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华北地区冬小麦产量潜力分布特征及其影响因素 总被引：5，自引：0，他引：5
利用华北地区农业气象观测站作物资料,验证APSIM-Wheat作物模拟模型区域尺度有效性,结合1961-2007年47年逐日气候资料,分析冬小麦潜在产量、水分限制产量和水氮限制产量时空分布特征,明确了气候因素对冬小麦不同等级产量潜力分布特征的影响程度。对APSIM-Wheat模型在华北地区区域尺度上进行验证,结果显示区域化模型在华北地区有较好的适用性。华北地区冬小麦各层次产量在时间上总体呈下降趋势,空间上呈带状分布,不同层次产量空间分布特征有所差别：冬小麦潜在产量从东北向西南减少,水分限制产量从东南向西北递减,水氮限制产量从东向西先增加后降低在山东济宁地区达到最大;河北省为冬小麦潜在产量和水氮限制产量的高值区,同时为水分限制产量的低值区,增加灌溉是提高其产量的主要途径;山东省为冬小麦潜在产量和水分限制产量的高值区,水氮限制产量的低值区,增施氮肥是提高其产量的主要途径;河南省为冬小麦潜在产量的低值区,辐射是其主要限制因素。决定冬小麦潜在产量时空分布特征的最主要气候要素为生长季内总辐射,总辐射与潜在产量呈极显著正相关关系;决定冬小麦水分限制产量分布特征的最主要气候要素为冬小麦生长季内降水量,呈极显著正相关关系;气候要素对于冬小麦水氮限制产量空间分布特征的解释方差较小,仅为0.48,故土壤等其他因素对其空间分布影响较大。气候变化背景下,如不改变作物品种,冬小麦各级产量潜力呈下降趋势,造成其下降的主要原因为总辐射下降以及随积温增加冬小麦生长季缩短,决定冬小麦产量潜力空间分布的主要因素为总辐射和降水量。 相似文献
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遥感信息应用于水分胁迫条件下的华北冬小麦生长模拟研究 总被引：7，自引：0，他引：7
由于初始土壤水分、灌溉量等变量的空间分布不易获得,区域尺度水分胁迫条件下作物生长模拟存在一定难度。本文在WOFOST模型本地化和区域化的基础上,采用调控型方法,重点探讨了利用MODIS数据反演的地表蒸散在大范围内估算土壤水分平衡过程中的参数或变量初始值,以实现水分胁迫条件下作物模型区域模拟的可行性。2002年模拟结果显示,引入遥感信息优化获得初始土壤有效含水量、返青期生物量及抽穗期灌溉量后,土壤水分的模拟效果得到改善;32个农业气象试验站点模拟产量的相对均方根误差（RRMSE）由0.63降至0.20;华北冬小麦模拟产量的空间分布与实际产量分布更加接近,产量低估的情况得到较好改善;河北、河南、山东3省平均产量的模拟误差分别为－4.9%、4.3%和8.6%。初步结果表明,结合卫星遥感信息通过优化方法在大范围内估算作物模型的相关参变量,以实现水分胁迫条件下作物模型的区域应用是行之有效的。 相似文献
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为了准确获取青岛市主要农作物冬小麦的种植信息,以GF-1/16 m卫星影像为主要数据源,将高程、土地利用和田间调查数据作为辅助数据源,根据冬小麦主要发育期与其他地物在GF-1/16 m卫星影像上的光谱差异,计算得到4月份为青岛市冬小麦遥感面积提取的最佳时相。在最佳时相内,采用决策树分类法,通过分区解译方式,提取出青岛市2017年冬小麦种植面积和分布区域,并利用GF-2融合后 1 m卫星影像、地面调查数据和统计局公布数据对分类结果进行精度验证。结果表明:利用GF-1/16 m卫星影像在幅宽、时间和空间分辨率的优势,将土地利用和高程等引入决策树分类模型,进行区域尺度的冬小麦种植面积遥感估算的方法是可行的。经精度验证,2017年青岛市冬小麦遥感解译总精度为94.3%,Kappa系数为0.857。遥感提取面积略小于统计局公布数据,面积总量提取精度为93.6%。本研究为基于高分卫星影像的区域尺度作物种植面积提取提供参考。 相似文献
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不同冬小麦品种光合作用对环境因子响应的初步研究 总被引：2，自引：4，他引：2
不同作物品种对环境因子的响应不同,而对作物生长影响最大的环境因子是光照和CO2浓度。研究不同冬小麦品种对环境因子的响应非常有意义。试验于2006年3-6月在中国科学院栾城农业生态试验站进行,采用LI-6400便携式光合仪测定了8个冬小麦品种在不同光照和CO2浓度条件下光合作用的变化。结果表明:光合作用对光强和CO2浓度响应的特征参数,在不同冬小麦品种间表现出明显的差异;叶片水分利用效率在不同冬小麦品种间差异显著,并随着光照强度和CO2浓度的增加而呈二次曲线变化。 相似文献
