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基于CBERS卫星遥感的冬小麦产量估测研究 总被引：3，自引：0，他引：3
对冬小麦产量进行遥感监测预报,有利于农业管理部门及时获取冬小麦区域产量信息,便于其制定有效的栽培管理措施,达到增产的目的。中巴资源卫星（CBERS-02）CCD影像具有较高的空间分辨率和较丰富的光谱信息,对植被及作物长势信息具有较强的探测能力。以江苏省泰兴市为例,进行了基于CBERS-02卫星遥感和小麦估产模型的冬小麦产量监测预报研究。在利用计算机分类结合人机交互式判读解译的基础上,结合GPS样点信息校验,进行冬小麦种植面积提取;利用影像提取的冬小麦NDVI数据,反演叶面积指数、生物量信息等,结合冬小麦估产模型,计算单点产量信息。经过线性转换,对整个区域的冬小麦产量进行分级监测预报,叠加样点的产量信息检验,最终制作了区域的冬小麦产量分级专题图。结果表明,冬小麦种植面积解译精度在90%以上,分级估产精度达到85%以上。中巴资源卫星影像数据基本能满足冬小麦长势监测和产量预报的需要,可以在实际农业生产中推广应用。 相似文献
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基于生态因子的冬小麦产量遥感估测研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高冬小麦遥感估产的精确性与适用性,在河南省的孟州市和沁阳市利用GPS定位布设田间试验,利用P-6卫星数据进行了冬小麦遥感估产研究.通过对遥感植被指数和冬小麦长势与产量GPS定位数据的综合分析,基于遥感影像信息获取的瞬时性和准确性,结合小麦灌浆期生态条件对小麦产量形成的影响,利用开花期遥感影像归一化植被指数(NDVI)和灌浆期生态因子(气温、日照、氮素营养、土壤水分)建立了冬小麦产量遥感估测模型,并检验了该模型的可靠性.结果表明,模型预测值与实测值较为一致,利用开花期遥感影像NDVI和灌浆期生态数据估测冬小麦产量的RMSE值为369.27 kg·ha-1,相对误差为6.45%.模型估测性能好,且具有一定的解释性. 相似文献
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利用HJ-1A卫星遥感影像进行水稻产量分级监测预报研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以江苏省盱眙县、金湖县和洪泽县为例,利用我国的环境减灾卫星(HJ-1)遥感影像,开展了水稻产量分级监测预报研究。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,进行HJ-1A卫星影像精校正,将GPS样点数据校验贯穿到整个水稻种植面积分类与解译过程中,面积信息解译精度在90%以上。分别利用水稻抽穗期归一化植被指数和比值植被指数反演了叶面积指数和生物量数据信息。结合水稻遥感估产模型进行产量估算,并叠加样点产量信息验证,估产精度达到85%以上;依据预测的水稻产量数据进行产量分级预报,制作了盱眙县、金湖县和洪泽县水稻产量遥感分级监测预报图。结果说明,环境减灾卫星影像基本能满足水稻种植面积提取和产量预报的需求,能够在遥感估产中推广应用。 相似文献
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利用有效积温提高冬小麦估产精度的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为探索如何利用冬小麦生长过程中的积温信息来提高遥感估产的准确性,以2009-2010和2012-2013年2个冬小麦生长季的田间试验数据为基础,利用有效积温和植被指数(NDVI)构建冬小麦当季估产指数INSEY(In-season estimate of yield)和INSEY-CGDD(In-season estimate of yield-cumulative growing degree days),分别用NDVI、INSEY和INSEY-CGDD与实测产量建立估产模型,并比较分析3类估产模型的精度。结果表明,3个变量与实测产量均成指数关系,其中INSEY-CGDD模型的精度最高(R2=0.59),预测能力最优,其次是INSEY模型(R2=0.55);而NDVI模型的精度最低(R2=0.35),预测能力最差。因此,在冬小麦估产模型中引入有效积温调整参数,可有效提高遥感估产模型精度。 相似文献
