基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究   总被引：18，自引：1，他引：17  

高林  杨贵军  李红军  李振海  冯海宽  王磊  董锦绘  贺鹏 《中国生态农业学报》2016,24(9):1254-1264

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。  相似文献   

基于氮素运转原理和GRA-PLS算法的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测   总被引：6，自引：1，他引：5  

李振海  徐新刚  金秀良  张竞成  宋晓宇  宋森楠  杨贵军  王纪华 《中国农业科学》2014,47(19):3780-3790

【目的】及时、有效地预测籽粒蛋白质含量,能够为优质小麦品种的收购和加工提供科学合理的决策支持信息。本研究从籽粒蛋白质形成的氮素运转规律出发,研究冬小麦籽粒蛋白质遥感预测的可行性及在区域与年际间的扩展性,为高分辨率遥感卫星进行大面积蛋白质预测提供理论依据。【方法】利用2012-2013年4个冬小麦品种×4个氮肥梯度的试验数据和地面高光谱数据进行建模;基于小麦籽粒蛋白质形成的氮素运转机理,通过分析籽粒氮素累积量的两个主要来源及其之间的比例关系,重点抓住开花前的植株氮素累积量再运转这一主要来源,而灌浆期根际的氮素直接吸收则通过其与前者的比例关系来确定,通过相关农学参数模型的耦合,同时加入温度影响因子对籽粒氮素运转的影响,初步阐明了利用开花期小麦叶片氮含量可以预测籽粒蛋白质含量的应用机理;然后选择与叶片氮含量相关的植被指数,利用灰色关联分析-偏最小二乘算法（GRA-PLS）选择与叶片氮含量关联度较高的植被指数并进行小麦叶片氮含量的估算,通过与氮素运转模型的耦合构建了基于氮素运转原理的籽粒蛋白质含量遥感预测模型;最后利用2009-2010年的品种×播期×肥料试验和2012-2013年的其他品种氮肥处理试验进行验证。【结果】（1）通过GRA方法对叶片氮含量和植被指数间的关联度进行计算,选择关联度较大的前5个植被指数进行叶片氮含量建模,其植被指数分别为mND705、NDVIcanste、Readone、DCNI和NDCI;（2）通过PLS方法构建的叶片氮含量模型,建模结果的预测值与实测值的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）分别为0.859和0.257%,验证结果的R2和RMSE分别为0.726和0.063%,利用GRA-PLS方法估算叶片氮素含量具有较好的稳定性;（3）构建的蛋白质预测模型,建模结果和验证结果的预测值与实测值的R2和RMSE分别为0.713、1.30%和0.609、1.19%,预测模型具有较高的精度与可靠性。【结论】基于氮素运转规律构建的小麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型,可以作为应用开花期遥感信息来预测籽粒蛋白质含量的机理性解释,初步实现了本研究区域和年际间的籽粒蛋白质含量预测,具有一定的应用前景。  相似文献   

基于EFAST方法的AquaCrop作物模型参数全局敏感性分析   总被引：9，自引：0，他引：9  

邢会敏  相诗尧  徐新刚  陈宜金  冯海宽  杨贵军  陈召霞 《中国农业科学》2017,50(1):64-76

【目的】敏感性分析是作物模型本地化过程中的重要环节,对作物模型的校正与应用有重要的意义。【方法】本研究以国家精准农业示范研究基地2012—2013、2013—2014和2014—2015年冬小麦试验为研究对象,采用全局敏感性分析方法扩展傅里叶幅度检验法(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test,EFAST)对AquaCrop模型42个作物参数进行敏感性分析,以评估模型在北京地区的敏感参数。【结果】(1)对干生物量敏感作物参数是:水分和温度胁迫参数(生物量生产的最小生长度(stbio),引起冠层早衰的土壤水分消耗上限(psen))、生物量和产量参数(归一化水分生产力(wp))、蒸散参数(作物冠层形成后到衰老之前的作物系数(kcb))、作物冠层和物候发展参数(冠层生长系数(cgc),从播种到出苗时长(eme),最大冠层覆盖度(mcc),冠层衰老系数(cdc),从播种到成熟的时长(mat),产量形成过程中收获指数的建立长度(hilen))。其中stbio,kcb,wp和cgc 4个作物参数敏感性指数最大;(2)对冠层覆盖度最敏感的参数是:作物冠层和物候发展参数(cgc,mcc,每公顷株数(den),出苗率达到90%时的土壤覆盖度(ccs),mat和cdc)、根区发展参数(最大有效根深(rtx))、水分和温度胁迫参数(psen)、蒸散参数(kcb);(3)对产量最敏感的参数是作物冠层和物候发展参数(从播种到开花时长(flo),mat,cdc,hilen和从播种到开始衰老时长(sen))、水分和温度胁迫参数(psen)、生物量和产量参数(参考收获指数(hi)和wp)、蒸散参数(kcb)。【结论】利用EFAST方法对AquaCrop模型中的作物参数进行一阶和全局敏感分析,最大干物量的敏感性分析结果以及干生物量随时间变化的敏感性分析结果显示,敏感性参数的选择上差异不大,但排序上存在较大的差异,最大干生物量的敏感性分析不能分析作物参数对干生物量在整个生育期的影响,结果不全面;冠层覆盖度随时间变化的一阶和全局敏感性分析结果显示,在敏感参数的选择和排序上均有较好的一致性,全局敏感性分析中作物参数的敏感性指数更高,对冠层覆盖度的影响表现得更明显。本研究结果用于AquaCrop模型本地化,可提高该模型在北京地区的模拟效率和模拟精度。  相似文献   