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安徽省冬小麦长势遥感监测与评估方法研究 总被引：4，自引：1，他引：3
沿淮淮北是安徽省主要的冬小麦种植区,为了对该区域冬小麦长势进行实时、动态地监测,通过采用变化向量分析方法,利用2005-2010年EOS/MODIS数据,在HANTS算法重构无云NDVI时间序列图像以及安徽省冬小麦种植区提取等数据处理基础上,研究基于NDVI变化向量、曲边梯形面积的长势综合监测模型,对研究区的年际与年内长势变化进行时间和空间上的定量分析。结果表明：HANTS处理平滑后的MODIS的10天合成植被指数的年时序曲线有效消除了云和数据缺失的影响,重构后的生长曲线可以更清楚地反应作物生长变化趋势和规律,有利于监测模型的建立;冬小麦种植区提取,大大提高了卫星监测精度,构建的综合监测模型适合单一生长季苗情长势遥感监测,该模型在2011年冬小麦长势评估中取得了良好的监测效果。 相似文献
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全球气候变化影响我国冬小麦生产之前瞻 总被引：51，自引：3，他引：51
将作物模型与大气环流模型（GCM）耦合，评价未来气候变化对我国冬小麦生育期、产量和灌溉需要量的影响，并采用一种农业经济模型，就研究区域未来冬小麦总产的变化进行估计；还根据若干农业所气候指标，分析当CO2倍增时研究区域冬小麦生长期干湿状况的改变，种植界线可能发生的地理位移，以及品种布局和种植制度的演进趋势等 相似文献
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为了准确的监测山西省冬小麦动态长势和预测产量,本研究使用ALMANAC作物生长模型对山西省洪洞县高、中、低产田的冬小麦产量进行了模拟。收集了模型需要的作物属性、土壤、气象及田间管理措施等众多参数并根据实际情况对参数进行了调整,结果表明：冬小麦模拟产量的相对误差(RE)为-7.8%~5.7%,叶面积指数的RE为-12.5%~13.6%,水地最大叶面积指数最大;与背景态相比生育期提前,叶面积指数水地变化不大,旱地低较多,温度主要是对生育期的影响,而水分则对叶面积指数产生较大影响。冬小麦的产量和叶面积指数的动态变化能够被ALMANAC模型较好地模拟;而且模型能够模拟不同水分条件下冬小麦的叶面积指数及气候变化对冬小麦影响。 相似文献
8.
遥感技术对大尺度农业实时监测提供了一个理想的手段,遥感影像植被分类的最佳时相对作物种植面积遥感监测非常重要。本文选取2020年至2021年的6景Landsat 8影像,覆盖了夏玉米从乳熟到收获、冬小麦从越冬到成熟的生育期,以此分析不同时相的冬小麦-夏玉米与其他地类在光谱特征和NDVI上的差异,通过决策树的方法提取豫中地区冬小麦-夏玉米的空间分布情况。结果表明,冬小麦-夏玉米在不同生长发育时期,提取到的面积比有所不同,对于夏玉米而言,乳熟时期的提取效果要优于之后的时期,其在2020年8月26日的总体精度最高,为83.60%,Kappa系数为0.72,分类质量很好;对于冬小麦而言,最佳识别时期则处于冬小麦的越冬期,其在2021年1月1日的总体精度最高,为92.36%,Kappa系数为0.81,信息提取效果很好。除了作物自身生长过程的覆盖度变化,分类精度随成像时间而改变。多时相信息提取也发现,受到天气等环境条件限制,夏玉米和冬小麦的种植区域不完全重叠,山区冬季不适合冬小麦种植从而没有与夏玉米出现重叠分布。本研究有助于我们从宏观上对作物分布及生长状况作出及时有效的判断,对农业监测,特别是对轮作... 相似文献
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冬小麦叶片生长特征的动态模拟 总被引：25，自引：1，他引：24
叶片形态生长特征是作物群体发育动态的重要内容,在很大程度上决定了作物冠层内的光分布、CO2传输及光合生产等[1,2],同时也是作物生长诊断及遗传育种等多个研究领域的重要生理指标[2]。近年来,随着农业信息技术的飞速发展和虚拟现实技术在农业上的应用,使得建立作物形态建成模拟模型和虚拟作物生长系统成为可能,其中前者是后者的基础,也是当前数字化可视化农作系统研究的关键技术。迄今为止,关于作物叶片形态生长特征的模拟虽有报道[3~10],但由于禾谷类作物的叶片形态的复杂性、可变性以及形态指标的难获取性,准确描述禾其变化特征仍是有待研究解决的一个难点[1]。在其描述中,叶长、叶形、叶面积是最主要的决定因素,对作物的个体和群体形态建成产生直接的影响[1,3]。为此,本研究以冬小麦为试材,通过对不同株型冬小麦品种不同叶位叶片生长特征的连续观察和定量分析,构建冬小麦叶片生长特征的动态模拟模型,包括叶长、叶形和叶面积生长动态,以期为虚拟小麦生长系统的建立提供技术基础。 相似文献
