遥感信息与棉花模型结合反演模型初始值和参数的方法研究

通过将遥感信息(叶面积指数LAI)与棉花模型结合,建立了遥感-棉花反演模型,用以反演棉花模型所需的初始数据和参数,解决模式在从单点扩展到区域应用时缺少初始输入的问题。反演的参数为播种期、种植密度、生育期施氮量和灌溉量。通过对反演模型检验,初步确定反演模型是正确的。另外,在区域上初步应用的结果表明,反演的参数和模拟的产量与实际情况吻合较好。     

基于Landsat 8的节水改造背景下盐渍化土壤含盐量反演

为探明沈乌灌域节水改造后因渠道衬砌、引排水量减少引起的土壤含盐量时空分布特征及变化规律,采用区域土壤信息定点监测,结合经典统计学、空间插值以及机器学习建模反演等技术手段,利用Landsat 8卫星获取光谱数据,通过对实测土壤含盐量、光谱指数及波段反射率进行处理,运用Adaboost回归、BP神经网络回归、梯度提升树回归、KNN回归、决策树回归、随机森林回归方法构建了沈乌灌域土壤含盐量空间反演模型。采用最优反演模型对沈乌灌域土壤含盐量空间分布特征进行了遥感反演。结果表明： 通过全变量单一回归法筛选出相关系数大于0.55的9个光谱因子,使用SPSS PRO软件构建6种机器学习反演模型,对比6种反演模型精度,验证集决定系数R2由大到小依次为随机森林回归、梯度提升树回归、Adaboost回归、KNN回归、决策树回归、BP神经网络回归。其中随机森林回归模型的拟合精度最佳,训练集与验证集的决定系数R2分别为0.834和0.86,说明随机森林回归模型的反演效果较好。反演结果表明：节水改造后非盐渍土面积增加391.7km2,占灌域总面积的21%,中度盐渍土面积、重度盐渍土面积、盐土面积分别减少95.61、63.37、45.7km2,分别占灌域总面积的5%、3%、2%。综上所述,节水改造工程完成后,沈乌灌域土壤盐渍化程度减轻,作物生长安全区面积增加,但由于渠道衬砌以及引排水量减少,土壤盐分淋洗效果减弱,土壤盐分在灌域内部运移,整体土壤环境得到改善,局部地区出现盐分聚集。     

基于Sentinel-2影像的黄河南岸典型改良示范区土壤含盐量反演模型

土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影像,同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据,通过相关性分析筛选敏感光谱指标,基于偏最小二乘回归（PLSR）、逐步回归（SR）、岭回归（RR）3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模,最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明：示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关,短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关,引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性（相关系数绝对值不小于0.32）;对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型,验证集决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.546和 2.687g/kg;含盐量反演结果与实地结果相吻合,为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。     

基于植被供水指数的藏北地区土壤湿度反演研究

【目的】利用光学遥感数据获取的植被供水指数来反演西藏那曲地区的土壤湿度,结合高分辨率的遥感数据(GF-1)和中低分辨率的遥感数据(Landsat、MODIS)分别建立土壤湿度反演模型,通过比较不同空间尺度反演模型的精度和适用性,拓宽国产高分遥感数据在农牧业信息定量获取等方面的应用范围,为"天地网一体化"的现代农业信息获取和农情信息遥感监测提供理论基础。【方法】以西藏那曲地区为研究区,以代表高、中、低分辨率卫星数据的高分一号(GF-1)、Landsat-8及MODIS影像数据和土壤湿度实测数据为数据源,利用植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)构建土壤湿度反演模型,比较3种遥感影像在反演土壤湿度方面的差异。【结果】(1)VSWI反演土壤湿度的最佳深度为10 cm左右;(2)基于GF-1、Landsat-8和MODIS构建的反演模型得到的土壤湿度预测值与实测值的均方根误差分别为5.145、5.227和6.298,可见GF-1和Landsat-8的反演效果相当,均优于MODIS的反演效果;GF-1土壤反演模型的拟合效果最佳;(3)研究区土壤湿度在空间上呈东南向西北递减的趋势,与实地采样点的土壤湿度分布趋势一致,说明利用高分辨率遥感数据监测土壤湿度是可行的。【结论】利用GF-1遥感数据和植被供水指数可以实现对藏北地区的土壤湿度反演,研究结果可以为干旱或者半干旱地区大范围的土壤墒情监测提供理论依据和实践参考。     

