基于适宜尺度选择的冬小麦赤霉病遥感监测

为快速、准确获取江淮麦区县域冬小麦赤霉病发生信息,选用中、高空间分辨率卫星遥感影像做多尺度信息融合研究。在筛选适宜冬小麦田块分布特征的空间尺度遥感影像基础上,通过分析冬小麦长势指标和赤霉病病情指数之间的互作关系,构建基于多农学参数的冬小麦赤霉病估测模型,并对县域冬小麦赤霉病空间变化进行遥感监测。结果表明:(1)2m×2m、8m×8m和16m×16m三种空间尺度融合影像的均值相差不大,平均梯度和标准差存在明显差异。16m×16m融合影像的清晰度最好,信息量也多,比较适合研究区域冬小麦田块分布特征。(2)16m×16m融合影像提取的归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)值明显高于2m×2m和8m×8m融合影像,说明16m×16m融合影像光谱信息量较丰富,有利于冬小麦的识别。(3)冬小麦叶面积指数、叶片叶绿素含量和地上部生物量是影响赤霉病发生的主要长势指标。基于主要长势指标构建冬小麦赤霉病估测模型,平方根误差(REMS)为10.5%,相对误差为14.6%。该方法可以实现对县域冬小麦赤霉病空间变化的有效监测。     

基于NDVI密度分割的冬小麦种植面积提取

为解决作物面积遥感监测中常遇的混合像元问题,选用江苏省沭阳县冬小麦扬花期HJ-1A卫星遥感影像,基于不同地物光谱信息的差异性与可分割性,提出基于归一化植被指数(NDVI)密度分割的冬小麦种植面积提取方法。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,对HJ-1A卫星影像进行了几何与大气校正。利用NDVI灰度影像提取混合像元训练样本的NDVI值和小麦种植面积,计算小麦面积权重,确定混合像元的NDVI阈值。利用NDVI再归一化结果对NDVI灰度影像进行密度分割,依据不同密度分割系数下像元总面积及其所对应的小麦面积权重关系,最终得到沭阳县冬小麦种植面积。结果表明,根据NDVI密度分割法提取冬小麦面积为8.37×104 hm2,面积精度为92.37%,样本精度为93.31%。基于密度分割系数(P0.5)制作沭阳县冬小麦种植分布图,获取了全县冬小麦空间分布特征信息。以上结果说明NDVI密度分割法能较准确地提取研究区内冬小麦种植面积,可有效解决农作物种植面积提取中混合像元问题。     

县域冬小麦病害遥感监测信息系统研制

为快速、大面积进行县域冬小麦病害遥感监测,将GIS(Geographic information system)、RS(Remote sensing)、GPS(Global position system)、组件技术以及数据库综合集成,采用常用的C/S模式,利用Delphi编程语言开发了县域冬小麦病害遥感监测信息系统(Winter wheat disease remote sensing monitoring information system,WDRSMIS)。WDRSMIS系统包含影像数据管理、空间地理信息分析、生长参数反演、病害估测、产量估算与统计、遥感信息生成和系统使用指南7个功能模块。以江苏省泰兴市和姜堰市为例,选用2016年冬小麦生长期的田间基础数据和环境星(HJ-1A/CCD)遥感影像对WDRSMIS系统进行测试。结果表明:WDRSMIS系统在方便提供地理空间信息数据的浏览、分析与管理性能的同时,能较好实现对县域冬小麦病害的有效监测,还可依据监测数据进行图像显示和统计比对分析。该系统的开发对于江淮麦区县域冬小麦植保信息化管理与决策具有较好支撑作用。     

基于作物生长模型参数调整动态估测夏玉米生物量

针对如何利用作物生长模型定量解析区域夏玉米生物量动态变化的热点问题,该文在沿东海岸的江苏省盐城市大丰区设置大田夏玉米生物量估测试验,在构建夏玉米生物量过程模拟模型的基础上,对夏玉米多个生育阶段的生物量(指地上部生物量)及其变化特征进行分析,并结合试验实测数据探讨利用实测叶面积指数和生物量数据调整生物量模拟模型参数的可行性。结果表明:夏玉米生物量过程模拟模型可以对夏玉米从出苗到灌浆期间的多个生育阶段生物量动态变化进行估测。出苗到拔节前的生长阶段,生物量积累主要来源于叶片形成,模拟模型可以对生物量进行有效预测,预测值与实测值之间的均方根差(root mean square error,RMSE)为18.31 kg/hm~2,相对误差为3.35%。拔节到抽雄前的生长阶段,由于茎节伸长与节数增加,生物量积累加快,预测值与实测值之间的差异较大。拔节初期生物量预测值为535.5 kg/hm~2,实测值为480 kg/hm~2,相对误差11.56%。抽雄前生物量预测值为7 036.46 kg/hm~2,实测值为5 794 kg/hm~2,相对误差21.44%。拔节到抽雄前生长阶段预测值与实测值之间的RMSE为825.94 kg/hm~2。经过模型参数调整,抽雄前生物量预测值为6 036 kg/hm~2,与实测值较为接近,RMSE为219.43 kg/hm~2,相对误差4.18%。利用参数调整后的模拟模型继续对抽雄到灌浆前生长期间生物量进行预测,预测值与实测值较为一致,灌浆期生物量预测值为11 156 kg/hm~2,实测值为10 785 kg/hm~2,相对误差3.44%,而参数调整前预测值为12 492 kg/hm~2,相对误差15.83%。在玉米拔节期进行模型参数调整,对拔节到抽雄和抽雄到灌浆2生长阶段的生物量预测效果较好。该研究可为县域夏玉米不同生长阶段生物量及其动态变化预测提供参考,可辅助县域农业管理部门进行适时生产措施调整。