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以关中平原为研究区域,以冬小麦为研究对象,基于2007—2008年TM遥感数据反演的和CERES-Wheat模型模拟的生物量和叶面积指数,将由离散积分思想计算的日均分摊系数和由冬小麦各生育阶段生长特点划分的分段蒸腾系数引入土壤水分平衡方程,建立土壤水分供给量反演模型。利用该模型进行研究区域2007—2008年冬小麦全生育期的蒸散量和土壤水分供给量的单点和区域尺度的定量反演。选取拥有多时相遥感数据的2000—2001年进行模型验证,结果表明,在充分获取降水、灌溉信息和多时相遥感数据的条件下,土壤水分供给量的反演结果准确度较高。区域尺度的土壤水分供给量呈现出西高东低和北高南低的分布特征,自西北部向东南部逐渐递减,与关中平原冬小麦受水分胁迫程度的区域性变化趋势基本一致,表明应用模型反演冬小麦全生育期的土壤水分供给量是可行的。 相似文献
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基于温度植被干旱指数(TVDI)的土壤干湿反演 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】快速准确监测大面积区域土壤水分,提高遥感监测土壤水分的效率。【方法】采用Landsat 8 OLI影像构建了地表温度(Ts)-植被指数(NDVI)特征空间,拟合了特征空间的干湿边方程,并根据干湿边方程计算的温度植被干旱指数(TVDI)与同期野外不同深度的实测土壤含水率进行了回归分析与验证。【结果】遥感影像反演所得的TVDI与野外实测土壤湿度显著相关(α=0.05);0~10、10~20、20~30 cm土层中,TVDI与10~20 cm土层土壤湿度相关性最高(r=0.79);遥感影像反演的土壤湿度时空分布变化特征与作物分布生长情况以及气候变化规律基本吻合。【结论】根据温度植被干旱指数法反演监测区域土壤湿度是切实可行的,尤以10~20 cm土层土壤湿度的反演监测最为精准与可靠。 相似文献
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土壤水分监测对掌握农作物的生长状态至关重要。本研究为了在玉米作物的主要生育期有效地反演田间土壤含水量。本文以无人机平台获取的热红外遥感影像作为数据源,基于热惯量法反演田块尺度的土壤含水量。通过建立土壤热惯量与土壤含水量之间的线性回归模型,在试验田进行模型精度验证。结果表明,在实际农田环境中基于热惯量方法反演土壤含水量时,随着灌溉水平的提高其反演精度先升高后下降。模型在不同灌溉水平下反演土壤含水量的精度验证结果为:R~2=0.71,RMSE=3.09%。热惯量法具有较高的土壤含水量反演精度,为基于无人机热红外遥感田间土壤含水量监测提供了参考。 相似文献
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田间信息的快速、高效获取,是进行精准农业时间的关键。随着现代信息技术的迅猛发展,田间信息采集技术手段也得到了不断更新。遥感是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术,具有动态、快速和周期性地获取地表信息的特点,大大节省了人力、物力、财力和时间。针对遥感在农业田间信息获取方法的应用,展开相应的阐述与分析,主要阐述了作物病虫害监测、作物生产面积监测、作物产量估算监测、作物土壤水分含量监测和作物养分监测5个方面,应用遥感技术进行信息采集的原理及其大体的流程图。最后,在分析我国现在农业田间信息采集的特点基础上,指出建立田间信息遥感监测与信息管理系统的必要性,并给出了应用"3S"技术综合构建田间信息管理平台的流程图。 相似文献
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北部生态系统生产力模拟(BEPS,Boreal Ecosystem Productivity Simulator)模型能够模拟不同生态系统碳水循环过程,并通过气孔导度将二者有机地结合,在土壤水分模拟上具有更大的优势。为了使BEPS模型适用于较小空间尺度的雨养冬小麦农田生态系统的土壤水分模拟,根据冬小麦的降水截留过程、冠层的辐射传输过程、根系分布规律和区域土壤水文参数的获取方法对BEPS模型的水平衡模块进行参数方案调整。在此基础上,基于实现BEPS模型与遥感反演的农田土壤水分数据同化的目的,利用经上述调整方案后的BEPS模型,对郑州农业气象试验站2011—2015年冬小麦生长季的农田土壤水分进行动态模拟,并用观测数据进行验证。结果表明,调整后的BEPS模型能够较好地模拟雨养冬小麦农田土壤水分及动态变化,决定系数R2可达0.70以上,平均相对误差MRE总体低于25.0%,但对底层模拟能力较差;在以旬为步长条件下,拔节前模拟效果优于拔节后;土壤水文参数是影响模型模拟土壤水分垂直交换和分布的主要因素,可通过优化进一步提高土壤水分模拟能力。 相似文献
