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相似文献
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1.
基于无人机影像的SEGT棉花估产模型构建   总被引:3,自引:3,他引:0  
及时、准确的产量估算对农业经营管理和宏观决策具有重要意义。该研究利用无人机高分辨率遥感影像,提出了一种基于苗铃生长趋势的SEGT(Seedling Emergence and Growth Trend)模型用于棉花产量估算。首先借助无人机可见光影像数据,通过植被指数与大津法、形态学滤波相结合的方法,获取研究区内棉花出苗信息;然后利用无人机多光谱时间序列影像数据,分析各时期归一化差异植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与实际产量的相关特征,对棉花生长状态进行等级划分,反演每株棉花的预测成铃数;最后结合棉花单铃质量构建SEGT模型进行产量估算,并根据实测产量数据进行精度验证。试验结果表明:ExG-ExR(Excess Green-Excess Red)植被指数对棉花苗识别和提取效果较好,精确率、召回率、F1值分别达到93%、92.33%和92.66%,VDVI(Visible-band Difference Vegetation Index)植被指数精度次之;将预测产量与实测产量进行对比验证,估产模型的决定系数达到0.92,表明利用SEGT模型进行棉花产量估算是一种切实可行的方法。研究结果可为无人机遥感在作物估产中的应用提供参考。  相似文献   

2.
水稻遥感估产模拟模式比较   总被引:11,自引:4,他引:11       下载免费PDF全文
通过大田小区试验,测定了2个品种、3个供氮水平处理的水稻抽穗后不同时期冠层的光谱反射率、叶面积指数及最后的理论产量和实际产量,模拟MSS、TM、SPOT、资源一号CCD相机、IKONOS、MODI S和高光谱的波段来构建光谱差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、差值归一化植被指数NDVI和绿度G,并模拟建立遥感估产模式.结果表明:单变量估产模式以差值植被指数DVI效果最好,蜡熟期估产效果要优于抽穗期和灌浆期;多时期复合估产模式估产效果要优于单一生育期;成熟期各种数据的DVI估产模式具有相近估产精度,达91%以上,其中MSS波段的估产精度最高.  相似文献   

3.
直链淀粉含量是评价稻米品质的重要指标之一,其累积生长过程是多生育期、多因素综合作用的结果。为了探究多生育期信息引入对水稻籽粒直链淀粉含量监测模型的影响,实现水稻品质信息的大规模准确监测。该研究选取水稻孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期这4个有关水稻籽粒形成发育的生育期的冠层光谱,分析原光谱、植被指数、高光谱特征参数,及其变换形式与水稻籽粒直链淀粉含量的相关性,筛选得到相关性较好的光谱变量,并利用逐步回归的方法进行建模,建立基于多生育期光谱变量的直链淀粉含量预测模型。结果表明:一阶导数、差值植被指数(Difference Vegetation Index,DVI)、比值植被指数(Ratio Vegetation Index, RVI)及成熟期特征参数表现出较高敏感性,最适用于直链淀粉含量预测的生育期为成熟期,而多生育期信息的综合利用能显著提高模型预测精度,最佳多生育期预测模型为孕穗-抽穗-成熟期组合模型,建模决定系数(Coefficient of Determination, R^2)为0.708,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为0.711%,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percent Error, MAPE)为3.22%,验证R2为0.631,RMSE为0.768%,MAPE为3.99%,证明该模型能较为精确地预测籽粒直链淀粉含量,为稻米品质指标大尺度统计监测提供一定的技术支撑和应用基础。  相似文献   

