基于PLS算法的棉花黄萎病高空间分辨率遥感监测

棉花黄萎病危害程度大,发生范围广,已成为中国乃至世界上棉花主要病害之一。论文基于野外定位调查数据及高空间分辨率遥感影像,利用变量投影重要性（VIP）准则筛选最优变量,用偏最小二乘回归（PLS）方法建立棉花黄萎病病情严重度的定量估测模型,并利用已建立的估测模型和高分辨率IKONOS影像获取了不同病情严重度的空间分布图。研究结果表明：在所分析的13个遥感因子中,增强植被指数（EVI）、再归一化植被指数（RDVI）、全球环境监测指数（GEMI）、差值植被指数（DVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）、归一化植被指数（NDVI）为棉花黄萎病病情严重度遥感估测的敏感因子,能够有效估测棉花黄萎病病情严重度,其模型预测值与实测值间的R2、RMSE和RE分别为0.78、0.45、9.2%。论文利用PLS算法和高分辨率卫星影像实现了棉花黄萎病病情严重的遥感监测,研究结果对实现大范围农作物病虫害的遥感监测具有重要的参考价值。     

基于多时相GF-1遥感影像的作物分类提取

为了提高遥感影像数据对作物分类提取的精度,更多地反映作物的空间分布结构和物候差异,以黑龙江农垦赵光农场为研究对象,提出一种基于分区与决策树分层分类相结合的作物遥感分类方法,利用2014年高分一号卫星(GF-1)WFV遥感影像数据(4景)开展主要作物的识别分类提取。首先,结合实地调查与影像光谱特征信息的总体分布,将研究区分割成3个子区域(西南区、北部区和东南区);其次,基于多时相遥感影像序列,分析主要作物的反射光谱和植被指数的时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了赵光农场主要作物的空间种植信息。结果表明,2种分类方法的精度都很高,总体精度均在97.00%以上,Kappa系数均在0.900 0以上。分区分类更优于整幅图像非分区分类,总体精度达到98.10%,Kappa系数达到0.960 7;非分区分类总体精度为97.50%,Kappa系数为0.948 3。研究表明,基于分区与决策树分类法相结合的作物分类结果精度,明显优于不使用分区分类的结果。由分区与决策树分层相结合的分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

基于Dualex氮平衡指数测量仪的作物叶绿素含量估算模型

作物叶绿素含量的实时、无损及快速的监测,对及时掌握作物的胁迫状况、营养水平及环境适应性,进而对农田管理进行科学指导具有重要的意义。该研究论证是否可以通过Dualex氮平衡指数测量仪构建通用的叶绿素含量估算模型,以期实现叶绿素含量的快速及无损监测和估算。结果表明：1）Dualex估测叶绿素质量分数（Chl-M）和单位面积的叶绿素质量（Chl-S）具有较好的精度（决定系数R2分别为0.77和0.88）,与SPAD叶绿素仪的估算模型（R2分别为0.66和0.79）相比,模型精度更高;2）Dualex估测Chl-S的精度明显高于Dualex对Chl-M的估测精度,Dualex与Chl-M的关系需要考虑叶片厚度的影响,而Dualex与Chl-S的线性关系更加一致;3）构建的Chl-S通用模型的R2,均方根误差和标准均方根误差分别为0.88,4.80 mg/dm2和8.33%,模型的精度较高,并且通用模型的数据范围为12.2～105.6 mg/dm2,较大的数据范围适用于冬小麦和玉米各关键生育期Chl-S的估算。该研究为Dualex实现冬小麦和玉米叶绿素含量监测和估算提供校准模型,为及时了解作物养分状况及作物营养诊断提供了参考。     

