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《西南农业学报》2019,(12)
【目的】应用多光谱影像和光谱指数法准确估算作物叶绿素含量。【方法】使用4个生长期玉米冠层高光谱反射率及叶绿素含量建立单红边波段叶绿素指数(SRCI)的叶绿素含量估算模型:首先由高光谱反射率和光谱响应函数计算得到等效的Worldview-2多光谱反射率,以等效反射率计算SRCI;然后根据SRCI与叶片叶绿素含量(LCC)、冠层叶绿素密度(CCD)的线性关系,分别建立LCC和CCD的一元线性回归模型。使用2012年9月14日获取的Worldview-2多光谱遥感影像计算得到的SRCI作为输入,估算LCC和CCD。【结果】Worldview-2 SRCI估算叶片叶绿素含量的偏差均方根为4.70μg/cm~2,相对误差平均为7.0%;估算冠层叶绿素密度的偏差均方根为1.63 g/m~2,相对误差平均为6.4%。【结论】多光谱卫星遥感的红边光谱指数能准确估算玉米叶绿素含量。 相似文献
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【目的】叶面积密度（leaf area density,LAD）反映作物在垂直方向上体积内叶面积总量的差异,体现作物冠层内叶面积随着高度变化的分布状况。本文旨在探索玉米叶面积密度对于倒伏胁迫强度的表征能力及其光谱响应规律。【方法】以抽雄期倒伏夏玉米为研究对象,获取倒伏后玉米多期LAD及冠层光谱数据,对倒伏玉米冠层光谱进行一阶微分和小波变换处理,根据LAD与冠层光谱一阶微分及小波分解系数的相关性分析,筛选LAD敏感波段和最佳小波分解尺度,采用偏最小二乘法构建倒伏玉米LAD光谱诊断模型,并利用实测样本验证模型精度。【结果】玉米LAD随着倒伏胁迫程度的增强而增大,LAD可有效表征玉米倒伏胁迫强度及其自身恢复能力;玉米倒伏后冠层结构发生较大变化,倒伏玉米冠层光谱反射率较正常玉米整体增高,近红外波段的增幅相比可见光波段更高,倒伏强度越强则光谱反射率越高;LAD敏感波段主要分布在蓝光波段354—442、472—495 nm和红光波段649—829 nm以及近红外波段903—1 195 nm和1 564—1 581nm;同一阶微分处理相比,基于连续小波变换的玉米倒伏LAD诊断模型的验证R2提高6.08%—9.11%,RMSE降低23.08%—31.63%;小波分解尺度对LAD诊断精度有一定的影响,中低尺度模型精度优于高尺度模型,其中第5尺度构建的模型对LAD的拟合效果最优（R2=0.898,RMSE=1.016）。【结论】利用连续小波变换技术对玉米冠层高光谱解析,可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积密度,可以为玉米倒伏胁迫灾情遥感监测提供必要的先验知识。 相似文献
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【目的】借助多光谱遥感影像和Logistic算法,实现对棉田虫害的田间监测。【方法】以患虫害棉花区域为研究对象,利用无人机获取棉田多光谱遥感影像,并对影像进行预处理;结合受虫害棉花光谱特征,利用虫害敏感波段反射率与植被指数构建Logistic回归模型,开展棉花虫害识别监测研究。【结果】由土壤调节植被指数(Soil adjusted vegetation index,SAVI)模型和归一化植被指数(Normalized vegetation index,NDVI)模型构建的棉蚜虫、棉红蜘蛛、棉铃虫识别模型为最优模型,其训练样本准确率达到93.7%,测试样本准确率达到90.5%,召回率为96.6%,F1值为93.5%,对棉蚜虫、棉红蜘蛛和棉铃虫的识别模型决定系数分别为0.942、0.851和0.663。【结论】该模型可满足棉田中棉蚜虫、棉红蜘蛛和棉铃虫3种虫害的发生区域识别,且可基本满足棉田精准植保作业相关要求。 相似文献
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基于无人机载LiDAR数据的玉米涝灾灾情评估 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】基于无人机平台的遥感技术是目前研究的热点,也是推动现代化农业快速发展的主要力量之一。笔者欲通过分析涝灾研究区激光雷达点云数据反演的玉米冠层高度,快速准确实现玉米涝灾受灾范围监测和灾情评估,为防灾减灾、高产稳产、农业保险理赔等提供依据。拓展无人机载LiDAR数据在农业领域的应用价值,为农业等相关部门快速有效掌握农情信息提供保障。