单基线PolInSAR森林高度反演方法研究

极化干涉SAR(Polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)森林高度反演是当前雷达遥感领域的研究热点,近年来出现了多种单基线PolInSAR森林高度反演方法。为了给单基线PolInSAR反演森林高度的算法提供基础,并探索和发展效果更优的反演方法,使用Pol SARpro软件模拟森林平均高度为18 m的L波段(L=23 cm)全极化干涉SAR数据,研究了森林高度反演算法中的DEM差分法、RVoG法、复相干幅度反演法、混合反演法,并基于相干优化法对混合反演法进行了改进;为了更准确地对算法的性能进行比较,给出方位向为48 bin时各算法的距离向剖面的对比图,并选取图像的中间区域,对森林高度位于3~30 m的1 104个样本点,应用均值和均方根误差RSME对5种方法模拟的18 m森林高度进行比较。结果表明:森林高度平均值反演结果由大到小依次为:复相干幅度反演法、混合反演法、改进的混合反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为19.40、18.31、18.12、10.55、10.05 m,均方根误差(RMSE)由小到大依次为:改进的混合反演法、混合反演法、复相干幅度反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为1.06、1.48、3.49、7.51、8.04 m;说明DEM差分法与RVoG法反演的森林高度存在明显低估,复相干反演法出现明显高估且其离散程度最大,混合反演法和改进的混合反演法与真实值的误差分别为0.31、0.12 m,改进的混合反演法与真实值的相差最小,离散程度最小,均方根误差最小,反演结果最优。改进的混合反演法综合了混合反演法与相干优化法的优点,使其估计的地形相位的均方根误差最小(0.045 rad),森林高度与真实值的误差最小,均方根误差最小,并且具有一定的鲁棒性。     

云南省土壤墒情监测系统的设计与实现

为准确获取云南省的土壤墒情,在分析传统墒情监测系统的基础上,设计了一种能够自动获取和处理多源土壤墒情数据且能不断提高数据精度的土壤墒情自动监测系统。系统利用温度-植被干旱指数(TDVI)对遥感影像进行反演,为不断改进反演算法,将反演结果与固定站点监测数据及其他相关数据进行了对比分析。以参数配置形式实现遥感影像自动下载、土壤墒情自动反演和旱情自动分析。结果表明,系统可以得到较高精度的土壤墒情数据,能够满足有关部门对于墒情监测的需要。     

Effect of tillage intensity on weed infestation in organic farming

Conservation tillage is not yet widely accepted by organic farmers because inversion tillage is considered to be necessary for weed control. Three long-term experiments were established with combinations of reduced and conventional plough tillage and stubble tillage to determine weed infestation levels in organic farming, i.e. herbicide application being excluded. Experiment 1 (with very low stocking density of perennial weeds) showed that in presence of primary tillage by mouldboard ploughing the number of annual weeds was nearly unaffected by the mode of stubble tillage. In experiment 2, however, with Canada thistle (Cirsium arvense) being artificially established, thistle density was significantly affected by stubble tillage and by a perennial grass–clover forage crop. Experiment 3 combined two levels of stubble tillage (skimmer plough, no stubble tillage = control) with four implements of primary tillage in the order of decreasing operation depth (deep mouldboard plough, double-layer plough, shallow mouldboard plough or chisel plough). Primary tillage by chisel plough resulted in significantly highest annual weed density compared to all other treatments. The natural C. arvense infestation in experiment 3 showed highest shoot density in the “skimmer plough/chisel plough” treatment compared to the lowest infestation in the “skimmer plough/double-layer plough” treatment. The poor capacity of the chisel plough for weed control was also reflected by the soil seed bank (5500 m⁻² C. arvense seeds for chisel plough, <300 seeds for all other primary tillage). A reduced operation depth of the mouldboard plough (“shallow mouldboard plough”) seemed to have an insufficient effect in controlling C. arvense infestation as well. Stubble tillage by the skimmer plough in addition to nearly any primary tillage operation largely reduced both annual weeds and thistle shoots. Most effective in controlling C. arvense was also a biennial grass–clover mixture as part of the crop rotation.Double-layer ploughing is a compromise between soil inversion and soil loosening/cutting and can be regarded as a step towards conservation tillage. In terms of controlling annual weeds and C. arvense, the double-layer plough was not inferior to a deep mouldboard plough and seems to be suitable for weed control in organic farming. Tilling the stubble shallowly after harvest can support weed control in organic farming remarkably, particularly in reducing C. arvense. If no noxious, perennial weeds occur and primary tillage is done by soil inversion, an omission of stubble tillage can be taken into consideration.     

