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1.
基于LAI时间序列重构数据的冬小麦物候监测 总被引：5，自引：2，他引：3
农作物物候信息对农作物长势监测和估产具有重要意义。该文以河北省中南部冬小麦为研究对象,以叶面积指数(LAI,leaf area index)为同化量,采用重采样粒子滤波算法同化WOFOST(world food studies)作物生长模型和遥感观测LAI,重构LAI时间序列数据,基于重构数据提取冬小麦返青期、抽穗期和成熟期等关键物候期。重构结果表明,重构的LAI具有良好的时间连续性和空间连续性,可减缓WOFOST作物模型LAI变化剧烈程度,峰值出现时间与遥感LAI曲线基本同步,且可一定程度上解决遥感观测LAI数值整体偏低和数据缺失的问题。物候期监测结果表明,在空间分布上与冬小麦实际生长状况基本相符,时间上也较为合理,但因在返青期存在LAI高初始值、成熟期存在LAI下限不确定性等问题致使在具体日期存在偏差。 相似文献
2.
基于遥感信息与作物模型集合卡尔曼滤波同化的区域冬小麦产量预测 总被引：21，自引：13，他引：8
区域作物产量预测是国家粮食安全评估的重要内容。遥感虽能获取大面积地表信息,却难以反映作物生长发育的内在过程。作物生长模型已经在单点尺度能成功模拟作物的生长发育过程,但是区域尺度作物关键参数的获取仍很困难。遥感信息与作物模型结合的数据同化已经成为区域产量预测的最有效途径。该文选择河北省衡水地区冬小麦为研究对象,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,利用WOFOST模型描述冬小麦生育期内叶面积指数(LAI)变化规律。针对MODIS数据的混合像元造成反演的LAI产品偏低的系统误差,利用实测LAI样本点融合MODIS-LAI趋势信息修正MODIS-LAI数据产品。采用集合卡尔曼(EnKF)算法同化冬小麦返青到抽穗期的MODIS-LAI与WOFOST模拟的LAI以获得时间序列最优的LAI,并以此重新驱动WOFOST模型估算区域冬小麦产量。结果表明,EnKF同化后的冬小麦产量比未同化的产量预测精度有显著提高,与县平均统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由0.13提高到0.38,均方根误差由2480下降到880kg/hm2。研究表明,遥感信息与作物模型的EnKF同化是1种有效的作物产量预测方法,并在区域尺度应用上具有广阔的应用潜力。该研究可为区域尺度的作物估产提供参考。 相似文献
3.
基于人工神经网络方法的冬小麦叶面积指数反演 总被引：3，自引：2，他引：1
实践中,大尺度上测量叶面积指数（LAI）很难实现,利用遥感技术进行LAI的定量反演成为当前研究的重点。该文应用MODIS地表反射率数据反演冬小麦叶面积指数,假设MODIS像元由作物和土壤混合,建立了SAILH模型与裸土反射率组成的线性光谱混合模型,基于人工神经网络的方法进行LAI反演,获得了北京顺义冬小麦种植区在2001年4月1个时间序列的LAI。研究表明,此方法能够较好的获取大区域尺度上的LAI,对冬小麦长势监测具有重要意义。 相似文献
4.
基于关键发育期的冬小麦长势遥感监测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用遥感方法识别中国冬小麦关键发育期并基于识别发育期进行长势监测。通过冬小麦主产区271个气象站2005-2010年的农业气象资料和同期MODIS-EVI(增强植被指数)遥感资料,综合分析EVI时间序列与冬小麦返青、抽穗和成熟期的关系,使用最大变化斜率法、窗口转折点法和简单转折点法识别冬小麦关键发育期。然后基于遥感识别抽穗期数据,使用相邻年抽穗期EVI值比较方法对冬小麦2006-2010年长势进行遥感监测。遥感识别冬小麦主要发育期均方根均值为14.61d,平均绝对偏差均值为11.2d;冬小麦遥感长势监测结果显示基于识别抽穗期的遥感长势监测方法监测效果好于传统长势监测方法。 相似文献
5.