贺兰山东坡直翅目昆虫群落的边缘效应(英文)     

贺海明  杨贵军  何立荣  王新谱 《农业科学与技术》2010,11(2)

[目的]探讨边缘效应对贺兰山东坡直翅目昆虫群落的影响。[方法]样带法采集取样,采捕过程中针对采捕的不同种类及生境中的具体情况,采用网捕法、徒手捕捉、诱捕法等。采集时将昆虫标本毒死后带回实验室,制作针插标本,根据相关文献专著鉴定并记录直翅目昆虫的种类和数量。并通过物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数、均匀性指数、优势度指数、群落相似性指标和多度值对调查数据进行了分析。[结果]斑翅蝗科、斑腿蝗科和癞蝗科个体数量分别占总数的42.65%、29.15%和12.76%,构成研究区域直翅目昆虫的优势类群。直翅目昆虫数量沿疏林草地、边缘和荒漠草地依次增加,边缘多样性高于疏林草地和荒漠草地内部,且边缘与疏林草地差异显著;无论是疏林草地还是荒漠草地,直翅目昆虫群落多样性都是随着距边缘距离的增加而降低。在疏林草地-荒漠草地过渡带出现了栖息地广布种、利用边缘的栖息地广布种、利用边缘的栖息地特异种和逃避边缘的栖息地特异种4种边缘反应类型。[结论]该研究可为直翅目昆虫生物多样性的保护和开发利用及保护生物学的发展提供数据和理论基础。  相似文献   

基于主成分分析的叶面积指数尺度效应   总被引：1，自引：0，他引：1  

董莹莹  王纪华  李存军  杨贵军  徐新刚  王慧芳  黄文江 《农业工程学报》2012,28(11):164-169

为描述多空间尺度观测数据在表达同一区域农作物叶面积指数(LAI)分布特征时存在的差异,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)的LAI尺度效应分析方法。该方法充分考虑了多尺度数据的相关性与差异性,从统计分析角度出发,采用PCA进行数据挖掘和信息重组,引入动态多元线性回归模式基于主成分信息(PCs)反演估算LAI,进而定量描述尺度效应。选取大麦和玉米为试验对象,先以地面最细空间尺度观测数据为基准,通过尺度上推构建一系列不同空间尺度数据;再依据上述尺度效应分析方法进行有效信息提取和LAI估算,并纳入有效主成分个数(NEPCs)、决定系数(R2)和平均相对精度(MRA)等参数定量描述尺度效应。理论分析和数值实践证实了该方法在农作物LAI尺度效应定量分析中的可行性和有效性。  相似文献   

北京山区森林叶面积指数季相变化遥感监测   总被引：7，自引：5，他引：2  

石月婵  杨贵军  冯海宽  李伟国  王仁礼 《农业工程学报》2012,28(15):133-139

森林叶面积指数(LAI)遥感反演,对于区域环境生态监测具有重要意义。该文以北京市西北山区鹫峰国家森林公园为研究区,获取多时相Landsat5 TM数据,并利用半球形照相机(Hemispherical Photography)同步获取森林LAI。使用3种植被指数(归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI和三梯度差植被指数TGDVI),分别建立单个观测时期及整个时期的LAI反演模型,通过相关性分析筛选出最佳模型。研究表明利用整个时期的LAI建立的模型精度较高,其中最好的是基于NDVI的LAI指数模型。利用该模型反演森林LAI,生成基于时间序列的北京山区森林LAI分布图。该研究进一步分析了阔叶林、针叶林和混交林3种情况,结果表明,与不分植被类型的LAI反演模型精度比较,阔叶林和混交林有所提高,而针叶林稍微下降,但模型精度均达到显著水平。  相似文献   