4.
2017-2018年以南京农业大学农业气象与昆虫生态实验室培养的二龄稻纵卷叶螟幼虫为试验材料,在南京信息工程大学农业气象试验站水稻大田内,设置网罩控制下不同投虫量处理,以无虫量为对照,利用便携式波谱仪和SPAD-502叶绿素仪测定水稻全生育期冠层光谱反射率以及倒一叶叶绿素相对含量(SoilandPlant Analyzer Development,SPAD),分析不同初始虫量条件下、不同生育期水稻冠层的原始光谱、三边参数和SPAD值的变化规律。在此基础上,利用观测光谱中与SPAD值相关性较强的波段,计算基于光谱数据的植被指数和三边参数,并以这两类指数为自变量,建立水稻叶绿素相对含量的回归估算模型。结果表明:(1)稻纵卷叶螟为害下的水稻冠层光谱反射率与对照差异显著(P0.05),其中可见光波段的反射率在分蘖-孕穗期低于对照,在扬花-成熟期高于对照;(2)在近红外波段,表现为虫害处理的反射率低于对照,且随着投虫量的增加反射率呈下降趋势,其中以300头·百株~(-1)(4级)处理近红外波段的反射率最低;(3)随着投虫量的增加,红边位置发生明显"蓝移"。(4)SPAD值随投虫量的增加逐渐降低,4级处理最低;(5)归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、红边归一化植被指数(Red-Edge Normalized Difference Vegetation Index,NDVI_(705))以及红边位置与SPAD值的相关性较好;(6)利用观测光谱数据构建了SPAD单因子估算模型和多元逐步回归模型,其中以NDVI指数模型的估算效果最优,R~2达到0.72,且高于其它估算模型,说明利用水稻冠层光谱参数,建立全生育期稻纵卷叶螟为害下水稻叶片叶绿素相对含量估算模型的方法是可行的,且具有快速、无损的特点,利于实现持续、动态和长期定位观测。  相似文献   

5.
基于遥感蒸散发的区域作物估产方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
灌区作物产量估算对农业用水效率评价和灌区水分管理具有重要意义。该研究以干旱区代表性灌区-内蒙古河套灌区主要农作区为研究对象,基于遥感蒸散发模型HTEM和遥感作物识别结果获取河套灌区玉米生育期日蒸散发量。选取Jensen模型、Blank模型和Stewart模型3种常用水分生产函数模型,建立河套灌区玉米估产模型,并分析各估产模型的适用性及其参数。结果表明,研究区玉米生育期多年平均蒸散发量约为526 mm。3个模型均有较高的估产精度,其中Stewart模型的产量模拟精度最高,相对误差为4.30%,相关系数为0.75。因此,Stewart模型在河套灌区具有更好的适用性,基于遥感蒸散发模型、遥感作物识别模型和作物水分生产函数模型建立灌区作物估产模型可以取得良好的模拟效果。  相似文献   

6.
基于支持向量回归(SVR)和多时相遥感数据的冬小麦估产   总被引:7,自引:4,他引:3  
发展和构建高精度的作物遥感估产模型,对于国家制订粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义.尝试利用支持向量回归方法(SVR)构建遥感估产模型,首先利用北京郊区2004年和2007年冬小麦主要生育期多时相Landsat TM影像生成的归一化植被指数,通过SVR构建遥感估产模型进行产量估算.然后针对模型的稳健型和预报能力进行交叉验证,并与常规的多元回归方法进行对比.结果表明,利用SVR方法构建的遥感估算模型有效地提高了估算精度,与多元回归方法相比,2004年和2007年决定系数分别提高0.2162、0.2158,均方根误差分别降低0.1682、0.2912.因此基于SVR和多时相遥感数据构建估产模型用于冬小麦估产是可行、有效的,为应用多时相遥感数据进行冬小麦估产提供了一种方法.  相似文献   

7.
为了探究无人机多指标构建叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)估算模型的能力,该研究通过不同纹理组合方式优选纹理指数,分别以光谱特征、纹理指数和作物覆盖度作为输入量建立一元线性模型,3类指标结合构建多元逐步回归和人工神经网络模型,分析多指标结合估算LAI的精度。结果表明:新的纹理指数能够明显提高纹理特征值与LAI的相关性,近红外波段均值与蓝波段均值的差值较近红外波段均值提高了13.54%;将绿度归一化植被指数(Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI)、差值纹理指数和作物覆盖度结合来估算水稻LAI的精度最好,多指标结合的多元逐步回归模型的决定系数为0.866,调整后决定系数为0.816,均方根误差为0.308,人工神经网络模型结果再次验证这一结论。该研究成果可为基于无人机平台估算作物结构参数提供理论依据,并为其他作物LAI估算提供借鉴。  相似文献   

