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利用遥感红边参数估算夏玉米农学参数的可行性分析 总被引：7，自引：0，他引：7
分析夏玉米农学参数、红边参数以及两者之间的相关性,结果表明:可利用红边位置(REP)来反演叶片绿度值(SPAD),利用归一化的吸收深度(ND672)、吸收特征面积(Area672)和红边宽度(Lwidth)来分别反演叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b以及叶绿素a/b含量;利用一阶微分光谱最大值(FD_Max)和Area672来反演类胡萝卜素含量和类胡萝卜素含量/叶绿素a含量.从而,构建了以红边参数为自变量的农学参数的反演模型,为生产上利用遥感技术大区域,无破坏、实时快速地监测夏玉米的生长状况以及进行营养诊断提供了重要的技术依据. 相似文献
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夏玉米叶面积指数的高光谱遥感植被指数法研究 总被引：20，自引：0，他引：20
通过不同品种夏玉米在不同供氮水平下的田间试验,测定夏玉米冠层在不同时期的光谱反射率及对应的群体叶面积指数(LAI),综合分析10个常见光谱植被指数与夏玉米LAI的相关性及预测性.结果表明,光谱植被指数的预测性在夏玉米喇叭口-吐丝期最佳,预测性主要依赖于LAI的整体变化,结合不同品种、不同生育时期和氮肥处理的试验资料对其预测性进行检验,说明光谱植被指数能准确地预测LAI.尤其是近红外与绿光波段的比值(R810/R560)与LAI呈显著的指数关系,不受品种类别、生育时期和氮肥水平的影响,回归模型为LAI=0.765e0.2637R810/R560.利用样本A和B对R810/R560的预测性进行综合检验,表明模拟值与实测值之间符合度较高,平均R2＝0.9573**,估算的平均RMSE为0.0365,精确度和准确度平均值分别为95.63%和 98.47%. 相似文献
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冬小麦氮平衡指数与籽粒蛋白质含量空间结构及关系 总被引：2，自引：1，他引：1
氮素的吸收对其最终籽粒蛋白质含量具有重要的影响。该研究以冬小麦为研究对象,运用地质统计学方法研究分析了冬小麦胁迫荧光参数氮平衡指数(nitrogen balance index,NBI)与籽粒蛋白质的空间结构并且建立了半方差函数。采用指示值等值线法分析了4个生育阶段的综合氮平衡指数(NBI)与籽粒蛋白质含量的关系。研究结果表明:氮平衡指数(NBI)与籽粒蛋白质含量数据符合正态分布;具有明显的区域化变量特征和较好的空间结构;冬小麦各生育期胁迫荧光参数氮平衡指数(NBI)与籽粒蛋白质含量的相关系数均表现较好,在灌浆中后期达到最大值(r=0.828);适宜氮平衡指数维持较长时间有利于较高籽粒蛋白质含量的形成,且综合氮平衡指数与籽粒蛋白质含量表现出相同的空间分布。该研究确定的冬小麦氮平衡指数(NBI)与籽粒蛋白质含量的空间结构和关系为作物大田氮肥管理、籽粒蛋白质预测等提供参考。 相似文献
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基于氮素叶绿素关系的冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱反演 总被引：1，自引：1，他引：0
为进一步提高光谱数据反演小麦籽粒蛋白质含量的精度以及反演模型的可解释性,研究以籽粒蛋白质含量（GPC）-氮素-叶绿素之间的关系为载体,通过叶绿素筛选相关植被指数,采用偏最小二乘回归（PLS）方法建立GPC反演模型。结果表明,开花期是监测籽粒蛋白质含量的最优时期。开花期氮素与对应密度叶绿素的相关性较高。通过筛选出与叶绿素密切相关的植被指数,利用PLS建立籽粒蛋白质含量反演模型,模型决定系数R2为0.77,RMSE为0.95%,用其他年份数据进行模型验证,结果显示RMSE达到1.22%。本研究表明：基于氮素、叶绿素关系建立PLS反演模型能够实现不同年份GPC光谱遥感反演,且模型在年际间表现出较高的精度和稳定性。 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
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不同氮素水平下夏玉米冠层光辐射特征的研究 总被引：9，自引：0，他引：9