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GF-1和MODIS影像冬小麦长势监测指标NDVI的对比 总被引：3，自引：0，他引：3
作物长势是农情遥感监测的重要内容之一。长期以来, 作物长势遥感监测主要基于卫星影像反演的相关植被参数, 如归一化植被指数(NDVI, normalized difference vegetation index)、叶面积指数(LAI, leaf area index)等。本文通过对比研究16 m分辨率GF-1卫星影像及250 m分辨率MODIS影像的NDVI与冬小麦综合茎数、株高、叶绿素浓度之间的关系, 尝试建立遥感监测作物长势指标与地面实测作物长势指标的定量关系。研究发现GF-1 的NDVI与冬小麦综合茎数的相关性最高(R 2=0.8961), 而与其他指标相关性较弱; MODIS的 NDVI指数与冬小麦综合茎数相关性较低(R 2=0.4432), 对作物长势的遥感监测精度较低。统计MODIS冬小麦像元内GF-1像元的NDVI平均值, 并与MODIS的NDVI对比, 发现两者之间的相关性较低(R 2=0.3944); 在消除MODIS与GF-1影像传感器光谱响应函数差异及NDVI尺度效应后, MODIS影像的冬小麦作物长势遥感监测精度得到一定提高(R 2=0.4633)。对MODIS像元内GF-1 NDVI标准差排序发现, MODIS像元内冬小麦长势一致性越高, MODIS的长势遥感监测精度越高。GF-1和MODIS影像NDVI长势监测主要代表地面冬小麦综合茎数, 且卫星影像分辨率越高, NDVI值越能反映实际的作物长势。MODIS像元内冬小麦长势一致性越高, 基于NDVI的MODIS与GF-1数据冬小麦长势监测结果越一致。从区域长势监测角度来看, 尽管MODIS与GF-1数据的监测结果趋势较为一致, 并且通过光谱、尺度归一化能够进一步提高监测结果的一致性, 但MODIS NDVI长势监测总体精度较低, 为满足作物长势精细化监测的业务需要, 应逐步使用高分辨率的遥感数据替代中低分辨率遥感数据进行作物长势遥感监测, 并将其作为长势监测业务化运行的研究重点。 相似文献
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应用数字图像分析技术进行冬小麦 拔节期氮营养诊断 总被引：8，自引：0，他引：8
传统的作物营养诊断如植株全氮、生物量和植株硝酸盐浓度测试等需要进行大量的田间取样和实验室分析,时效性不足,难以适应作物生长期间追肥诊断的需要。通过田间试验,应用数字图像技术对拔节期作物的氮营养状况进行了研究,发现冠层数字图像色彩参数可以用来表征冬小麦拔节期的氮营养状况。数字图像标准化红光值R/(R+G+B)与冬小麦常规营养诊断指标如叶绿素仪读数、茎基部硝酸盐浓度、植株全氮含量和地上部生物量之间的相关系数达到了0.809~0.946,是较好的表征作物氮营养状况的诊断指标。 相似文献
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基于作物模型的冬小麦气候适宜度算法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
为了定量分析气象条件对作物生长的综合影响,利用WOFOST作物生长模型分析冬小麦各生育期的气候适宜度。通过对华北地区3个代表站点2007—2009年生长季的冬小麦进行生长模拟,并选取2007—2008年生长季的模拟结果作为标准,以其他年份同一生育期的生物量与标准的比值作为该生育期的气候适宜度,并与统计方法的结果进行对比。结果表明,用作物模型计算得到的适宜度与产量之间呈现出较好的正相关性,决定系数为0.603,且通过了0.05置信水平检验,可用该方法对冬小麦气候适宜度进行估算。 相似文献
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基于全波段高光谱的冬小麦生长参数估算方法比较 总被引：1，自引：0，他引：1
利用高光谱数据监测作物生长情况具有无损和高效的特点,是现代农业的发展方向。为了简化高光谱数据处理流程,直接利用原始的高光谱反射率完成从建模到估算作物生长参数的全过程,应用于作物长势的实时监测。本文利用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）、支持向量回归（support vector regression,SVR）和前馈神经网络（feedforward neural network,FNN）3种方法,利用全波段高光谱数据分别对冬小麦多个关键生育期（拔节、孕穗、扬花和乳熟期）生长参数（地上部生物量、叶面积指数、全氮含量和叶绿素浓度）进行了估算。比较3种方法的建模及估测效果,发现对于建模集数据,SVR对上述生长参数4个生育期的估测结果R2均值为0.89~0.98,MAPE为1.70%~7.53%,对于验证集数据,R2均值为0.90~0.94,MAPE为4.04%~7.46%,拟合优度和估测精度均超过PLSR和FNN,是估算方法中利用全波段光谱反射率估测冬小麦生长参数的最佳方案。随着无人机载高光谱技术成熟,SVR方法能够用于处理航拍获取的大范围田间高光谱信息,简便快捷地进行建模与参数反演,实时反映作物生长状态。 相似文献
