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基于无人机多光谱遥感的夏玉米冠层叶绿素含量估计 总被引：1，自引：0，他引：1
为探讨利用无人机多光谱遥感影像监测夏玉米冠层叶绿素含量的可行性,基于2019年不同施氮水平下(0,105,210,315 kg·N/hm2)夏玉米多光谱遥感影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,分析了不同施氮水平下夏玉米冠层叶绿素含量的变化规律,同时选取10种常用光谱植被指数与实测冠层叶绿素含量进行相关性分析,采用与实测叶绿素含量极显著相关的9种植被指数,构建了基于遥感光谱指数的夏玉米冠层叶绿素含量遥感监测模型,并通过精度检验确定最优估测模型.结果表明,施用氮肥能够提高夏玉米冠层叶绿素含量,过量氮肥不能持续提高叶绿素含量,同一施氮水平下不同追肥处理之间叶绿素含量没有明显差异.绿色归一化植被指数与叶绿素含量的相关性系数最高,达到了0.892.采用逐步回归分析方法建立的模型表现最优,决定系数为0.87,均方根误差及相对误差分别为0.15和2.68%.因此,无人机多光谱遥感结合逐步回归模型可以实现田间尺度的夏玉米冠层叶绿素含量的实时监测. 相似文献
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科学、高效地获取作物不同叶位叶绿素含量的垂直分布信息,可监测农作物长势状况并进行田间管理。基于冬小麦抽穗期获取的不同叶位叶片的高光谱反射率和叶绿素含量实测数据,将原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱、植被指数和连续小波系数与叶绿素含量进行相关性分析,筛选相关性较强的光谱特征参数,然后分别采用偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和反向传播神经网络4种机器学习算法构建冬小麦上1叶、上2叶、上3叶和上4叶的叶绿素含量估算模型,并根据精度评估结果筛选不同叶位叶绿素含量估算的最佳模型。结果表明,上1叶、上2叶和上3叶采用小波系数结合偏最小二乘回归构建的叶绿素含量估算模型精度最高,建模和验证R2分别为0.82和0.75、0.80和0.77、0.71和0.62;上4叶采用植被指数结合支持向量机构建的叶绿素含量估算模型效果最佳,建模和验证R2为0.74和0.79。研究结果可为基于遥感技术精准监测作物营养成分的垂直变化特征提供理论和技术支撑。 相似文献
3.
为了阐明大兴区冬小麦农业用水效率时空变化趋势, 基于近10 a大兴区冬小麦产量统计值和遥感ET值, 构建了冬小麦脱氮-分解作用模型(DNDC模型), 验证了DNDC模型在区域冬小麦水分生产率方面的适用性.结果表明:点位模拟与验证中,冬小麦产量和ET值模拟效果较好,相对误差均小于4.20%,作物水分生产率WP点位模拟值分别为1.91和1.75 kg/m3.区域模拟与验证中,不同土壤区冬小麦产量及ET不尽相同,但总体趋势保持一致,产量随降雨量变化较大,2008年产量达到最大.2007-2016年产量统计平均值为5 227 kg/hm2,产量模拟平均值为4 845 kg/hm2;同期区域冬小麦ET模拟平均值为381.74 mm,遥感平均值为392.66 mm,产量和ET平均相对误差小于13%.2007-2016年WP模拟值为1.10~1.62 kg/m3,平均值为1.27 kg/m3,统计值为1.15~1.62 kg/m3,统计平均值为1.34 kg/m3. 相似文献
4.
针对宁夏扬黄灌区严重缺水、土壤瘠薄、肥力低下等问题,在玉米苗期穴施不同用量(0,30,60,90和120 kg/hm2)的沃特保水剂,并以不施保水剂为对照,研究保水剂不同施用量对土壤水肥状况及作物生长的影响,以探寻玉米滴灌条件下砂质土壤田的保水剂最佳施用量.结果表明,在玉米整个生育期,0~100 cm土壤层贮水量随保水剂施用量增加而增加,施用保水剂90和120 kg/hm2处理使土壤贮水量,分别较对照显著提高14.0%和17.1%;施用保水剂60 kg/hm2处理下,土壤养分含量较对照显著增加,其保肥和供肥效果最佳;施用保水剂不同量可促进玉米生长,施用保水剂90 kg/hm2处理对玉米吐丝期的促进效果显著.与对照处理相比,施用保水剂60 kg/hm2处理对提高玉米水分利用效率、增产和增收效果最佳,分别较对照处理显著增加41.8%,22.2%和33.9%.因此,适量穴施沃特保水剂可有效改善土壤水肥状况,实现玉米增产增收,以施用保水剂60~90 kg/hm2为最优,适宜于在宁夏扬黄灌区进行推广应用. 相似文献
5.