对不同氮素水平(0、7·5和15g·m-2)下3个夏玉米品种的群体光辐射特征进行了研究。结果表明:叶面积指数(LAI)随生育进程呈抛物线单峰变化,且生长约55d时各氮肥处理的LAI值及其差异性达到最大;平均叶簇倾斜角(MLIA)在抽雄期达到最大且随施氮量的增加而变小;散射辐射透过系数(TCDP)和直接辐射透过系数(TCRP)随生育进程和施氮量增加均呈递减的趋势,TCRP随天顶角增加呈先增后减的趋势,以37·5°时最大;消光系数在抽雄期最小,且随天顶角增大而增大,随施氮量的变化因生长期而异;叶片分布(LD)值随生育进程和施氮量呈增加趋势,随方位角增大呈先增后减的趋势,以180°~270°最大。此结果为实现夏玉米冠层结构改良和高产、稳产目标奠定了基础。 相似文献
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为进一步深化作物长势遥感监测机理与方法,给大田管理及时提供信息与技术,结合2011-2013年定点观测试验,以HJ-1A/1B数据为遥感影像源,研究了返青期冬小麦主要生长指标、籽粒品质参数和产量间及其与遥感变量间的定量关系,分别构建及评价基于HJ-1A/1B影像遥感变量的返青期叶面积指数、生物量、SPAD值和叶片含氮量监测模型。结果表明,返青期,归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、蓝光波段反射率（B1）和RVI可分别作为监测冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,所构建的遥感监测模型可靠且精度较高,模型的决定系数（R2）分别为0.62、0.56、0.46和0.58,均方根误差（RMSE）分别为0.42、452.3 kg·hm-2、4.39和0.54%。同时,对冬小麦不同等级主要生长指标进行遥感监测并制图,量化表达了主要生长指标区域空间分布。 相似文献
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以HJ-CCD影像为基础的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感定量反演 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】应用卫星遥感数据可以及时获取大田种植作物“面状”苗情信息,准确反映作物群体苗情状况及其趋势,服务于产量预报和实际生产。进一步深化冬小麦关键期苗情遥感反演机理与方法,为大田种植管理提供及时信息。【方法】结合2011-2013年定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-CCD数据为遥感影像源,着重研究样本实验区孕穗期冬小麦关键苗情参数与籽粒品质参数和产量间及其与卫星遥感变量间的定量关系,进一步增强遥感反演的机理性和重演性,与地面实测结果一起建立模型共同分析,提高遥感反演的定量化水平和可信度;以相关性最高为原则,筛选反演孕穗期冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD以及叶片含氮量的敏感卫星遥感变量,并以2013年数据为建模样本、2011年和2012年数据为验证样本,分别构建及评价基于HJ-CCD影像遥感变量孕穗期叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量监测模型。【结果】冬小麦处于孕穗期,植被衰减指数（PSRI）可作为反演冬小麦叶面积指数、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,比值植被指数（RVI）可作为反演冬小麦生物量的敏感遥感变量,所构建的遥感反演模型是可靠的,且精度较高,尤其利用PSRI反演叶片含氮量最可靠。模型的决定系数（R2）分别为0.651、0.585、0.630和0.675,均方根误差（RMSE）分别为1.344、4.62、0.618%和2 804.3 kg·hm-2。以此为依据,为表征该研究的实际农学意义,对冬小麦不同等级的关键苗情参数进行遥感反演并制图分析,从而量化表达了冬小麦关键苗情参数区域空间分布,不仅有助于制定冬小麦田间补救措施和水肥资源调配方案,而且为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据。【结论】构建的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感反演模型是可行的,为大田生产提供了一种快速、便捷、费用低廉的大面积作物苗情参数提取方法,可支持农业研究者、涉农部门领导和种植管理者获取及时有效的农情信息。 相似文献
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