基于新型植被指数的冬小麦覆盖度遥感估算

为提高冬小麦覆盖度估测精度,从增强近红外与红光差别的数学变换原理出发,构建了一种新型植被指数(NDVIn),再基于2013、2014年冬小麦冠层高光谱和模拟的资源三号卫星宽波段多光谱数据,分别构建基于常规植被指数(NDVI)与NDVIn的冬小麦覆盖度估算模型,然后利用留一交叉验证法对模型精度进行评价。结果表明,当n=6时,新生成的植被指数NDVI6对冬小麦农田覆盖度具有最好的估算性能,利用其基于小麦冠层高光谱及卫星多光谱数据建立的冬小麦覆盖度估算模型的决定系数r2分别为0.84、0.85,RMSE分别为0.092、0.091,模型精度均好于常规指数NDVI的估算结果。说明NDVI6用于估测冬小麦覆盖度具有可行性。     

基于氮素叶绿素关系的冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱反演

为进一步提高光谱数据反演小麦籽粒蛋白质含量的精度以及反演模型的可解释性,研究以籽粒蛋白质含量（GPC）-氮素-叶绿素之间的关系为载体,通过叶绿素筛选相关植被指数,采用偏最小二乘回归（PLS）方法建立GPC反演模型。结果表明,开花期是监测籽粒蛋白质含量的最优时期。开花期氮素与对应密度叶绿素的相关性较高。通过筛选出与叶绿素密切相关的植被指数,利用PLS建立籽粒蛋白质含量反演模型,模型决定系数R2为0.77,RMSE为0.95%,用其他年份数据进行模型验证,结果显示RMSE达到1.22%。本研究表明：基于氮素、叶绿素关系建立PLS反演模型能够实现不同年份GPC光谱遥感反演,且模型在年际间表现出较高的精度和稳定性。     

基于AquaCrop模型的北京地区冬小麦水分利用效率

【目的】作物水分利用效率(water use efficiency,WUE)是农业水分管理与决策的重要指标。北京是严重缺水的城市,其主要种植作物冬小麦灌溉用水占比高,开展冬小麦产量水分利用效率的分析研究,可为北京地区的冬小麦节水灌溉与增产平衡提供决策信息支持。【方法】利用2011—2012、2012—2013和2013—2014年国家精准农业示范研究基地冬小麦不同生育期不同灌溉处理下的田间实测数据,对AquaCrop作物模型进行参数本地化。统计北京地区2004—2014年冬小麦生育期的日降雨量数据,利用Pearson-Ⅲ型分布划分了3种降雨年型:湿润年(2012—2013年生育期)、平水年(2009—2010年生育期)和干旱年(2005—2006年生育期)。应用AquaCrop研究分析了3种不同降雨年型、14种灌溉情景下冬小麦籽粒产量水平和产量水分利用效率特征变化。【结果】基于AquaCrop模型的产量模拟值和实测值的R 2、RMSE和d分别为0.99、0.3 t·hm~(-2)、0.99。模型模拟的冬小麦产量水分利用效率:2011—2012年正常灌溉条件下为1.72 kg·m~(-3),2012—2013年正常灌溉条件下为1.67 kg·m~(-3),2013—2014年雨养、正常灌溉和过量灌溉条件下分别为1.27、1.74和1.64 kg·m~(-3),正常灌溉条件下产量水分利用效率最高,其次是过量灌溉,雨养条件下产量水分利用效率最低。在此基础上应用AquaCrop模型模拟分析了3种不同降雨年型冬小麦籽粒产量和产量水分利用效率随灌溉量变化的响应特征,其中,湿润年产量水分利用效率和籽粒产量达到最大值时所需的灌溉量分别为35和50 mm;平水年达到最大值所需的灌溉量分别为35和40 mm;干旱年达到最大值所需的灌溉量均为65 mm。【结论】AquaCrop模型可以很好预测北京地区不同年份不同灌溉条件下冬小麦的籽粒产量和产量水分利用效率。冬小麦产量与产量水分利用效率均随着灌溉量的增加逐渐增大,至最大值后开始减小,在干旱的情况下,植物通过自身适应策略会提高水分利用效率,随着水分的增加,水分利用率将降低,因此3种不同年型的产量水分利用效率的大小顺序依次为干旱年、平水年和湿润年。因此,在制定冬小麦灌溉策略时,要做到产量和产量水分利用效率兼顾。以上研究结果表明,利用Aqua Crop模型可以为北京地区冬小麦田间灌溉和决策提供指导。关于降雨年型本研究仅对湿润年、平水年和干旱年3种年型在越冬期、返青期、拔节期、开花期和灌浆期不同灌溉量和籽粒产量和产量水分利用效率之间的关系进行模拟,对于不同时期不同灌溉量对籽粒产量和产量水分利用效率的影响没有考虑,需要进一步研究验证。     