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基于GF-1遥感图像土壤含盐量反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农村水利水电》2017,(5)
快速获取土壤含盐量是监测、治理土地盐碱化问题的前提条件。以我国重要苏打盐碱土区—白城市为研究对象,以我国的高分一号遥感影像(GF-1)为数据源,结合研究区实地采样的化验数据,定量反演白城市土壤含盐量。首先对遥感影像进行辐射校正、大气校正、图像裁剪及图像镶嵌等预处理;再将影像的反射率及其变换形式与土样含盐量的化验值进行相关性分析,获得盐碱的敏感波段;最后以多元逐步回归分析的方法建立土壤含盐量反演模型,反演研究区土壤含盐量。研究结果表明:GF-1遥感影像具有较高的分辨率,其反射率与土壤含盐量呈显著正相关,将反射率进行适当的数学变换可以提高与含盐量的相关性,以第2波段指数、第4波段倒数、第4波段倒数的对数变换形式建立的反演模型具有较高的精度与稳定性,模型判定系数R~2=0.846,均方根误差RMSE_(cal)=0.522。利用GF-1遥感影像反演土壤含盐量是一种快速、稳定、可靠的方法。 相似文献
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基于动态模拟的作物系数优化蒸散量估算研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过作物生长模型动态模拟的冬小麦全生育期潜在蒸散量和实际蒸散量计算冬小麦各生育时期的模拟作物系数,并与FAO提供的冬小麦各个生长阶段的标准作物系数对比,验证了其数值和变化趋势的准确性。基于地面实测和遥感反演的叶面积指数,建立了作物系数与叶面积指数的经验对数模型,根据遥感反演的叶面积指数获取冬小麦全生育期以天为步长的区域尺度的作物系数。利用冬小麦各生育时期模拟作物系数与以天为步长的区域尺度作物系数的比值优化蒸散量模型,获取关中平原2013—2014年冬小麦全生育期优化前后的蒸散量反演结果。通过与实测数据对比,发现优化前最大相对误差为14.36%,优化后最大相对误差为9.89%,优化后的蒸散量反演模型比未优化的蒸散量反演模型能够更加准确地反演冬小麦全生育期的蒸散量,特别是在低植被覆盖条件下的反演精度有明显的提升。 相似文献
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基于无人机-卫星遥感升尺度的土壤盐渍化监测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高卫星遥感对裸土期土壤盐渍化的监测精度,以河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,利用无人机多光谱遥感和GF-1卫星遥感分别获取图像数据,并同步采集土壤表层含盐量;将实测含盐量与无人机和GF-1卫星两种数据的光谱因子进行相关性分析,引入多元线性回归模型（Multivariable linear regression,MLR）、逐步回归模型（Stepwise regression,SR）和岭回归模型（Ridge regression,RR）,分别构建盐渍化监测模型;采用改进的TsHARP尺度转换方法,将无人机数据建立的趋势面应用到GF-1卫星尺度上,经过转换残差校正,对升尺度结果进行定性和定量分析。结果表明：在两种遥感数据的光谱波段和盐分指数中,蓝波段B1、近红外波段B5、盐分指数SI、盐分指数S5和改进的光谱指数NDVI-S1与表层土壤盐分的相关性较好,相关系数均在0.3以上;在3种回归模型中,利用无人机多光谱影像数据和GF-1多光谱影像数据反演表层土壤含盐量的最优模型分别是SRU模型和MLRS模型;升尺度后土壤含盐量的反演精度高于直接采用卫星遥感数据反演的精度。本研究可为裸土期土壤盐渍化的大范围快速精准监测提供参考。 相似文献
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云南省土壤墒情监测系统的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