【方法】2016年7月19—20日,以因大暴雨导致涝灾的北京市昌平区一块玉米大田作为研究区,基于无人机平台获取研究区激光雷达数据。通过冠层高度模型(canopy height model,CHM)反演出玉米冠层高度,采用正态统计理论的双阈值划分策略确定阈值,构建基于玉米冠层高度差异的涝灾灾情遥感监测模型,评价玉米涝灾灾情严重程度,并基于地面实测数据进行精度评价。【结果】涝灾发生后,玉米长势存在一定差异,最明显的差异体现在玉米植株高度。基于正态统计理论和野外测量,最终确定严重涝灾玉米冠层高度为0.30—0.84 m,中度涝灾玉米冠层高度为0.84—1.70 m,冠层高度1.70 m以上为轻度受灾区域。通过野外实测样本对无人机载LiDAR数据估算结果进行混淆矩阵分析,总体分类精度达到72.15%,Kappa系数为0.44。结合数码影像做进一步验证,结果表明研究区玉米涝灾遥感空间制图结果与数码影像结果基本一致。【结论】通过无人机载LiDAR数据能实现玉米冠层高度反演,结合涝灾后玉米植株高度差异特征能有效反映不同涝灾程度,实现区域尺度下玉米涝灾受灾范围监测和灾情等级评估,有利于便捷高效获取灾情灾害信息。 相似文献
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《江苏农业学报》2017,(4)
玉米种植面积的准确获取是进行玉米长势监测和产量估测的前提与基础。在对Landsat-8/OLI影像进行辐射定标、大气校正、几何精校正和裁剪等预处理的基础上,基于典型地物光谱空间差异与物候特征的异同,选取具有代表性的4种植被指数[归一化差值植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、绿度植被指数(GVI)]和近红外波段反射率,通过构建植被光谱特征指标阈值对不同地物进行识别和分类,最后获取玉米种植面积。结果表明,利用近红外波段反射率可以将农作物与其他地物区分开来,即当其反射率值大于0.37时,地物为农作物。对不同种类农作物识别时,选择NDVI0.86、DVI0.53、RVI13.00、GVI3 713.60作为分类阈值,可以将玉米与水稻和大豆区分,准确提取到玉米的种植面积。利用样本数据和当地农业部门提供的数据进行面积提取精度验证,总体精度为92.75%,说明基于多光谱特征指标建立分类阈值的方法可以准确提取玉米种植面积,该方法可以为江淮玉米种植区县域玉米种植面积的提取提供参考。 相似文献
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关中地区小麦冠层光谱与氮素的定量关系 总被引：4，自引：0，他引：4
【目的】分析不同生育期及整个生育期小麦叶片氮含量(LNC)与冠层光谱反射特征的关系,以实现对田间小麦活体氮素营养状况的监测,为小麦叶片氮素状况的精确诊断提供依据。【方法】以位于陕西关中地区杨凌揉谷镇、扶风马席村和巨良农场的3个小麦试验田为研究对象,测定不同长势及生育期小麦LNC及冠层光谱反射率,分析不同长势下小麦LNC和反射率的变化,并研究氮含量与冠层光谱反射率的相关性,以及小麦LNC与比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)的相关性,建立小麦LNC的敏感波段及光谱监测模型。【结果】在同一生育期,长势差的小麦叶片氮含量较低,长势较好的叶片氮含量高。与单波段相比,组合波段构成的植被指数RVI、NDVI与LNC的相关性明显提高,近红外波段(730~1 075nm)和红波段630,660,690nm组成组合波段的RVI、NDVI与LNC呈极显著正相关,其中LNC与RVI的相关性较高。利用独立的小麦田间试验数据,采用通用的均方根差(RMSE)、决定系数(R2)、准确度(斜率)3个指标对所建立的模型进行检验,最终选取RVI(970,690)为监测小麦LNC的最佳光谱参数,构建的最佳模型为LNC=0.176 3×RVI(970,690)0.775 6,R2为0.863,RMSE为0.137,准确度为0.979,接近于1。【结论】利用小麦冠层光谱反射率构建了预测小麦LNC的最佳模型,该模型具有较好的准确度和普适性,适用于整个生育期小麦叶片氮含量的监测。 相似文献
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《江苏农业学报》2018,(5)