基于HJ-1A/1B数据的冬小麦成熟期遥感预测 总被引：3，自引：2，他引：1
基于遥感数据获取作物成熟度信息,制订收割顺序,是遥感在精准农业中的一个重要应用课题,目前的作物物候监测在空间分辨率和预测的时效性上尚无法满足精准农业的要求。以山东禹城市为研究区,选取观测点,分析冬小麦成熟期临近过程中水分和叶绿素的动态变化,获取基于遥感监测小麦成熟期的依据。以HJ-1A CCD数据构建的植被指数来反映作物绿度的变化,以HJ-1B IRS数据构建的归一化水指数来反映作物含水率的变化,通过回归分析建立了冬小麦成熟期的遥感预测模型,实现了禹城市冬小麦成熟期的遥感监测。小麦成熟期预测值与观测值的相关性达极显著水平,预测与观测小麦成熟期的先后顺序较为一致,在以误差小于1 d作为成功预测衡量标准的情况下,预测结果的准确度为65%。提出了使用HJ-1A/1B数据开展冬小麦成熟期预测的模型,而使用不同时相遥感数据预测成熟期的通用模型将成为下一步研究重点。 相似文献
6.
气候变化对北方冬麦区冬小麦生育期的影响 总被引：4，自引：0，他引：4
利用北方冬麦区18个农业气象观测站1983-2005年气象资料和冬小麦生育期观测资料,采用统计分析方法,分析了该区域气象因素和冬小麦生育期变化特征,以及气候变化对生育期的影响。结果表明：1983-2005年,北方冬麦区降水量、日照时数和日较差的变化趋势不明显;而气温呈明显增加,以冬春季增加最为明显,最低气温的增幅较大;从总体上看,冬小麦播种期和返青期的变化趋势不明显,抽穗期和成熟期分别以0.46d/a和0.27d/a的趋势显著提前;在空间分布上,播种期和返青期的变化趋势差异不显著,而抽穗期和成熟期差异显著,特别是抽穗期表现出随纬度增加提前趋势变小的特点。相关分析表明：冬小麦关键生育期均表现为与日照时数和日较差呈显著正相关;与气温均呈显著负相关;除成熟期与5月降水总量相关性不显著外,其余均表现出显著负相关;从整体上看,最低气温升高是北方冬麦区冬小麦生育期提前的主要原因。北方冬麦区以气候变暖为主要特征的气候变化特征较为明显,其对冬小麦生育期的影响较为显著,研究结果可为北方冬麦区的农作物生产积极应对气候变化提供参考依据。 相似文献
7.
作物生长模型的适用性评价及冬小麦产量预测 总被引：5，自引：1，他引：4
为了研究CERES-Wheat模型在北京地区的适用性及应用模型对冬小麦产量进行预测,在对模型进行参数校正的基础上,通过连续3 a的试验数据对模型适用性进行评估,进一步采用试验点气象观测站2007－2008年气象数据作为驱动模型展开模拟,预测了2007－2008年北京冬小麦产量为6 000 kg/hm2,并对比了2004－2008年的模型模拟值（包括生殖生长期时间、叶面积指数和产量）与实际观测值。结果表明：模型模拟开花期时间一般较实际观测时间推迟6 d以内,成熟期时间一般较实际观测时间推迟5 d以内,叶面积指数和产量较真实值偏高,综合4 a产量预测数据发现模型模拟产量准确度在90%以上,说明CERES-Wheat模型在北京适用性良好,可以作为一个有效的冬小麦产量预测工具在农业中应用。 相似文献
8.
基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟 总被引：7，自引：4，他引：3
大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的积温参数,即出苗至开花有效积温与开花至成熟有效积温。在冬小麦主产区分区的基础上,以2012—2015年气象数据驱动WOFOST模型,在站点尺度进行冬小麦的物候期、叶面积指数(leaf area index,LAI)和单产动态模拟和精度分析。结果表明:WOFOST模型模拟出苗至开花天数的决定系数R2为0.89~0.94,均方根误差RMSE为7.87~11.52 d,模型模拟开花至成熟天数的R2为0.63~0.77,RMSE为2.99~4.65 d;模型模拟LAI的R2为0.70~0.83,RMSE为0.89~1.46 m2/m2;灌溉区WOFOST模拟的单产精度R2为0.45~0.59,RMSE为734~1 421 kg/hm2;雨养区WOFOST模拟的单产精度R2为0.48~0.61,RMSE为1 046~1 329 kg/hm2。结果表明,WOFOST模型在全国尺度取得了较高模拟精度,为区域尺度作物模型的农业应用提供了坚实的过程模型基础。 相似文献
9.