地块数据支持下的玉米种植面积遥感测量方法

统计行政单元内粮食作物种植面积及其空间分布是粮食产量估算的基础,也是制定粮食政策和调整种植结构的重要依据。以3S为代表的空间信息技术,是实现农作物种植面积统计的关键技术,也是实现常规统计进入空间统计的重要因素。该研究以玉米种植面积遥感测量为目标,选取种植结构复杂的农业区河南省原阳县为试验区,通过高分辨率融合影像建立地块边界数据,以TM影像为核心数据源,对TM数据进行预处理,结合NDVI及特征波段信息采用决策树方法对试验区进行预分类,初步获取玉米种植范围;将玉米预分类结果与耕地地块数据空间叠加分析,以地块内玉米的预分类面积比例为分层标志,建立分层模型,结合交通数据,布设野外样方;采用遥感影像与车载GPS结合的方式,设计合理的野外调查路线,开展野外样方实测工作,获取样本地块内的玉米种植比例;然后以野外GPS调查点为依据,通过决策树方法对玉米预分类结果进行修正。最后通过野外测量获取的样本地块玉米百分比及统计数据对TM数据提取的玉米种植面积结果进行评价,求得位置精度为81.8%,总量精度为91.1%。说明借助耕地地块数据库,能够提高多时相TM分类的位置精度和总量精度。     

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.     

基于遥感和AquaCrop作物模型的多同化算法比较

为了研究不同数据同化方法在AquaCrop(FAO Crop model to simulate yield response to water)模型模拟作物地上生物量(above ground biomass,AGB)、冠层覆盖度(canopy cover,CC)和产量过程的效率,以冬小麦为研究对象,利用2012-2013、2013-2014和2014-2015年冬小麦田间试验数据,将标定的Aqua Crop生长模型与遥感光谱信息相结合开展同化技术分析,应用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)、模拟退火(simulated annealing,SA)和复合型混合演化(shuffled complex evolution,SCE-UA)3种数据同化算法,以不同生育期、不同水分处理和不同氮肥水平的AGB和CC为双变量开展多同化算法的模拟分析,对3种数据同化算法的运算效率和同化结果进行对比分析。结果表明:1)3种数据同化算法达到的应度值0.26时,SCE-UA同化算法用时最少(833 s),SA数据同化算法用时最多(1433 s),表明SCE-UA同化算法效率最优,SA数据同化算法效率最低;2)不同生育期的同化结果,AGB的同化精度随着生育期的推进而降低,AGB的模拟值在拔节期和挑旗期高于实测值,被高估,在开花期和灌浆期被低估,总的AGB被低估;CC在拔节期和挑旗期被低估,在开花期和灌浆期被高估,总的CC被低估;3)不同水分处理的同化结果,AGB普遍被低估,CC在雨养(W0)条件下被高估,在正常灌溉(W1)和过量灌溉(W2)条件下被低估;产量均被低估;4)不同氮肥水平,AGB的模拟精度随着施N量的增加而降低,并且普遍被低估,CC普遍被高估,产量均被低估。以上结果表明,PSO、SA和SCE-UA 3种数据同化算法均能有效模拟冬小麦的AGB、CC和产量,其中SCE-UA数据同化算法无论在运算效率还是同化结果的精度上均优于PSO和SA数据同化算法。