8.
利用统计局抽样调查地块实割实测标准单位面积产量数据及空间位置信息,在研究水稻种植区MOD09GA、MYD09GA EVI (enhanced vegetation index)数据结合使用可行性分析的基础上,进行湖南省省级水稻单产遥感估算。结果表明:在水稻种植区,水稻生长期间有超过50%、85%、95%的MOD09GA与MYD09GA EVI偏差绝对值分别小于0.03、0.08、0.1。水稻遥感估产模型以二次非线性模型或回归模型精度较高,且时相集中在水稻生长的孕穗期到抽穗期。在省级水平上,与实测值相比,基于统计局统计抽样调查地块实割实测标准单位面积产量数据的水稻单产遥感拟合结果相对误差小于2%,预测结果的相对误差接近5%,且实测值与模拟值集中分布在1∶1线附近,说明预测结果与统计值在空间分布上具有较好的一致性。  相似文献   

9.
随着搭载在TERRA卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的出现,它以数据丰富、时间分辨率高和覆盖范围广等特点,为水稻遥感估产提供了较好的数据源。该文利用水稻种植易受坡度影响的特性,从数字高程模型(Digital Elevation Models简称DEM)中提取坡度信息,考虑到MODIS能提供多时相及丰富的数据,采用DEM产生的坡度和两个时相MODIS影像数据及植被指数复合提取水稻种植面积,经过比较试验证明,在南方丘陵山区的复杂地形区域,多源信息复合相对于单纯利用单景影像数据可以明显提高水稻种植面积估算的精度。  相似文献   

10.
基于多时相GF-6遥感影像的水稻种植面积提取   总被引:1,自引:1,他引:1  
为获取高精度水稻种植面积提取方法和分析红边信息在作物识别能力上的优越性,该研究选取辽宁省盘锦市为研究区域,利用2020年水稻关键物候期的多时相高分6号宽幅相机(GF-6 WFV)遥感影像,构建归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)、比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI)和归一化差异红边1指数(Normalized Difference Red-Edge 1 Index,NDRE1),根据各地物类型进行时序分析,在获得水稻面积粗提取结果的基础上对其他地类进行掩膜,准确提取水稻种植面积。对2020年盘锦市水稻提取结果进行精度分析,结果表明,基于实测数据进行精度验证的总体精度为94.44%,基于目视解译数据进行精度验证的总体精度和Kappa系数分别为95.60%和0.91。根据目视解译数据对有无红边波段参与的水稻提取结果进行对比分析可知,红边波段的引入使总体分类精度、水稻制图精度和Kappa系数分别提高了3.20个百分点、6.00个百分点和0.06。该研究证明红边波段可以有效降低作物的错分、漏分情况,对水稻精准估产和丰富农作物遥感监测方法具有重要作用,显示出国产红边卫星数据在作物分类、面积提取方面具有巨大应用潜力。  相似文献   

11.
为了探寻高效的水稻产量估算方法,在获取2019年黑龙江省三江平原别拉洪河流域内水稻产量数据和MOD09A1遥感数据基础上,对比不同指数筛选方法和统计回归算法结合的建模估产效果,以得到其中最佳的产量估算模型。通过相关系数分析(correlation coefficient,r)法、变量投影重要性分析(Variable Importance in Projection,VIP)法和袋外数据重要性(Out-Of-Bag data importance,OOB)分析法分析水稻4个生育期(分蘖期、抽穗期、孕穗期和乳熟期)的不同波段和光谱指数对于水稻产量的敏感性,筛选出特征波段和指数,再结合随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)3种统计回归方法,构建了9种水稻产量估算模型:r-RF、r-SVM、r-PLS、VIP-RF、VIP-SVM、VIP-PLS、OOB-RF、OOB-SVM、OOB-PLS。结果表明:同一指数筛选方法对不同模型的契合程度不同,OOB与RF更为契合,VIP和r与PLS更为契合,r与SVM更为契合;在3种建模方法中偏最小二乘模型和支持向量机模型有较好的效果,随机森林模型效果最好,其中OOB-RF模型最优,其模型验证决定系数为0.742,均方根误差为206 kg/hm2。这为水稻产量估算模型研究提供了关于在指数筛选和回归算法耦合之间的参考,具有一定的理论意义。  相似文献   