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基于GF-1卫星遥感数据识别京津冀冬小麦面积 总被引：5，自引：1，他引：4
省级尺度冬小麦面积的精准获取技术是农作物面积遥感监测研究的主要内容之一。为了获取省级尺度的冬小麦种植面积, 该文以北京市(京)、天津市(津)和河北省(冀) 3个省域范围为例, 以国家标准地形图分幅为分类的图幅单元, 利用国产GF-1/WFV数据, 构建冬小麦面积指数, 实现了省级尺度冬小麦面积的识别。本文以冬小麦全部9个月生育期的984景影像作为数据源, 依次经过数据预处理、标准图幅单元的NDVI合成、样本点选择、冬小麦面积指数构建、冬小麦作物类型确认、省域范围制图及精度验证等步骤完成研究区域内冬小麦面积的提取。采用区域网平差和6S大气校正算法对数据源预处理, 以中国1︰10万标准地形图分幅为分类图幅单元构建冬小麦面积指数, 将冬小麦面积指数按照1%的比例等分, 并将面积指数从0到100%分割为101个提取节点, 将提取节点的NDVI值依次与类型确认样本比较, 精度最高的则确认为冬小麦面积提取阈值, 同时将该阈值应用于图幅单元内冬小麦面积指数影像, 获取冬小麦种植分布。最后冬小麦面积识别的精度表明, 以标准地图分幅作为计算单元, 在GF-1影像基础上, 利用冬小麦面积指数能够显著提高冬小麦与其他地物类型的波谱差异, 且冬小麦的总体识别精度达到89.6%, 用户精度达到89.8%, 制图精度96.5%, Kappa系数0.72。在典型区域, 本文算法与监督分类算法精度结果较为一致, 除制图精度相差4.77%外, 总体精度与用户精度差都在1.00%以内, 说明本文算法具有精度高、运行效率高、分类单元识别结果一致性强的特点, 能够满足省级尺度农情遥感业务监测的需要。 相似文献
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用MODIS数据监测冬小麦冠层反照率变化信息的方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
采用冬小麦主要生育期内冠层反照率的地面观测数据和MODIS反照率产品数据,分析了在冬小麦生长期时间序列上MODIS遥感图像端元反照率与地面观测不同空间尺度反照率的变化规律。提出了基于高空间分辨率图像分类的先验知识提取MODIS端元反照率的方法。研究结果表明,MODIS端元反照率与地面观测反照率随冬小麦生育期的变化趋势相同,两种观测尺度反照率的观测值差别小于4%,研究方法为MODIS反照率产品在大面积农田研究中的应用提供了参考。 相似文献
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化控剂对冬小麦植株性状及产量品质的调节效应 总被引：3，自引：0，他引：3
化学调控作为生产上有效的抗逆技术,可以调节作物生长过程,进而对作物产量构成及品质形成产生一定的影响。为探讨不同种类化控剂对冬小麦产量、品质形成以及植株性状的调控效应,在大田条件下,以遗传背景差异较大的冬小麦品种中麦8号和京冬8号为供试材料,在起身期选用不同种类的化学调控剂进行化控处理试验。结果表明,起身期喷施抗倒型吨田宝、多效唑和矮壮素均可以显著降低株高及重心高度,显著提高茎秆基部节间的抗折力、穿刺强度、抗压强度等力学特性,从而显著提高植株的抗倒伏能力。2个冬小麦品种对不同类型化控剂的响应存在一定差异,喷施抗逆型吨田宝可以提高中麦8号子粒产量,但喷施矮壮素、多效唑和抗倒型吨田宝后中麦8号子粒产量下降;而对京冬8号而言,本试验中4种化控剂均有利于提高其子粒蛋白质和贮藏蛋白含量、子粒产量及谷醇比,改善加工品质,如粉质参数和面筋指数。 相似文献
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1品种生育期
生育期是一个作物品种从播种到成熟所生长的时间，以天数表示。在种子产品包装及品种说明上，一般均直接标明一个品种的生育期是多少天，这本身并无不妥。但从根本上讲，这个天数是该品种通过审定时在该区域的正常成熟天数。作物从播种到成熟，需要的是一定数量的光热资源也就是积温。 相似文献