基于多時(shí)相的冬小麥產(chǎn)量估測(cè)研究.pdf

1、衛(wèi)星遙感技術(shù)能夠快速、準(zhǔn)確、大面積對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，多時(shí)相遙感監(jiān)測(cè)可克服單時(shí)相遙感監(jiān)測(cè)的不足，利于實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)變化的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。本研究以江蘇省大豐市為研究區(qū)域，選用多時(shí)期環(huán)境（HJ）衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行了不同地物光譜信息識(shí)別與種植面積提取研究和結(jié)合作物生物量模型對(duì)冬小麥產(chǎn)量遙感估測(cè)研究分析。
　　1、不同地物光譜信息識(shí)別與種植面積提取研究分析。首先，在分析兩景 HJ星影像植被光譜信息的基礎(chǔ)上，提取出各自影像的歸一化差值植被指數(shù)（

2、NDVI）影像，并對(duì)兩景NDVI影像分別進(jìn)行加運(yùn)算和減運(yùn)算，得到另外兩景NDVI合成影像。其次，通過對(duì)提取到的四景NDVI影像光譜信息進(jìn)行比較分析，最終選用植被光譜信息特征較為明顯的加運(yùn)算合成影像進(jìn)行冬小麥種植面積提取。最后，基于影像不同地物的NDVI閾值劃分，并疊加GPS樣點(diǎn)信息校正，提取到大豐市冬小麥種植面積數(shù)據(jù)及其空間分布信息。結(jié)果顯示，大豐市冬小麥遙感提取種植面積為78712．13 ha，精度為92．51％。說明，利用多時(shí)相遙感

3、合成運(yùn)算方法得到的合成影像，能明顯增強(qiáng)冬小麥光譜信息與其它植被信息特征區(qū)別，有利于實(shí)現(xiàn)高精度提取冬小麥種植面積的目的?；诜N植面積提取方法的可行性，用于繪制冬小麥遙感產(chǎn)量估測(cè)圖。
　　2、結(jié)合作物生物量模型對(duì)冬小麥產(chǎn)量遙感估測(cè)研究分析。首先，在分析 HJ星影像植被光譜信息的基礎(chǔ)上，提取出各自影像的歸一化差值植被指數(shù)（NDVI）、比值植被指數(shù)（RVI）和差值植被指數(shù)（DVI）影像，分別與實(shí)測(cè)冬小麥LAI建立線性關(guān)系，選取敏感植被指數(shù)

4、NDVI用于冬小麥生育期LAI的反演，并且揚(yáng)花期NDVI與LAI的線性關(guān)系效果最好。其次，運(yùn)用冬小麥生育期 LAI和作物消光系數(shù) K、試驗(yàn)系數(shù) M、N等參數(shù)對(duì)生物量模型參數(shù)調(diào)整并運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果通過收獲指數(shù)轉(zhuǎn)換為冬小麥遙感預(yù)測(cè)產(chǎn)量。最后，基于冬小麥生物量模型預(yù)測(cè)產(chǎn)量與實(shí)測(cè)產(chǎn)量做經(jīng)驗(yàn)線性擬合，擬合精度達(dá)到85．38%。結(jié)果顯示，基于不同時(shí)相的植被指數(shù)選取與生物量模型參數(shù)的優(yōu)化得出的冬小麥遙感預(yù)測(cè)產(chǎn)量方法具有較好的應(yīng)用性質(zhì)，能夠更好地為農(nóng)業(yè)部