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干旱是影响农业生产的主要气候因素。传统的农业干旱监测主要是基于气象和水文数据,虽然能提供监测点上较为精确的干旱监测结果,但是在监测面上的农业干旱时,仍存在一定的局限。遥感技术的快速发展,尤其是目前在轨的卫星传感器感测的电磁波段涵盖了可见光、近红外、热红外和微波等波段,为区域尺度农业干旱监测提供了新的手段。充分利用卫星遥感数据获得的丰富地表信息进行农业干旱监测和预测具有重要的研究意义。本文从遥感指数方法、土壤含水量方法和作物需水量方法三个方面阐述了基于卫星遥感的农业干旱监测研究进展。农业干旱预测是在干旱监测的基础上进行时间轴的预测,本文在总结干旱监测进展的基础上,进一步简述了以干旱指数方法和作物生长模型方法为主的农业干旱预测研究进展。 相似文献
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为了进行田块尺度的冬小麦单产估测,以陕西省关中平原为研究区域,基于Sentinel-1、Sentinel-2和Sentinel-3卫星数据反演叶面积指数（LAI）,并利用增强的深度卷积神经网络融合模型（EDCSTFN）和增强的时空自适应反射率融合模型（ESTARFM）对Sentinel-1、Sentinel-2和Sentinel-3 LAI进行时空融合,进而重建尺度12d的空间分辨率20m LAI并用于冬小麦单产估测。结果表明,基于Sentinel-1后向散射系数和相干性能够准确地反演关中平原冬小麦种植区的20m空间分辨率LAI,决定系数（R2）在冬小麦主要生育期可达0.70以上;相比于基于Sentinel-2和Sentinel-3的ESTARFM模型和EDCSTFN模型（EDCSTFN_S3）,基于Sentinel-1和Sentinel-2的EDCSTFN模型（EDCSTFN_S1）可以明显提高距离参考影像获取日期较远的日期的LAI时空融合精度,ESTARFM、EDCSTFN_S3和EDCSTFN_S1 3个模型在5月下旬的融合结果对应的R2分别为0.53、0.71和0.76;基于时空融合LAI的冬小麦估产结果与冬小麦单产数据具有良好的相关性（R2=0.52,P<0.01）,估产结果的均方根误差为358.25kg/hm2,归一化均方根误差为19%,平均相对误差为7.34%,并显示了丰富的田块尺度冬小麦单产分布细节特征,展现了进行田块尺度冬小麦精确估产的潜力。 相似文献
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机器学习模型在作物长势监测和产量估测过程中,复杂模型的内部机制难以理解,为了在准确估测作物产量的同时给出合理解释,本文选取条件植被温度指数(VTCI)以及冬小麦产量数据,基于轻量级梯度提升机(LightGBM)开展关中平原冬小麦的产量估测研究,并将局部可解释性模型无关方法(LIME)、部分依赖图(PDP)和个体条件期望图(ICE)等全局和局部可解释性方法用于对模型估测结果的进一步解释。结果表明,与其他机器学习方法相比,经过网格搜索优化的LightGBM能够准确地估测冬小麦产量,估测单产与实测单产的决定系数R2达到0.32,均方根误差(RMSE)为809.10 kg/hm2,平均相对误差(MRE)为16.55%,达到极显著水平(P<0.01),表明该模型有较高的预测精度和泛化能力。进一步可解释性实验表明,网格搜索优化的LightGBM能够准确提取数据蕴含的信息,从全局角度来看,冬小麦4个生育期中拔节期VTCI对产量形成最为重要,抽穗-灌浆期和乳熟期次之,返青期则影响最小,这与先验知识相符合;从局部角度来看,局部可解释性方法基于冬小麦产量西... 相似文献
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为进一步准确、实时监测冬小麦长势并估测其产量,以陕西省关中平原为研究区域,选取冬小麦旬或生育时期尺度的条件植被温度指数（VTCI）、叶面积指数（LAI）和光合有效辐射吸收比率（FPAR）作为遥感特征参数,分别构建不同时间尺度的单参数、双参数和多参数的门控循环单元（GRU）神经网络模型,并模拟得到冬小麦长势综合监测指数I,结果表明,旬尺度的模型精度总体高于生育时期尺度的模型精度。基于5折交叉验证法进一步验证旬尺度多参数GRU模型的鲁棒性,并构建I与统计单产之间的线性回归模型以估测冬小麦单产,结果显示,冬小麦估测单产与统计单产的决定系数（R2）为0.62,均方根误差（RMSE）为509.08kg/hm2,平均相对误差（MRE）为9.01%,相关性达到极显著水平（P<0.01）,表明旬尺度的多参数估产模型能够较准确地估测关中平原冬小麦产量,且产量分布呈现西高东低的空间特性和整体保持稳定且平稳增长的年际变化特征。此外,基于GRU模型捕获冬小麦生长的累积效应,分析在连续旬中逐步输入参数对产量估测的影响,结果显示,模型具有识别冬小麦关键生长阶段的能力,3月下旬至4月下旬是冬小麦生长的关键时期。 相似文献
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