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为进一步探究利用中低分辨率影像监测小麦苗情的机理,丰富小麦长势动态监测的模式,结合2017-2018年定点观测试验,以GF-WFV数据为遥感影像源,研究了孕穗-开花期冬小麦主要长势变化量参数和产量及其与植被指数变化量间的定量关系,以逐步回归方法筛选目标长势变化量参数,分别构建及评价基于GF-WFV影像遥感植被指数变化量的孕穗-开花期叶片含氮量变化量和叶绿素含量变化量监测模型。结果表明,冬小麦叶片含氮量变化量（ΔLNC）和叶绿素含量变化量（ΔCHL）与产量密切相关,而孕穗-开花期的归一化植被指数变化量（ΔNDVI）、比值植被指数变化量（ΔRVI）分别与ΔLNC和ΔCHL相关性最好,因此选择这两个植被指数变化量作为敏感参量构建冬小麦长势监测模型。经验证,基于ΔNDVI和ΔRVI构建的长势线性模型可靠且精度高,其决定系数分别为0.70和0.64,均方根误差分别为0.39%和0.08 mg·L-1FW。基于预测模型和实测数据分级量化表达冬小麦长势的空间分布状况,能够很好实现了基于GF-WFV时相影像长势不同等级的遥感监测。 相似文献
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为提高小麦遥感估产的精确性和机理性,在广域环境条件下进行了多品种小麦的种植试验,并基于遥感信息获取的瞬时性与广域性,结合小麦产量形成的生理生态过程及其与气候环境的相互关系,建立了较为简化的小麦估产模型.通过组件化的设计方法实现了遥感信息和估产模型的耦合,即利用抽穗期遥感影像反演的LAI和生物量及时替换小麦估产模型对应参数变量,进而实现对小麦产量的估测.通过试验验证,小麦产量的预测值与实测值较为一致,预测小麦产量的RMSE为354.18 kg·ha-1,利用小麦估产模型可以对不同年份、不同区域的小麦产量形成情况进行监测预报. 相似文献
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基于GeoEye-1高分遥感影像的冬小麦氮肥推荐应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为给大区域范围的冬小麦氮素营养遥感诊断及其精准施肥决策提供参考,将GeoEye-1高分辨率遥感影像数据与氮肥优化算法(NFOA)相结合,开展了冬小麦氮肥推荐应用研究。首先,基于多年地面实测冬小麦冠层高光谱数据,利用光谱响应函数生成GeoEye-1卫星遥感模拟数据,计算得到归一化植被指数NDVI,并结合当季估产指数INSEY构建了冬小麦潜在产量预测模型;通过定义可表征小麦氮素丰缺的氮素响应指数RINDVI,结合潜在产量模型,计算得到氮素需求量;最后,利用GeoEye-1高分辨率遥感影像数据进行验证分析,将氮素推荐模型与高分辨率遥感数据相结合生成施肥推荐处方图,实现了冬小麦的氮素营养诊断及施肥推荐。结果表明,当季估产指数INSEY可很好地估算冬小麦的潜在产量(r2=0.606,RMSE=0.704t·hm-2),基于GeoEye-1高分遥感影像提取NDVI预测的潜在产量与实测产量显著相关(r2=0.722,RMSE=0.451t·hm-2)。氮素响应指数RINDVI与氮营养指数NNI的倒数也显著相关(r=0.915),可以用RINDVI来诊断冬小麦氮素的丰缺状态。以上结果说明,在没有地面实测小麦氮含量、生物量、地面光谱等数据的情况下,利用高分辨率遥感数据与气象数据构建模型可估算冬小麦的潜在产量,并能实现对冬小麦的氮营养诊断及生成推荐施肥处方。 相似文献
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冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析 总被引：5，自引：1，他引：4
为提高冬小麦花期长势遥感监测的精确性与普适性,在集丘陵地、河滩地及平原地为一体的冬小麦种植区域设计了田间试验,利用卫星影像信息结合地面GPS定点试验数据,在分析利用遥感技术监测冬小麦花期LAI和生物量两个主要群体长势指标可行的基础上,对卫星遥感光谱信息与冬小麦花期的主要生理生化指标(叶片叶绿素含量、叶片类胡萝卜素含量、叶片水分含量和叶片氮素含量)进行了综合分析.结果表明,NDVI(归一化植被指数)与LAI、叶片氮素含量和叶片水分含量的相关性较好,RVI(比值植被指数)与生物量和叶片类胡萝卜素含量的相关性较好,GVI(绿度植被指数)与叶片叶绿素含量的相关性较好,且均达到显著水平.说明NDVI、RVI及GVI是较为理想的可用于监测冬小麦花期生理形态指标的敏感遥感指数.进一步以这些敏感遥感指数作为因变量建立了冬小麦花期生理形态指标的遥感监测模型.利用本模型可以反演多个生理形态指标,便于对冬小麦花期的长势情况进行综合分析与判断. 相似文献
