结果进行了比较和评价。结果表明：SCKM算法与传统分区方法分区结果相比,区内方差差异不显著;而空间聚集度远好于后者,利用SCKM法分区能够有效地去除大量的孤立单元或碎片。     

一种基于反射光谱的烤烟鲜烟叶成熟度测定方法

为实现烤烟鲜烟叶成熟度的准确测定, 使用ASD Fieldspec FR2500光谱仪进行了5个不同成熟度烤烟鲜烟叶的可见/近红外(350～1 650 nm)光谱测定和分析, 研究了鲜烟叶成熟度的反射光谱特性, 建立了量化判别烟叶成熟度模型并作了验证. 结果表明: 不同成熟度鲜烟叶在可见光503～651 nm之间光谱差异极其显著. 通过逐步回归分析筛选出514 nm、 629 nm、 650 nm的反射率共3个主要预测因子的典则判别分析模型. 判别模型的准确率检验结果是训练样本为98%, 验证样本为97%. 基于高光谱的烟叶成熟度判别模型具有较好的稳健性. 使用光谱技术进行鲜烟叶成熟度判定是可行的.     

基于RS的北京门头沟植被覆盖时空演变研究

应用RS技术,以1979年和2005年的Landsat TM影像为数据源,并对其进行边界修补、去云处理、地形校正、大气辐射订正和反射率计算,然后运用归一化植被指数和改进的像元二分模型,分别计算其归一化植被指数ND-VI及植被覆盖度,对北京市门头沟区的植被覆盖进行动态遥感监测。结果表明:(1)门头沟区植被覆盖整体呈下降趋势,覆盖度从1979年的76.4%减少为2005年的72.7%;(2)覆盖度在60%以上的区域比较稳定,是植被覆盖的主体;(3)覆盖度在80%以上的大面积减少,说明该区植被破坏严重,这与城市化进程的加快、对土地大规模利用、经济增长有很大关系;(4)由于居民点建设中采沙、采石和采煤占用绿地,永定、龙泉、谭柘寺植被退化最严重;军庄退耕还林和果林绿化是唯一植被覆盖增加的乡镇。其它乡镇植被退化平均在5%以内,妙峰山、王平、大台、斋堂四个中部乡镇由于采矿、采石等人为活动,特别是京西矿业集团的煤矿多基本集中在此,使这4个乡镇植被退化明显,并已形成采空区和塌陷区;雁翅、清水乡植被退化主要以自然退化为主,退化幅度相对较小。     

转phaC叶绿体型烟草的光学属性

为探讨光谱无损测试技术在转phaC叶绿体型烟草材料筛选中应用的可行性,对烟草品种Wisconsin38（Nic-otiana tobacum cv．Wisconsin38,对照）和其转phaC基因烟草无损活体测定了相对叶绿素含量（SPAD）、叶绿素荧光参数和反射率,并对测定结果进行了分析．结果表明：（1）PSⅡ有效光化学量子产量[（Fms-Fs）/Fms]和SPAD均表现为对照烟草大于转基因烟草,其中,（Fms-Fs）/Fms差异显著．（2）对照的反射率光谱大于转基因烟草．两者在350～690nm、750～1350nm和2113～2320nm反射率变异显著．（3）一些波长反射率与PSⅡ最大光化学量子产量（Fv/Fm）、有效光化学量子产量（Fms-Fs）/Fms和SPAD值达到显著相关．（4）光谱指数中,D730/D706与SPAD值相关系数达到了0．833．Area1190、P_Nd1280、R685/R630、（R683）^2/（R675×R691．）与（Fms-Fs）/Fms达到显著相关．上述结果表明高光谱等无损测试技术在基因工程中应用是一个值得重视的方向．