以河套灌区沙壕渠灌域为例,采用SaltMod模型探讨了不同灌溉制度对作物根层土壤盐分的影响.利用2008-2010年基础资料对模型进行率定和验证并对研究区的根层土壤盐分进行模拟和预测.结果表明:在现有灌排条件下,沙壕渠灌域的盐渍化程度基本达到较为稳定的水平,且有轻微脱盐趋势,未来10 a后作物根层土壤盐分降低3%.生育期土壤水盐垂直交换运动强烈,对于控制土壤盐分而言,灌水量越小越好;作物根层土壤盐分随冬灌灌溉定额的增大而减小,不同冬灌灌溉定额对应的根层土壤盐分最初的增加量均较大,但增加的趋势随时间逐渐降低.根据当地作物种植结构,综合考虑节水灌溉、作物产量和根层土壤水盐环境,建议研究区较优的作物生育期综合净灌溉定额为2 700~3 500 m3/hm2,冬灌净灌溉定额为2 700 m3/hm2. 相似文献
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叶绿素是一种反映植物生长水平和健康状况的重要生理生化指标,为快速、无损地大规模获取柑橘冠层的叶绿素含量以精确指导果园管理,利用多旋翼无人机搭载多光谱传感器获取多波段反射率数据,使用多光谱阴影指数对冠层阴影和土壤背景进行剔除,计算得到植被指数与纹理特征,将地面实测的叶绿素含量作为验证,综合对比了全子集回归、偏最小二乘回归和深层神经网络的反演精度以选取最优模型。结果表明,植被指数与叶绿素含量的相关性良好;将仅使用植被指数与仅使用纹理特征的建模结果进行对比,仅使用纹理特征的模型在全子集回归和偏最小二乘回归的反演精度均有明显提升;结合植被指数与纹理特征共同建模后,全子集回归和偏最小二乘回归的反演精度相比仅使用纹理特征的模型均能获得提升;深层神经网络因其良好的非线性拟合能力,获得了最高的反演精度,R2、MAE、RMSE分别为0.665、7.69 mg/m2、9.49 mg/m2,成为本文最优模型。本研究利用无人机多光谱影像反演得到柑橘冠层叶绿素含量,为实现柑橘生长监测提供指导作用。 相似文献
7.
及时准确地监测棉花长势和产量是精准农业栽培管理的关键。无人机(UAV)平台能够快速获取高时空分辨率的遥感数据,在作物生长参数和产量估算方面显示出巨大的潜力。以山东省滨州市棉花为研究对象,利用安装在无人机上的多光谱相机获取遥感影像,分别提取各波段反射率,筛选出8种植被指数,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、人工神经网络(BPNN)3种方法分别构建棉花的株高、叶绿素相对含量、单株产量的估计模型并进行验证。结果表明,基于BPNN的预测模型精度明显优于MLR和RF模型,盛花期与成熟期棉花株高估计模型验证集的R2分别为0.842和0.670;叶绿素相对含量估算模型验证集的R2分别为0.725和0.765;产量估算模型验证集的R2分别为0.860和0.846。为无人机遥感在作物生长参数与产量估算领域中的应用提供理论依据,为进一步优化农业生产管理、科学决策提供参考。 相似文献
8.
不同灌溉制度对制种玉米产量和阶段耗水量的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
通过田间试验研究了相同灌水定额(900 m3/hm2)条件下,不同灌水次数(0,2,3,4次)对制种玉米生育期土壤水分分布特征、耗水规律以及产量影响.结果表明,不同灌溉制度主要影响作物拔节后0~100 cm土壤水分分布.相同灌溉定额条件下,灌水时间影响制种玉米的穗行数、行粒数产量特征值.各处理耗水强度均呈“低、高、低”的变化趋势,峰值主要出现在制种玉米抽雄期-灌浆期.制种玉米各生育阶段对缺水的敏感程度由大到小依次为灌浆期、拔节期、苗期、乳熟期、抽雄期.在西北干旱半干旱地区,制种玉米苗期-拔节期、拔节期-抽雄期、抽雄期-灌浆期进行3次灌水,灌水定额为900 m3/hm2,灌溉定额为2 700 m3/hm2的灌溉制度具有明显的经济产量效益和节水效益. 相似文献
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为了快速无损地检测大田作物冠层叶绿素含量,使用便携式多波段光谱探测仪针对农大8号（G1）、郑单（G2）、先玉（G3）和京农科（G4）4种玉米作物品种,在拔节期采集550、650、766、850 nm波长处太阳光信号和作物冠层反射光信号,用于建立玉米冠层叶绿素含量诊断模型。首先,利用作物冠层650 nm和550 nm波长反射率之间的差值 T D 剔除了土壤背景数据点（ T D >0）。然后,组合计算了NDVI、RVI和DVI共12个植被指数,分析各植被指数与叶绿素含量之间的相关关系,结果显示与G1~G4品种叶绿素含量相关性最优的参数分别为RVI(766,550)、 DVI(850,650)、 NDVI(850,550)和RVI(766,550),相关系数均达0.6以上。数据按一定间隔聚类后,相关性分析结果表明多波段光谱探测仪对玉米叶绿素含量检测最优分辨率为0.5 mg/L,且NDVI(850,550)、NDVI(766,550)和RVI(850,550)与叶绿素含量的相关系数分别为0.837 0、0.773 7和0.767 7,达到了强相关水平。最后,建立了多品种通用型玉米拔节期叶绿素含量诊断模型,可为大田玉米拔节期叶绿素含量诊断提供技术支持。 相似文献
10.