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为进一步深化作物长势遥感监测机理与方法,给大田管理及时提供信息与技术,结合2011-2013年定点观测试验,以HJ-1A/1B数据为遥感影像源,研究了返青期冬小麦主要生长指标、籽粒品质参数和产量间及其与遥感变量间的定量关系,分别构建及评价基于HJ-1A/1B影像遥感变量的返青期叶面积指数、生物量、SPAD值和叶片含氮量监测模型。结果表明,返青期,归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、蓝光波段反射率（B1）和RVI可分别作为监测冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,所构建的遥感监测模型可靠且精度较高,模型的决定系数（R2）分别为0.62、0.56、0.46和0.58,均方根误差（RMSE）分别为0.42、452.3 kg·hm-2、4.39和0.54%。同时,对冬小麦不同等级主要生长指标进行遥感监测并制图,量化表达了主要生长指标区域空间分布。 相似文献
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基于SVM的县域冬小麦种植面积遥感提取 总被引：3，自引：0，他引：3
冬小麦种植面积的精确提取,对于农业部门进行冬小麦生长监测与产量估测有着重要的支撑作用。本研究在对Landsat-8卫星15 m×15 m空间分辨率遥感影像进行预处理的基础上,基于最佳波段指数(OIF),采用支持向量机(SVM)算法中四种核函数进行影像分类,并比较分类精度,选择精度最高的核函数作为SVM最优核函数对盐城市大丰区冬小麦种植面积进行提取,与最大似然法、最小距离法的结果进行对比。结果表明,四种核函数中,Linear核函数分类精度最高,达到98.56%。将Linear核函数作为SVM最优核函数对大丰区冬小麦种植面积进行提取,提取到的种植面积为71 834.4 hm~2,提取精度、分类精度和Kappa系数分别为91.25%、98.56%和0.98。基于SVM的冬小麦面积提取效果明显好于传统监督分类方法,说明使用支持向量机与影像光谱特征进行影像分类能够准确提取县域冬小麦种植面积。 相似文献
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小麦植株水分状况的实时监测和快速诊断对提高农业水分利用效率和作物产量具有关键作用。本文在概述水分监测对小麦重要性的基础上,简要介绍了植株水分遥感监测诊断技术的发展历程和研究现状,明确了不同水分诊断指标的适用条件和优缺点。最后,提出当前研究存在的问题并对发展趋势进行了展望：应加强遥感信息与土壤、气象和表型信息等数据的融合,建立新型水分诊断指标;综合利用星-机-地一体化监测体系,发展数据同化技术;优化遥感数据处理方法,建立自动化处理流程;深入研究小麦需水生理过程和调控机理,结合人工智能等现代技术,实现智能化水分管理。 相似文献
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县域冬小麦生物量动态变化遥感估测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为给生产管理中及时掌握县域冬小麦长势的动态变化提供有效手段,以江苏省沭阳县为研究区,基于冬小麦生物量形成的生理生态过程,重构冬小麦生物量遥感估测模型。选用两景不同时相的HJ星影像数据,利用植被指数反演的LAI数据,对冬小麦生物量模型进行参数修订,并对县域冬小麦拔节期生物量的空间分布进行估测。在此基础上,进一步估测冬小麦抽穗期生物量分布特征及其动态变化特点。结果表明：（1）冬小麦拔节期生物量估测值和观测值范围分别为2 054.3~4 828.3 和1 962.5~4 568.4 kg·hm-2 ,平均值分别为3 148和3 045.5 kg·hm-2 ,RMSE为214.8 kg·hm-2 ,决定系数为0.919 1,表明冬小麦生物量模型模拟精度较好;（2）冬小麦抽穗期生物量较拔节期发生明显变化,其中长势变化快的田块面积为20 108.7hm,占总种植面积的23.4%。春季气候因素的转好以及肥水措施的实施对冬小麦营养与生殖共生阶段的生长起到明显促进作用。说明本研究提出的基于遥感反演信息与生长模型协同的冬小麦生物量估测方法能有效估测县域冬小麦不同生长时期生物量的空间分布及其动态变化。 相似文献