主要生育期气候变化对河南省冬小麦生长及产量的影响 总被引：8，自引：1，他引：7
为分析不同生育期气候变化对冬小麦生长及产量的影响,本研究选择河南省30个农业气象观测站1961—2014年气象资料、1981—2014年冬小麦发育期及产量资料,采用数理统计与DSSAT-CERES Wheat模型模拟相结合的方法,分析了冬小麦播种—返青、返青—抽穗、抽穗—成熟3个时期的气候变化特征及其对生育期和产量的影响。结果表明:研究区气候变化的显著特征是播种—返青期日照时数按40.09 h·(10a)~(-1)的速率显著减少(P0.05),返青—抽穗期平均日最高气温和平均日最低气温同时大幅升高。冬小麦幼穗分化随着抽穗前日最低气温的升高按2.9 d·(10a)~(-1)的速率而提前结束,返青前气候变化对后续生育进程有持续影响,气象因子与播种—抽穗期、播种—成熟期持续日数以负相关关系为主。两种分析方法均表明:当前河南麦区播种—返青期气候变化对产量的影响不大,在一定范围内甚至有增产作用,气象因子贡献率平均为0.758;返青—抽穗期气候变化使穗密度和穗粒数平均减少2.74%和3.94%,大于抽穗—成熟期。不同生育期气候变化情景下,冬小麦高产和稳产均受影响,代表站点播种—返青、返青—抽穗、抽穗—成熟期分别平均减产1.6%、6.3%和4.8%,其中播种—返青、抽穗—成熟期影响产量的关键气象因子是日最高气温,而返青—抽穗期是日最低气温。 相似文献
10.
基于MODIS-EVI及物候差异免阈值提取黄淮海平原冬小麦面积 总被引：6，自引：3，他引：3
使用植被指数阈值法提取冬小麦种植面积时,通常需要根据区域间物候差异设置不同阈值。针对这一问题,该文以黄淮海平原为研究区,使用农业气象站生育期观测数据和气象再分析资料,利用逐步进入法模拟冬小麦播种期和成熟期,使用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构的MODIS EVI数据逐像元计算播种期至成熟期EVI的峰值频数并结合光谱突变法构建了具有普适性的冬小麦种植面积提取模型。用统计数据验证提取结果表明:在市级尺度和县级尺度上R~2分别为0.91(RMSE 60.08×10~3 hm~2)和0.80(RMSE 8.97×10~3 hm~2)。该文改进的提取模型既考虑了区域间的物候差异,又避免了阈值设置问题,具有一定的普适性,能较好地在大范围内应用于冬小麦面积快速提取,可为大范围内冬小麦监测及估产提供参考。 相似文献
11.