为寻求同一背景不同人类干扰程度下的土壤有机质含量的最佳预测模型,本研究以天山北麓的土壤为研究对象,运用Landsat8遥感影像以及实测光谱2种方式进行对比,结合不同的综合光谱指数,对无人干扰区、人为干扰区的影像反射率和实测光谱反射率进行光谱变换,分析反射率及其变换形式与有机质含量的相关性,以相关系数通过0. 01和0. 05显著性水平检验的波段作为自变量,运用多元线性回归方程分别建立了无人干扰区、人为干扰区土壤有机质含量高光谱预测模型,精度最高的为最优模型。结果表明:(1) Landsat8影像中B1～B5波段与有机质含量的相关系数通过了0. 01与0. 05显著性水平检验,作为自变量建立有机质含量预测模型。同时,为了能与影像反射率有个良好的对比,实测光谱反射率及其变换形式同样也选择5个相关系数最大的波段作为敏感波段用以建立模型。在影像与实测光谱中,土壤盐分指数结合植被指数与有机质含量相关性最好的分别是无人干扰区的SI_3、DVI和SI_3、RVI;人为干扰区的SI_2、RVI和SI_1、RVI。在结合光谱综合指数的模型中,无论是影像还是实测光谱,都是以反射率与植被指数、盐分指数相结合作为自变量建立的模型精度最好。对比2种预测方式,预测效果最好的是利用实测光谱与盐分指数、植被指数建立的无人干扰区一阶微分的多元线性回归模型以及人为干扰区的倒数之对数一阶微分的多元线性回归模型,R~2分别为0. 93和0. 89。 相似文献
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不同水分处理条件下棉花高光谱植被指数与光合参数的相关分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《新疆农业科学》2017,(1)
【目的】建立棉花高光谱数据与光合特征参数的相关模型,有效、快速、非破坏的对棉花生长过程进行诊断与监测,为大面积应用高光谱遥感监测棉花的生长状况提供科学依据。【方法】利用ASD高光谱辐射仪和Li-6400光合仪分别获取5水分处理条件下,棉花新陆早13号、新陆早33号两品种关键生育期的高光谱数据和光合特征参数:净光合速率(Pn)和气孔导度(Gs),利用高光谱数据计算得到棉花两品种归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和修改型二次土壤调节植被指数(MSAVI2),分别建立与两品种Pn和Gs的线性、对数和幂函数的相关方程。【结果】三种模型方程均达到显著和极显著的相关性,两品种RVI与Pn和Gs的三种相关模型方程的r值较高,其中,利用新陆早33号RVI与Pn,Gs幂函数方程分别对Pn和Gs估算,并将预测Pn、Gs与实测Pn,Gs进行相关分析,R值均达到极显著水平(r_(实测Pn-估测Pn)=0.827**,RMSE=1.089,r_(实测Gs-估测Gs)=0.586**,RMSE=0.138,n=20,P0.01),模型方程的估测精度均大于80%。【结论】不同水分处理下新陆早13号和新陆早33号的光谱植被指数与光合参数间存在着显著的相关性,可以利用相关模型对Pn和Gs进行遥感估测,实时监测棉花的生长状况。 相似文献
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《河南农业大学学报》2016,(5)
2014年利用人工模拟的方法开展了冬小麦倒伏试验。在冬小麦4个生育时期设定了与竖直方向呈30°(C1),60°(C2)和90°(C3)3种倒伏梯度和正常生长0°(CK)4个处理,通过SAC光谱仪监测冬小麦倒伏获取冬小麦在不同时间、不同倒伏程度情况下的光谱数据,分析冬小麦光谱反射率曲线图,总结冬小麦倒伏后光谱反射率的变化特征。结果表明,正常生长的冬小麦和倒伏冬小麦的反射率特征一致,红色波段反射率最低,近红外波段的反射率最高,发生倒伏后对应的反射率在可见光波段和近红外波段整体上升,倒伏角度越大,反射率越高。对比冬小麦倒伏后光谱反射率和遥感影像亮度值的变化,可监测冬小麦倒伏时间、受灾程度,预测产量损失。在本研究基础上可实现利用遥感技术对冬小麦倒伏地区的动态监测。 相似文献
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基于开花期卫星遥感数据的大田小麦估产方法比较 总被引：4，自引：2，他引：2
【目的】卫星遥感具有覆盖范围广、获取速度快、信息量大、动态性强等优势,能够及时准确地获取作物产量信息,反映作物产量空间变化趋势。遥感技术作物估产已成为现代农业生产中研究热点。通过改善遥感估产建模方法,以实现进一步提高大田作物遥感估产精度,为宏观了解不同区域作物产量形成情况及变化趋势提供直观、可靠的参考。【方法】论文结合2011—2012年江苏省大丰、兴化、姜堰、泰兴、仪征5个县区的定点观测试验,以国产卫星产品HJ-1A/1B影像为遥感数据,于小麦开花期开展大田定位观测区卫星遥感植被指数、关键生长指标与收获期单产间的定量分析。通过对产量与小麦生长指标以及植被指数进行定量关系分析,进一步增强遥感反演的机理性和重演性。