基于RZWQM模型的冬小麦—夏玉米水氮管理评价 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2010和2011年在中国科学院通州农田水循环与现代节水灌溉试验基地获取的冬小麦-夏玉米轮作条件下不同水肥管理时的试验数据,对RZWQM(Root zone water quality model)模型中的土壤水分、氮素和作物模块进行率定和验证,模型验证结果表明各土层土壤含水率的均方根误差(RMSE)和相对误差(MRE)分别在0.015~0.026 cm3/cm3和-6.66%~5.83%之间变化,土壤贮水量模拟值与实测值一致;冬小麦和夏玉米产量、吸氮量的模拟值与实测值的相对误差(RE)小于25%。该结果表明率定和验证后的RZWQM模型能够用来模拟华北地区冬小麦-夏玉米轮作条件下土壤水、氮及作物动态变化。利用率定和验证后的模型分析对比了常规施氮条件下,不同喷灌灌水频率和传统灌溉方式对作物产量和氮素渗漏的影响。结果表明在灌溉总水量相同的条件下,当20 cm蒸发皿累积蒸发量为30~70 mm时开始灌溉,其作物产量高且氮素渗漏量和损失量小。综合考虑作物产量和环境效应,推荐较优的喷灌灌溉频率为累积蒸发量为30~70 mm时开始灌溉。 相似文献
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含盐土壤不同作物根系分布对水盐分布的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
以相同含盐水平农田种植的紫花苜蓿与玉米为研究对象,研究根系分布变化对水盐分布的影响,为盐渍化土壤紫花苜蓿合理化种植提供参考.结果表明:整个生育期0~100 cm苜蓿平均土壤含水率显著低于玉米,深层60~100 cm土壤平均含水率比玉米低1.98%,其有效利用深层水分.土壤平均储盐量随时间上下波动逐渐减小,二者盐分分布规律不同,苜蓿8月前后浅层土壤盐分均匀分布,玉米主要体现在8月后期.苜蓿脱盐率显著高于玉米,生长后期苜蓿深层根系占比增大,根系分布密集土层,脱盐效果明显.苜蓿细根根长密度与HCO3-呈正相关关系,HCO3-随根长密度增大而增大,土壤中HCO3-可减缓K++Na+,Cl-增加,使作物土壤达到降盐效果. 相似文献
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为了提高河北省中部平原夏玉米的估产精度和进一步验证粒子滤波同化算法对农业作物估产的适用性,采用粒子滤波算法同化CERES-Maize模型模拟和MODIS数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、条件植被温度指数(Vegetation temperature condition index,VTCI),应用随机森林回归算法确定夏玉米不同生育时期LAI和VTCI的权重,构建单产估测模型。结果表明,无论是单点尺度还是区域尺度,同化的LAI和VTCI均能较好地响应外部观测数据,同化LAI可减缓CERES-Maize模型模拟LAI的剧烈变化;同化VTCI结合模型模拟和遥感观测,更能反映夏玉米对水分胁迫的敏感性。利用2015年河北省中部平原各县(区)夏玉米产量对较优估产模型进行精度验证,结果表明,同化前后夏玉米产量模拟结果与统计产量间的归一化均方根误差由12.71%下降到10.50%,平均相对误差由12.57%下降到8.43%,说明基于同化LAI和VTCI构建的双参数单产估产模型可用于区域夏玉米单产估测。 相似文献
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对垄作沟灌土壤水盐分布及作物产量进行了田间试验.结果表明,灌水定额为400 m3/hm2时,沟底土壤水分的垂直运动明显增大.当灌水定额增加100 m3/hm2时,土壤水分水平运动高于垂直运动.沟底土壤全盐量受灌水定额影响明显:在灌水阶段,沟底表层土壤发生脱盐现象.土壤蒸发阶段,土壤发生积盐现象.垄顶土壤含盐量相对稳定,基本不发生向下运移.重度水分亏缺(处理T1,灌溉定额为1 700 m3/hm2)垄、沟积盐量分别为1.49,1.35 kg/m2,中度水分亏缺(处理T2,灌溉定额为2 100 m3/hm2)垄沟积盐量分别为1.42,1.12 kg/m2,充分灌水(处理T3,灌溉定额为2 500 m3/hm2)垄、沟积盐量分别为1.32,0.83 kg/m2,畦灌措施使0~100 cm土壤发生脱盐现象,脱盐量为1.29 kg/m2.垄作沟灌下,制种玉米产量为2 765.1~4 619.5 kg/hm2,WUE为0.755~0.969 kg/m3.穗长(Ls)、穗粗(ds)、行粒数(NR)与作物产量呈显著正相关关系. 相似文献