12.
2020年在南京市浦口区桥林街道对稻纵卷叶螟[Cnaphalocrocis medinalis Güenée(C. medinalis)]自然发生的水稻农田进行高光谱观测试验,以探明不同稻纵卷叶螟危害程度下水稻叶片光谱特征与产量的关系,并对水稻产量进行预测。试验共选取80个样点,各样点虫害等级根据稻株的受害叶片数量占叶片总数的比例进行划分,利用SOC710VP便携式高光谱成像仪,采集水稻主要生育期(拔节期、孕穗期、灌浆期和成熟期)各样点水稻叶片的高光谱数据,调查收获后各样点的水稻产量数据,分析不同虫害等级下水稻叶片原始光谱、一阶导数光谱特征和产量参数的变化规律,并利用观测光谱与产量相关性较强的特征波段计算植被指数,建立基于植被指数的水稻产量估算模型。结果表明:(1)同一生育期内,水稻叶片近红外波段和红边波段的反射率随着虫害等级的升高而降低,而红光波段则相反。(2)同一生育期内,一阶导数光谱的峰值、红边幅值和红边面积随着虫害等级的增大而降低,红边位置的“蓝移”现象加重。(3)水稻的有效穗数、千粒重、结实率以及产量总体上随着虫害等级的上升而降低;但虫害等级较低时,有效穗数、千粒重以及结实率...  相似文献   

13.
This study evaluated CERES-Rice, AquaCrop, and ORYZA2000 models performance in simulation of biological and grain yield of rice in response to different irrigation intervals and nitrogen levels. These models were calibrated and validated by using three years (2005 to 2007) field experiments. Three levels of irrigation interval included pond treatment, five days interval, and eight days interval, and consisted of four levels of nitrogen. The study results showed that there were significant differences among study crop models in simulation of grain and biological yield in response to different irrigation intervals. As results showed, study models performed more accurate in estimation of rice yield under irrigation intervals than nitrogen levels. All models illustrated high performance in estimation of rice yield under different irrigation intervals. CERES-Rice and AquaCrop models showed highest accuracy in simulation of grain and biological yield of rice under different levels of nitrogen, respectively. In addition, CERES-Rice model indicated highest performance in simulation of grain yield (rRMSE = 16). However, AquaCrop model estimated biological yield more accurate compared to other models (rRMSE = 15). ORYZA2000 showed less accurate in simulating grain (rRMSE = 23) and biological (rRMSE = 21) yield of rice in comparison with other models.  相似文献   

14.
基于3CCD摄像机的水稻农学参数估算   总被引:2,自引:1,他引:1  
水稻农学参数的估算是调控水稻生长、预测水稻产量的重要基础和根据。该文以广东省农业科学研究院大丰农场水稻研究所的稻田为研究对象,根据植物反射光谱的特性,研究3CCD摄像机水稻叶面积指数、生物量、叶绿素含量、叶长、叶宽、株高、产量等农学参数的估算,结果表明:分蘖期农学参数不适于用3CCD摄像机估算;叶面积指数在分化期估算最准确;生物量、叶绿素含量、产量均在抽穗期估算较好;3CCD摄像机不适用于大面积水稻株高、剑叶长、剑叶宽等外部特征的估算。该文为CCD摄像机的水稻估产打下基础。  相似文献   