将卫星遥感变量与小麦产量进行相关关系分析作为遥感估产的直接建模方法,间接建模方法则是选取与产量相关性较好的遥感变量以及与遥感变量相关性较好的主要苗情指标,利用筛选得到的敏感遥感变量,首先监测对应的小麦生长指标,结合该小麦生长指标与产量间的定量关系,进而建立间接估产模型,利用此模型进行小麦遥感间接估产。利用直接和间接建模方法,以相关性最高为原则,筛选估算产量的敏感卫星遥感变量。以2012年试验数据为建模样本,采用线性回归分析方法,分析小麦开花期苗情指标、产量与卫星遥感变量两两之间的相关性,分别构建以遥感植被指数为基础的大田小麦估产模型,与地面实测结果一起建立模型共同分析。以2011年试验数据为验证样本,选取评价指标拟合度(R2)和均方根误差(RMSE),对两类模型的估算精度进行验证和比较,以提高遥感反演的定量化水平和可信度。【结果】分别以差值植被指数(difference vegetation index,DVI)和比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)为基础的单因子直接估产模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)为918 kg·hm-2和1 399.5 kg·hm-2,以DVI和RVI遥感变量构建双变量估产模型的RMSE为1 036.5 kg·hm-2,以归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和叶片氮积累量为基础构建的间接估产模型的RMSE为805.5 kg·hm-2,说明开花期HJ-1A/1B影像估算小麦区域产量是可行的,且精度较高;经比较,以NDVI和叶片氮积累量为基础的间接估产模型精度明显高于直接估产模型,相较于DVI直接估产模型RMSE降低了112.5 kg·hm-2,相较于RVI直接估产模型RMSE降低了594 kg·hm-2,相较于双因子模型RMSE降低了231 kg·hm-2。【结论】国产卫星HJ-1A/B可以较好满足估测小麦产量要求,且利用间接方法建立作物遥感估产模型要好于直接方法,研究结果为利用遥感技术更为准确估算大田小麦产量提供了一种新的途径。 相似文献
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【目的】寻求一个高效、准确的冰雹灾害遥感监测方法,为黑龙江省开展生态灾害的卫星遥感监测提供技术参考。【方法】针对2011-08-18黑龙江省木兰县一次冰雹灾害的个例,结合天气实况和雷达资料,利用从环境减灾卫星获得的遥感数据（2009-2011年）,分析了冰雹灾害前后归一化植被指数（NDVI）的变化,对遭受冰雹灾害区域进行了遥感监测,并对监测结果进行了检验。【结果】植物遭受冰雹灾害后的一段时间内,NDVI出现异常下降的现象,与未遭受冰雹灾害的区域差别明显,说明利用NDVI来判别遭受冰雹灾害的区域是可行的。遥感监测结果显示,此次遭受冰雹灾害的区域为木兰县西南部（东经127°38′～127°55′,北纬45°55′～46°06′）,受灾总面积为82.17 km2。监测结果表明,遥感监测冰雹灾害的准确率平均可达86.67%。【结论】利用环境减灾卫星对冰雹灾害进行遥感监测和灾害等级评估是可行的。 相似文献
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扫描成像光谱仪和地物光谱仪在单叶尺度上的对比研究 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】对图谱合一的冬小麦叶片高光谱数据进行分析,验证扫描成像光谱仪(PIS)在近地使用的可行性。【方法】利用扫描成像光谱仪和地物光谱仪(ASD)获取冬小麦关键生育期的叶片光谱信息,比较两仪器在450—850nm获得的光谱曲线;选取15种植被指数,对两仪器获得的光谱值进行植被指数运算,并将结果与叶片叶绿素含量进行相关分析。【结果】在冬小麦的不同生育期,扫描成像光谱仪和地物光谱仪获得叶片的反射率曲线趋势一致,在对应的波段均表现出相应的波峰、波谷、高反射区等特征,但扫描成像光谱仪获得的反射率值都高于地物光谱仪。对比两仪器15种植被指数和叶绿素含量之间的相关系数得出,扫描成像光谱仪获得的相关系数普遍高于地物光谱仪。【结论】扫描成像光谱仪和地物光谱仪获取的数据有相同的曲线特征,说明扫描成像光谱仪获得的数据是可靠的;植被指数与叶绿素含量的相关系数比较结果表明,扫描成像光谱仪获得的图谱合一的数据在近地遥感研究中有很大的优势。 相似文献