为准确获取云南省的土壤墒情,在分析传统墒情监测系统的基础上,设计了一种能够自动获取和处理多源土壤墒情数据且能不断提高数据精度的土壤墒情自动监测系统。系统利用温度-植被干旱指数(TDVI)对遥感影像进行反演,为不断改进反演算法,将反演结果与固定站点监测数据及其他相关数据进行了对比分析。以参数配置形式实现遥感影像自动下载、土壤墒情自动反演和旱情自动分析。结果表明,系统可以得到较高精度的土壤墒情数据,能够满足有关部门对于墒情监测的需要。 相似文献
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快速获取大范围土壤地表粗糙度的空间分布是一个急需解决的科学难题。以快速获取内蒙古河套灌区解放闸灌域土壤地表粗糙度为目的,研究了RADARSAT-2雷达影像数据的地表粗糙度信息提取技术,通过剖面板法实测地表粗糙度数据。利用BP(Back Propagation)人工神经网络和LMBP(Levenberg-Marquardt Back Propagation)人工神经网络模型2种方法建立了土壤地表粗糙度的定量反演模型,并对模型进行验证。结果表明,LMBP模型的反演效果优于BP模型,其决定系数R2分别为0.888 3、0.689 2。建立的雷达后向散射系数反演土壤地表粗糙度的人工智能模型,能够在一定程度上满足快速获取土壤地表粗糙度的需要,为微波遥感监测土壤墒情及土壤盐渍化提供重要基础参数。 相似文献
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土壤墒情是影响农作物生长状况重要参数之一,为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度,基于Sentinel-1雷达数据和Landsat8光学数据,利用改进的水云模型得到拔节期玉米覆盖下的地表土壤后向散射系数,并采用SAE深度学习的方法建立遥感影像与土壤水分之间的隐式映射,对玉米覆盖下的土壤墒情进行反演。结果表明:通过改进的水云模型去除植被影响后的反演精度有所提高,R~2达到0.657 7,比传统的水云模型提高了0.150 6;RMSE为0.038 7 cm~3/cm~3,误差降低0.002 5 cm~3/cm~3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。 相似文献
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土壤水分是影响农业生产活动的重要因素,在旱情监测、农作物估产等方面有重要意义。研究采用水云模型来消除研究区域植被对后向散射的影响。建立植被含水量和归一化水指数的关系提取模型中所需的植被含水量参数。利用AIEM模型结合粗糙度参数Zs建立研究区土壤墒情反演模型,将模型应用于河南省焦作广利灌区,反演结果和实测值相关性达0.7。将水云模型与AIEM模型联合反演土壤墒情,取得了较为满意的结果,该方法具有较高的适用性。 相似文献
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针对目前应用MODIS数据进行土壤水分预测研究现状,综合分析现有文献,依据使用遥感光谱波段的不同,分别讨论了基于热红外遥感的温度法、基于可见光-近红外遥感的植被指数法以及综合温度和植被指数的特征空间法,分析了几种主要方法在精度、适用范围、实时性等方面的优缺点,认为在裸土或低植被情况下使用热惯量法,而在植被覆盖地区应选择特征空间法来预测土壤水分。在此基础上,提出了未来基于MODIS的土壤水分监测的发展趋势,即多源遥感数据融合技术是提高反演精度的主要手段,MODIS数据与GIS和高光谱数据的结合是今后的研究重点。 相似文献
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基于HJ-1A卫星CCD1数据的滇池水质参数反演模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
将遥感技术应用于水质监测能够较好地反映区域水质在空间和时间上的分布情况和变化,尤其适用于大范围水域的快速监测。使用HJ-1A卫星CCD1数据,以滇池为研究区,对滇池悬浮物、叶绿素a两个水质参数的遥感定量反演进行了研究。研究结果表明CCD1数据的2、3、4波段与滇池悬浮物浓度的相关性最好,构建悬浮物浓度反演模型的最佳波段组合为:(b2+b3)/(b2/b3);3、4波段与滇池叶绿素a浓度的相关性最好,构建叶绿素a浓度反演模型的最佳波段组合为:(b4-b3)/(b4+b3)。通过对遴选出来的波段组合进行趋势拟合分析,得到最适合滇池水质参数的反演模型。 相似文献