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。     

普陀区域海雾特征初步分析

利用1991—2020年普陀国家一般气象站、2014—2020年普陀区其他8个大雾预警指标站地面观测资料和海洋气象浮标站监测资料,对普陀区域海雾特征进行了初步研究。结果表明：普陀区域近30年（1991—2020年）年平均雾日为45.9 d,较1981—2010年年平均雾日多8.7 d;雾日集中在3—6月;一日之中主要在夜晚至下半夜生成,上午逐渐消散。普陀区域海雾天气类型可归纳为低压倒槽型、两高间均压场型、高压后部型和高压底部型,发生频率：倒槽型>高压后部型>高压底部型>两高间均压场型。当气温大于10℃且小于20.5℃时,气温露点差为0℃～1.4℃,气海温差为l.5℃～3℃,相对湿度达96%～100%,海域盛行东南偏南风,风速在2～4级时,有利普陀区域海雾的发生和发展。