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玉米光合有效辐射分量高光谱估算的初步研究 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】光合有效辐射分量（FPAR）是各种生产力模型、作物估产模型等的重要参数,本文将对高光谱估算FPAR效果作初步探讨分析,为提高FPAR估算及遥感产品验证精度和各种生态模型模拟精度提供科学支持。【方法】本文基于地面实测玉米数据,详细分析了光合有效辐射分量与光谱反射率及其一阶导数之间的相关关系及FPAR估算机理,并利用反射率、一阶导数、植被指数方法研究了玉米冠层FPAR估算效果。【结果】玉米FPAR与整个可见光波段反射率相关性都相对较好,明显好于近红外波段;FPAR与一阶导数的相关关系曲线波动较反射率大,仅520、570、670、805、950和1 010 nm几个波长处一阶导数与FPAR相关性较好。FPAR与典型单波段反射率和一阶导数具有较好拟合关系,确定性系数分别高达0.791和0.882。总的来说,一阶导数法和植被指数法估算FPAR效果较反射率法好些,其中一阶导数的多波段逐步回归分析取得最优的估算效果,R2高达0.944。除红、绿和常用的近红外波段外,375nm附近紫色波段和950nm附近的近红外波段用于估算FPAR也可以得到较理想的结果,特别是水分强吸收的波段具有较好的提高FPAR估算精度的潜力。【结论】一阶导数法和植被指数法估算FPAR效果稍好,充分挖掘高光谱数据估算FPAR潜力,选择最佳波段能够较好得提高FPAR估算精度。 相似文献
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基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型。【结果】不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征。在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高。随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段(670 nm)、蓝波段(450 nm)的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关(P0.05),相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测。在充分供水条件下(70%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.75和0.771)均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.808和0.896),而在重度水分亏缺条件下(50%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.857和0.853)均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.711和0.792);所建模型对45个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R~2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70%FC水分处理下,基于EVI2(enhanced vegetation index)所得叶水势估算模型的R~2最高,为0.922,而在60%FC和50%FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于OSAVI所建模型的R~2最高,分别为0.922和0.856。【结论】4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测。但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响。研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持。 相似文献
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[目的]随着遥感技术的迅速发展,遥感应用逐渐从定性走向定量.辐射定标是实现遥感信息定量化的基本前提,表观反射率是辐射定标的结果之一.[方法]对辐射定标过程参数的确定和表观反射率的计算等方面进行论述.[结果]以2008年的Landsat-5 TM的遥感数据为基础,计算表观反射率,从光谱响应曲线、归一化植被指数等方面,对原图像和表观反射率图像进行比较及其分析.[结论]由表观反射率图像计算出的NDVI值比原始图像NDVI大. 相似文献