不同光谱植被指数反演冬小麦叶氮含量的敏感性研究

【目的】氮素是作物生长发育过程中最重要的营养元素之一,研究叶氮含量反演的有效光谱指标设置,为应用高光谱植被指数反演作物叶氮含量,以及作物的实时监测与精确诊断提供重要依据。【方法】以冬小麦为例,选取涵盖冬小麦全生育期不同覆盖程度225组冠层光谱与叶氮含量数据,通过遥感方法建立模型,模拟了不同光谱指标,即中心波长、信噪比和波段宽度对定量模型的影响,通过模型精度评价指标决定系数(coefficient of determination,R~2)、根均方差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)和显著性检验水平(P0.01)确定最优模型及最佳指标,分析光谱指标对叶氮含量定量模型反演的敏感性和有效性。【结果】反演冬小麦叶氮含量的最佳植被指数为MTCI_B,与实测叶氮含量的相关性最好(R~2=0.7674,RMSE=0.5511%,MAE=0.4625%,MRE=11.11个百分点,且P0.01),对应的最佳指标为中心波长420 nm、508 nm和405 nm,波段宽度1 nm,信噪比大于70 DB;高覆盖状况反演的最优指数为RVIinf_r(R~2=0.6739,RMSE=0.2964%,MAE=0.2851%,MRE=6.44个百分点,且P0.01),最优中心波长为826 nm和760 nm;低覆盖状况反演的最优指数为MTCI(R~2=0.8252,RMSE=0.4032%,MAE=0.4408%,MRE=12.22个百分点,且P0.01),最优中心波长为750 nm、693 nm和680 nm;应用最适于高低覆盖的植被指数RVIinf_r和MTCI构建的联合反演模型(R~2=0.9286,RMSE=0.3416%,MAE=0.2988%,MRE=7.16个百分点,且P0.01),明显优于最佳单一指数MTCI_B;模拟Hyperion和HJ1A-HSI传感器数据,联合反演模型精度(R~2为0.92—0.93,RMSE在0.37%—0.39%,MAE为0.285%左右,MRE约为7.00个百分点)明显优于单一植被指数反演精度(R~2为0.79—0.81,RMSE为0.63%—0.66%,MAE为0.455%左右,MRE约为10.90个百分点)。【结论】利用高光谱植被指数可有效实现作物叶氮含量反演,作物叶氮含量定量反演对不同光谱指标—中心波长、信噪比和波段宽度,具有较强敏感性。应用多指数联合反演模型,可显著提高反演精度,并且联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定普适性。     

基于遥感技术的不同施氮水平下小麦条锈病病情反演研究

为构建不同施氮条件下,小麦条锈病病情光谱反演模型,设置了在不同氮素水平条件下接种小麦条锈病,将菌情指数与植被指数、一阶微分参数进行回归分析,构建抽穗期、开花期、灌浆期、乳熟期共5个模型。为了评估施氮量对病情反演模型的影响,在模型中加入氮素因子,模型病情反演预测效果表明,抽穗期模型加入氮素因子后预测效果有所提高,抽穗期的模型1-1(R2=0.392 8,P=0.005 4)、1-2(R2=0.449 8,P=0.011 3)、2-2(R2=0.573 3,P=0.001 7)预测效果较好且较稳定,开花期、灌浆期、乳熟期模型预测效果不理想。本研究结果表明,可以利用植被指数、一阶微分参数较好反演抽穗期小麦条锈病病情,加入氮素因子后预测效果有所提高,说明氮素因子对病情反演有影响。     

基于探地雷达的田块尺度下不同深度土壤含水量监测

为确定田块尺度下探地雷达对不同深度及相邻反射层间土壤含水量的反演精度、有效反演深度、最佳反演深度及最优反演模型,本研究采用1000 MHz中心频率探地雷达设备,分别在无降雨偏干旱土壤和降雨后湿润土壤两种条件下,在选定农田区域基于共中心点法采集雷达波数据,提取有效地表波与反射波数据,通过双曲线拟合法分别获取不同深度反射层...