小麦倒伏的雷达极化特征及其遥感监测   总被引：9，自引：6，他引：3  

杨浩  杨贵军  顾晓鹤  李增元  陈尔学  冯琦  杨小冬 《农业工程学报》2014,30(7):1-8

研究探索了雷达遥感大面积监测小麦倒伏状况的潜力。利用覆盖整个小麦生育期的5景时间序列Radarsat-2全极化影像数据,对比分析了倒伏小麦与正常小麦在不同时间、不同极化的雷达后向散射动态响应规律,发现雷达极化特征对小麦倒伏十分敏感,基于此提出利用雷达极化指数监测小麦倒伏的方法。并利用内蒙古额尔古纳市上库力农场春小麦抽穗灌浆期的实地调查数据,对提出方法进行验证,结果表明该方法能有效辨识和监测小麦倒伏。为大面积监测小麦倒伏提供了一种简单、快速、有效的手段。  相似文献   

基于MODISNDVI多年时序数据的农作物种植识别   总被引：26，自引：18，他引：8  

许青云  杨贵军  龙慧灵  王崇倡  李鑫川  黄登成 《农业工程学报》2014,30(11):134-144

为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息,实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算,该文以2003-2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源,以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象,利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集,充分利用农作物的物候信息,构建农作物年际间动态阈值方法,实现了农作物种植模式和类型的识别。通过对混合像元进行分解,更精确地提取农作物种植面积信息。利用空间和定量2种方式对农作物类型识别结果进行分析验证,空间对比分析得到分类的总体精度和Kappa系数为88.18%和59.64%,定量对比分析得到分类的总体一致性为87.56%。研究结果表明,结合物候信息与时间序列数据利用该文的分类方法可以有效的识别大尺度农作物信息。  相似文献   

夏玉米冠层光合有效辐射垂直分布模型   总被引：5，自引：4，他引：1  

刘镕源  黄文江  任华忠  杨贵军  谢东辉  王纪华 《农业工程学报》2011,27(9):115-121

吸收光合有效辐射分量（FPAR）是研究植被群体光合作用和光能利用的重要参数,弄清冠层内FPAR的垂直分布规律及其与冠层结构等参数之间的定量关系,可以为遥感定量反演冠层FPAR提供模型基础。该文基于平均冠层的辐射传输过程,结合冠层结构建立玉米冠层内FPAR垂直分布计算模型,并就模型的参数如植被组分光学特性、株型、太阳高度角以及天空散射光比例等对FPAR垂直分布结果的影响进行了分析。利用实测结构参数模拟了玉米冠层内FPAR,并与SUNSCAN测量值进行了比较,结果表明模型对封垄后的玉米冠层内FPAR垂直分布的模拟精度较高,RMSE均小于0.18,并能较好地计算封垄前冠层内FPAR的垂直分布趋势。  相似文献   

基于PROBA/CHRIS遥感数据和PROSAIL模型的春小麦LAI反演   总被引：2，自引：2，他引：0  

杨贵军  赵春江  邢著荣  黄文江  王纪华 《农业工程学报》2011,27(10):88-94

大面积区域作物叶面积指数（LAI）遥感反演,对指导作物管理具有重要的意义。该文基于2008年5－7月在黑河流域开展的大型星－机－地遥感综合试验获取的多角度高光谱PROBA/CHRIS数据及地面同步观测数据,利用PROSAIL辐射传输模型和神经元网络方法反演春小麦LAI,并利用地面实测LAI进行验证和分析,结果表明：PROBA/CHRIS数据的最佳组合波段为band 4（555.1 nm）、band 9（696.9 nm）和band15（871.5 nm）,利用PROBA/CHRIS数据反演LAI时,3角度组合（0°、36°、55°）反演LAI精度最高（R2=0.854,RMSE=0.344;MAE=0.213）。随着观测角度增加LAI反演精度相应提高,但超过3个角度后,多观测角度数据会带来较大不确定性,影响神经元网络建模,导致LAI反演精度下降。  相似文献