15.
结合遥感技术与水稻生长模型来预算水稻产量   总被引:10,自引:0,他引:10  
Since remote sensing can provide information on the actual status of an agricultural crop, the integration betwee nremote sensing data and crop growth simulation models has become an important trend for yield estimation and prediction. The main objective of this research was to combine a rice growth simulation model with remote sensing data to estimate rice grain yield for different growing seasons leading to an assessment of rice yield at regional levels. Integration between NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) data and the rice growth simulation model ORYZA1 to develop a new software, which was named as Rice-SRS Model, resulted in accurate estimates for rice yield in Shaoxing, China, with an estimation error reduced to 1.03% and 0.79% over-estimation and 0.79% under-estimation for early, single and late season rice, respectively. Selecting suitable dates for remote sensing images was an important factor which could influence estimation accuracy. Thus, given the different growing periods for each rice season, four images were needed for early and late rice, while five images were preferable for single season rice. Estimating rice yield using two or three images was possible, however, if images were obtained during the panicle initiation and heading stages.  相似文献   

16.
基于植被指数估算天山牧区不同利用类型草地总产草量   总被引:6,自引:5,他引:1  
刘艳  聂磊  杨耘 《农业工程学报》2018,34(9):182-188
针对天山牧区草地面积广、生长环境差异大等特点,选用MODIS/MOD13Q1数据,生成归一化植被指数、增强植被指数、土壤调节植被指数和差值植被指数4种从不同角度反映牧草长势的植被指数,对4个不同牧草利用类型分区分别建立了4种指数及其组合与总产草量的4类回归方程。利用留一交叉检验法评价各模型精度,最终获得适合不同草地利用类型的产草量遥感估算模型。结果表明:4种植被指数都可用于产草量估算,不同植被指数估算模型的拟合精度有区域差异性。当采用SAVI和二次多项式拟合时,RMSE最大值出现在I区,为5 857 kg/hm2,当采用NDVI和二次多项式拟合时,最小值出现在III区,仅为616.487 kg/hm2。值得注意的是采用差值植被指数、土壤调节植被指数估算产草量需考虑植被覆盖状况。其次,多个植被指数组合有信息互补的优势,采用线性回归模型估产时,多个植被指数组合精度高于单一植被指数。该研究可为天山地区草地总产草量遥感估算提供有意义的借鉴。  相似文献   

17.
三大粮食作物产量潜力与产量差研究进展   总被引:17,自引:4,他引:17  
产量潜力和产量差的研究对揭示未来粮食增产潜力,有针对性地制定提高作物产量的措施具有重要意义。通过总结近年发表的64篇经典文献,本文总结了世界三大粮食作物小麦、水稻和玉米的产量潜力和产量差的研究进展,并对定量产量潜力和产量差的4种常用方法进行了比较分析。研究表明:1)当前全世界小麦、水稻、玉米的平均产量潜力分别为6.7 t-hm-2、8.1 t-hm-2、11.2 t-hm-2,农户产量分别实现了产量潜力的60%、60%、53%。2)模型模拟是目前定量评估产量潜力最为有效的方法之一,综合使用模型模拟和高产纪录两种方法进行比较分析产量潜力结果会更加可靠;试验产量和高产农户产量一般会低于模型模拟产量潜力,对探索农户短期内增产潜力具有重要意义。3)优化栽培管理措施比如应用土壤-作物综合管理系统等方法是缩小产量差的有效途径。因此,当前三大粮食作物具有较大增产潜力,如何有效缩小产量差、提高作物产量、保证粮食安全是未来需要关注的重点。  相似文献   

18.
本文应用以下模型或子模型:(1)有效穗数子模型,(2)每穗粒数子模型,(3)结实率子模型,(4)生育期“水稻钟”模型,(5)群体光合生产(或“源”产量)模型,(6)“库”产量模型,对不同品种或品种类型水稻的穗粒结构在长江流域的气候生态特征和“库”、“源”产量的协调性特征进行了数最分析。分析结果对于评价不同品种或类型的水稻在长江流域的气候适应性,找出限制产量的气候因素,指出增产途径和制定生产对策具有重要价值。最后还利用长江流域水稻气候生态鉴定试验(1985~1986)的有关资料对上述分析结果进行了验证和评价。  相似文献   

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