为了进一步明确江淮区域气候变化对两熟制粮食作物物候期及周年光温水资源分配与利用的影响,以安徽省12个农业气象观察站1992—2013年气象数据、作物生长发育期数据与产量数据为基础,采用线性趋势、相关分析、回归分析等方法,分析不同区域不同熟制作物物侯期变化趋势,以及气候变化对积温、辐射和降水资源分配与利用的影响。结果表明,1992—2013年沿淮淮北冬小麦-大豆种植模式,冬小麦播种期提前趋势显著(P0.05),平均每10a提前3.03d,成熟期变化不显著,全生育期平均每10a增加3.54d;大豆播种期和开花期则显著推迟(P0.05),平均每10 a推迟3.06 d和0.86 d,全生育期平均每10 a减少3.65 d。江淮冬小麦-一季稻模式,水稻播种期、抽穗期和成熟期均显著提前(P0.05),平均每10 a分别提前5.12 d、3.87 d和2.92 d,全生育增加2.2 d;小麦有同样的变化趋势,全生育期表现为每10 a缩短0.8 d。沿江江南双季早稻物候期变化不明显,全生育期每10 a缩短0.6 d;晚稻平均每10 a播种期推迟1.14 d,抽穗期与成熟期分别提前0.71d和6.85 d,成熟期提前趋势显著(P0.01),全生育期每10 a缩短5.17 d。沿淮淮北冬小麦与江淮一季稻以及沿江早稻和晚稻生长季积温呈增加趋势,大豆与江淮冬小麦积温减少。沿淮淮北与江淮冬小麦及沿江早稻和晚稻生长季辐射呈增加趋势,大豆与一季稻则表现为减少。不同种植模式第1季作物冬小麦和早稻的降水均有减少趋势,而第2季作物大豆、一季稻和晚稻则呈增加趋势。冬小麦-一季稻种植模式周年光温水生产效率最高。线性回归分析表明,积温和辐射与沿淮淮北冬小麦和沿江双季稻的产量均呈显著线性正相关(P0.05),光温是提高其产量的主要限制因子。江淮一季稻积温过高和降水过多也限制产量提升。气候变化改变了两熟制粮食作物物侯期,进一步影响了光温水气候资源的分配与利用效率。通过改良品种、改变播栽时间、提高抗逆性等适应措施,可以在一定程度上抵消气候变化对作物生长的不利影响。 相似文献
12.
中国北部冬麦区小麦生育期对生育阶段积温变化的响应 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1993-2013年中国北部冬麦区19个农业气象观测站的冬小麦生育期及气象资料,研究了冬小麦各生育阶段积温和生育期的时空变异特征。通过皮尔逊相关性分析等方法,探究冬小麦各生育阶段积温变化对生育期的影响。结果表明：（1）播种-出苗、返青-拔节阶段≥0℃积温和越冬期负积温的值呈东高西低的空间分布,拔节-抽穗、抽穗-乳熟、乳熟-成熟和播种-成熟阶段≥0℃积温为东南低西北高,而出苗-越冬开始阶段≥0℃积温则呈东南高西北低的分布;拔节-抽穗和乳熟-成熟阶段≥0℃积温均在21%的站点上显著减少,返青-拔节、抽穗-乳熟和播种-成熟阶段≥0℃积温及越冬期负积温分别在26%、37%、21%和42%的站点上显著增加,而播种-出苗和出苗-越冬开始阶段≥0℃积温的变化较小;（2）播种和出苗期呈东部晚西部早的空间分布,抽穗、乳熟和成熟期则相反;越冬开始期呈东南晚西北早的分布,返青期则相反;拔节早的站点主要位于麦区东部。播种、出苗、返青、拔节、乳熟和成熟期分别在21%、16%、37%、26%、42%和21%站点显著推迟且多位于麦区东部,而越冬开始期和抽穗期仅在5%站点变化显著;（3）相关分析表明,各生育阶段≥0℃积温（或越冬期负积温）与多个生育期的相关性显著,生育阶段积温的变化可能直接或间接影响了冬小麦的生长发育。越冬期负积温与返青、拔节、抽穗、乳熟和成熟期相关性最大,且与冬后多个生育期呈现一致的时空变异特征,其时空变异性可能是造成冬小麦冬后生育期在时空上存在差异的原因。 相似文献
13.
NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。 相似文献
14.