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科学、高效地获取作物不同叶位叶绿素含量的垂直分布信息,可监测农作物长势状况并进行田间管理。基于冬小麦抽穗期获取的不同叶位叶片的高光谱反射率和叶绿素含量实测数据,将原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱、植被指数和连续小波系数与叶绿素含量进行相关性分析,筛选相关性较强的光谱特征参数,然后分别采用偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和反向传播神经网络4种机器学习算法构建冬小麦上1叶、上2叶、上3叶和上4叶的叶绿素含量估算模型,并根据精度评估结果筛选不同叶位叶绿素含量估算的最佳模型。结果表明,上1叶、上2叶和上3叶采用小波系数结合偏最小二乘回归构建的叶绿素含量估算模型精度最高,建模和验证R2分别为0.82和0.75、0.80和0.77、0.71和0.62;上4叶采用植被指数结合支持向量机构建的叶绿素含量估算模型效果最佳,建模和验证R2为0.74和0.79。研究结果可为基于遥感技术精准监测作物营养成分的垂直变化特征提供理论和技术支撑。 相似文献
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基于无人机影像技术的小麦长势遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
随着精准农业的发展,农作物长势监测越来越重要.传统的小麦长势监测主要依靠人工采样进行,作业效率低、监测范围小、耗费人力物力大.为有效提高小麦长势监测效率,引入无人机影像技术,以曹妃甸地区的小麦为研究对象,利用无人机影像技术和高光谱影像采集传感器完成对曹妃甸地区小麦叶面积指数、叶片生物量、叶绿素含量及叶片氮含量等长势参数... 相似文献
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基于田间实际耗水的作物生产水足迹 总被引：1，自引：0，他引：1
为了衡量田间尺度粮食生产对资源的真实利用,基于水足迹及作物耗水理论,提出基于作物实际耗水的农作物生产水足迹计算方法,并以陕西关中的小麦、玉米为研究对象,对1998,2005及2010年的生产水足迹进行了计算.结果显示：同一年份同一作物不同地区间耗水量具有较大差异,同时,关中地区3个代表年份平均小麦、玉米耗水量分别比需水量小16.2%和12.4%;小麦、玉米生产水足迹有减小趋势,代表年平均值分别为0.96,0.77 m^3/kg;各地区小麦虚拟水中蓝水比例在10%-40%,玉米则在20%-50%范围内变化,且年际、地区间的蓝水占有比例均无明显变化趋势;3个代表年小麦、玉米的总水足迹之和分别为70.1,59.8及60.7亿m3,均大于当地的水资源总量,其中蓝水所占比例均值为29.1%.基于作物实际耗水的作物生产水足迹的计算对基于水足迹和虚拟水贸易的科学研究及政策制定均有重要意义. 相似文献
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无人机多光谱遥感技术可以快速、无损地监测农作物叶面积指数（LAI）。为研究水分胁迫条件下，利用无人机多光谱植被指数估算夏玉米LAI的可行性，本研究基于无人机多光谱遥感系统，结合同时期实地采集的夏玉米LAI，选择5种植被指数，包括归一化差值植被指数（NDVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、增强型植被指数（EVI）、绿度归一化植被指数（GNDVI）和抗大气指数（VARI），作为模型输入参数，使用随机森林回归算法建立全生育期不同灌溉条件下大田玉米冠层植被指数与LAI之间的关系模型，并与一元线性回归和多元线性回归算法建立的模型进行对比分析。结果表明，在充分灌溉条件下，植被指数的多元线性回归模型可以较好地估算LAI（R2 = 0.83）；在水分胁迫条件下，植被指数的随机森林回归模型可以较好地估算LAI（R2 = 0.74~0.87），水分胁迫因素对该模型影响较小，且NDVI和VARI对估算LAI的贡献最大。上述结果表明基于无人机多光谱遥感技术，使用随机森林回归算法估算多种灌溉条件下的夏玉米LAI是可行的。该研究为实现快速、准确地监测全生育期不同灌溉条件下的大田夏玉米LAI提供了技术和方法支持。 相似文献