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为探索渍害胁迫下冬小麦灾损程度的可视化监测方法,通过田间试验,分析了麦田16个常用图像特征指数在不同受渍时间下的变化特征及其与冬小麦SPAD值、产量和千粒重的相关关系,并建立了基于图像特征指数衰减量的冬小麦渍害估算模型。结果表明,随渍水时间的增加,红光(R)、红光标准化值(NRI)、超红指数(EXR)、植被颜色指数(CIVE)极显著上升,而绿光标准化值(NGI)、归一化绿红差值指数(NGRDI)、绿-红差值指数(GMR)、超绿指数(EXG)、绿红比值指数(GRVI)则极显著下降;且这9个图像特征指数均与冬小麦SPAD值、产量和千粒重呈极显著相关,相关系数的最大绝对值分别为0.92、0.85和0.91;基于图像指数衰减量所建的SPAD值、产量和千粒重减少量的估算模型均以二次多项式最优,且以CIVE指数衰减量构建的SPAD值、产量和千粒重减少量估算模型的预测精度最高,验证集决定系数分别达到0.98、0.95、0.96。因此,数字图像技术可用于冬小麦渍害监测,且以基于CIVE指数的监测效果最佳。 相似文献
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为解决大田冬小麦叶片叶绿素含量估测模型精度低、通用性弱的问题,在获取冬小麦拔节期和抽穗期冠层红光波段反射率(BRred)和近红外波段反射率(BRnir)的基础上,计算归一化差值植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、改进型比值植被指数(MSR)、重归一化植被指数(RDVI)、II型增强植被指数(EVI2)和非线性植被指数(NLI)等8个植被指数。经统计分析,选择与叶片叶绿素含量(SPAD值)相关性较好的5个遥感光谱指标(NDVI、MSR、NLI、BRred和RVI)作为输入变量,建立了冬小麦叶片叶绿素含量的BP神经网络估测模型(WWLCCBP),并对估测模型进行精度验证。结果表明,WWLCCBP估测模型在拔节期估测的决定系数(r2)为0.84,均方根误差(RMSE)为5.39,平均相对误差(ARE)为9.87%。抽穗期的估测效果与拔节期较为一致。将WWLCCBP和高分六号影像... 相似文献
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美国国家航空航天局（NASA）成功发射了最新系列的陆地卫星（Landsat-8）,搭载的陆地成像仪（OLI）对波段进行了重新调整,从而避免了大气吸收干扰,能够更好地区分植被和无植被特征,为农业遥感提供了全新的高质量数据。本文选取皖北（阜阳、蚌埠、宿州）为研究区域,以Landsat-8遥感影像为研究数据,经缨帽变换得到遥感影像的主成分信息,并用其分量甄选出不同地物的端元,最后建立线性混合像元模型（LSMM）,并对皖北地区冬小麦进行提取。与历史统计数据对比,冬小麦种植面积的提取精度达到了90%以上,说明利用Landsat-8和LSMM开展大尺度范围的小麦种植面积提取具有明显的优势。 相似文献
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SPOT 5与HJ遥感影像用于冬小麦氮素监测的效果对比 总被引：2，自引：0，他引：2
为探讨HJ遥感影像对冬小麦氮素监测的适用性,利用同期获取的SPOT5和HJ1B遥感影像,结合同步地面取样测试,从传感器的光谱响应、监测模型精度以及叶片氮含量空间填图3个方面,对冬小麦氮素的遥感影像监测效果进行了分析与评价。结果表明,两类遥感影像的3个波段反射率及植被指数与小麦叶片氮含量均密切相关,其中,SPOT5影像的最优模型植被指数为GNDVI（绿色归一化植被指数）,HJ1B影像的最优模型植被指数为NDVI（归一化植被指数）,SPOT5影像在监测精度上优于HJ1B影像,但差别不大。填图结果表明,除地块较破碎地带外,利用HJ1B影像反演填图所得的小麦叶片氮含量在空间分布上与SPOT5影像结果比较一致。说明利用SPOT5与HJ遥感影像监测小麦氮素营养状况都是可行的,而HJ遥感影像在一定精度要求范围内能够替代SPOT5等遥感影像的监测效果。 相似文献