遥感与气象数据结合预测小麦灌浆期白粉病 总被引：2，自引：6，他引：2
利用多源数据对区域尺度上小麦白粉病的发生状况准确及时地预报能为农业服务和农业植保等部门提供重要信息,实现小麦白粉病的有效预防。研究利用一景2014年5月6日的landsat8遥感影像提取出植被指数、地表温度(land surface temperature,LST)和影像中各波段反射率特征,同时用2014年3月-5月份的站点逐日地面气象资料计算获得各气象特征,并经过GIS空间插值分析得到相应的空间气象特征。通过Relief算法和泊松相关系数相结合的方式进行遥感和气象特征的筛选,最终得出改进的简单比值指数(modified simple ratio index,MSR)、重归一化植被指数(re-normalized difference vegetation index,RDVI)、3月21日-4月20日总日照时数和4月11日-5月10日大于0.1 mm降雨日数。采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)的方法分别用筛选出的遥感、气象数据特征及2种数据特征相结合的方式构建了河北省石家庄市藁城、晋州和赵县3地区小麦灌浆期白粉病的发生预测模型,并对3种不同数据模型进行了验证与评估。试验结果表明,遥感气象数据模型的总体精度达到84.2%,优于遥感数据模型的80.0%和气象数据模型的74.7%。进而得出,相比于单站点准确和空间不连续的气象数据和类型单一的遥感数据,遥感气象数据更适合于区域尺度范围内的作物病虫害发生发展状况的预测研究。 相似文献
15.
冬小麦发育期预报是农业气象服务的主要内容之一。本文以光、温、水气象因子为基础,以位于河北省中南部冬麦区的南宫站为例,选取1991-2010年冬小麦全生育期农业气象观测数据和冬小麦生育期资料,分析光、温、水气象因子累积速率与冬小麦发育速率的相关性,建立各生育阶段冬小麦发育速率预测模型。结果表明：在研究区,光照和水分因子不是冬小麦发育速率的限制条件,不作为发育期预测模型的因子;温度因子是影响冬小麦发育速率的主导因子,返青至各阶段的有效积温累积速率与对应的发育速率的相关系数,较单一生育阶段的相关系数显著提高（P＜0.05）,冬前有效积温与返青-拔节、返青-抽穗阶段的发育速率显著相关（P＜0.05）;以相关显著的温度因子为自变量建立的4个阶段发育速率预测模型,模拟最大绝对误差为7d,返青-拔节平均绝对误差为3d,返青-抽穗为2.8d,返青-乳熟3.3d,返青-成熟2.2d,模型模拟精度较高,可以满足农业气象业务服务的需求。 相似文献
16.
利用Landsat TM遥感数据监测冬小麦开花期主要长势参数 总被引：9，自引：4，他引：5
为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007－2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦开花期SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量的模型。结果表明：冬小麦开花期,选用作物氮反射指数、近红外波段反射率和归一化植被指数这些遥感变量分别反演冬小麦SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量是可行的;SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测模型的精度较高,均方根误差分别为3.12、216.5 kg/hm2、0.269和0.162,以此为基础,制作出具有实际农学意义的冬小麦开花期不同等级SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。基于卫星影像的农田面状信息获取技术克服了点状信息的不足,为农业生产管理决策及时提供信息支持,使该研究技术更利于大面积应用和推广。 相似文献
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长时间序列气象数据结合随机森林法早期预测冬小麦产量 总被引：9，自引：7，他引：2
冬小麦生育早期的产量预测对于制定冬小麦整个生长期的精准管理决策具有重要参考意义。该文基于随机森林算法,采用1990—2015年河南省小麦平均拔节期至平均抽穗期地面观测气象数据与统计产量数据,分别提取不同穗分化期的温湿度、降水等47个气象要素和小麦种植区经纬度、高程3个空间要素,共计50个参数作为特征变量集,以实际单产、气象产量和相对气象产量分别作为目标变量,构建多种变量组合模型对冬小麦产量进行回归预测,并结合袋外数据重要性结果对产量影响因子进行分析。研究结果表明:1)使用气象产量和相对气象产量作为目标变量建模的预测效果优于单产模型,决定系数R~2均达到0.8以上,气象产量的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为415和558 kg/hm~2,相对气象产量的MAE和RMSE分别为0.07和0.09;2)相较于气象特征,空间特征在产量预测中起决定性作用,且小花分化期以及抽穗开花期的气象特征产量预测精度高于其他穗分化期;3)在气象特征中,利用袋外数据变量重要性得出平均温度、最低温度、负积温、最高温度在不同生育阶段对产量的影响程度。该研究结果为冬小麦生育早期产量预测提供了新的思路和方法。 相似文献