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基于无人机多光谱遥感图像的玉米田间杂草识别 总被引：5，自引：0，他引：5
【目的】为了精确高效识别玉米田间杂草,减少除草剂施用,提高玉米种植管理精准性。【方法】通过六旋翼无人机搭载多光谱相机获取玉米田块多光谱图像。为分离图像中植被与非植被像元,计算了7种植被指数,采用最大类间方差法提取植被指数图像中非植被区域,制作掩膜文件并对多光谱图像掩膜。通过主成分分析对多光谱图像进行变换,保留信息量最多的前3个主成分波段。将试验区域分为训练区域和验证区域,在训练区域中分别选取了675处玉米和525处杂草样本对监督分类模型进行训练,在验证区域选取了240处玉米样本及160处杂草样本评价模型分类精度。将7种植被指数、3个主成分波段的24个纹理特征及经过滤波的10个反射率,共计41项特征作为样本特征参数。利用支持向量机-特征递归消除算法（support vector machines-feature recursive elimination,SVM-RFE）和Relief算法从41项特征中各筛选14项特征构成特征子集,采用支持向量机、K-最近邻、Cart决策树、随机森林和人工神经网络对特征子集进行监督分类。【结果】支持向量机与随机森林对全部特征及2个特征子集分类效果较好,支持向量机总体精度为89.13%—91.94%,Kappa>0.79,随机森林总体精度为89.27%—90.95%,Kappa>0.79。【结论】SVM-RFE算法对数据降维效果优于Relief算法,支持向量机（SVM）模型对区域冠层尺度下玉米与杂草的分类效果最好。 相似文献
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用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域冬小麦理论产量 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】作物遥感估产是遥感技术在农业生产中研究与应用的重点领域,能够向大田区域生产提供及时可靠的产量信息,准确地估测作物产量,对于确保国家粮食安全,制定社会发展规划,指导和调控宏观种植业结构调整,提高涉农企业与农民的经营管理水平具有重要意义,为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。通过筛选冬小麦理论产量的敏感遥感变量,构建基于国产影像的理论产量遥感估测模型,实现区域冬小麦理论产量遥感估测,为及时了解不同生态区域冬小麦产量丰欠变化趋势提供参考。【方法】以2010年4月26日、2011年4月28日、2012年4月28日和2013年5月2日冬小麦开花期四景HJ-1A/1B影像为遥感数据,提取出13个遥感变量,以江苏省泰兴、姜堰、仪征、兴化、大丰5县作为试验采样区,于各实验区选取具有代表性的样点进行采样,并于室内进行测定,将335个实测的冬小麦理论产量样本按3﹕2比例分成建模集和验证集样本,依据估算残差平方和处于最小值确定模型所需主成分数,将决定系数、均方根误差和相对误差为模型评价参数,利用建模集样本分析了卫星遥感变量与冬小麦理论产量的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以理论单产为目标的多变量遥感估产模型,将其算法模型估产效果与线性回归算法和主成分分析算法模型进行比较,并制作了冬小麦理论产量空间等级分布图。【结果】理论产量与所选的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有极显著的多重相关性;理论产量偏最小二乘回归模型的最佳主成分数为4,且结构加强色素植被指数、归一化植被指数、绿色归一化植被指数和植被衰减指数为理论产量遥感估测的敏感变量;经建模集和验证集评价,理论产量估测模型的决定系数分别为0.79和0.76,均方根误差分别为720.45和928.05 kg·hm-2,相对误差分别为11.45%和13.92%,且估测精度比线性回归算法分别提高了25%以上和27%以上,比主成分分析算法分别提高了15%以上和16%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域理论产量的效果明显好于线性回归和主成分分析算法,且具有较强的应用能力。【结论】该模型应用结果与冬小麦理论产量实际区域分布情况相符合,为提高遥感对区域冬小麦理论产量的估测精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。 相似文献