HJ-1A-B遙感監(jiān)測水稻長勢與產(chǎn)量的研究.pdf

1、本文以衛(wèi)星遙感影像在精準農(nóng)業(yè)，數(shù)字化農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用為研究中心，以水稻為主要研究對象，以基本的農(nóng)情信息、地理數(shù)據(jù)信息以及多源遙感影像為研究基礎(chǔ)，研究內(nèi)容主要為以下3個方面：
　　 1.基于優(yōu)化非監(jiān)督分類法中的迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)的水稻長勢衛(wèi)星遙感監(jiān)測研究。利用多時相多源遙感數(shù)據(jù)，特別是國產(chǎn)的環(huán)境減災(zāi)資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)，針對水稻各個主要生育期的長勢情況進行遙感監(jiān)測，不僅是水稻調(diào)優(yōu)栽培和田間管理方面的迫切需求，也是水稻產(chǎn)量監(jiān)測預(yù)報方面的前期

2、要求。
　　 2.基于遙感信息與估產(chǎn)模型結(jié)合的水稻產(chǎn)量監(jiān)測預(yù)報研究。本研究主要是基于水稻主要生育期的長勢信息，選擇相關(guān)性最好的生育期的農(nóng)學(xué)參數(shù)，在利用歸一化植被指數(shù)反演出葉面積指數(shù)/生物量等農(nóng)學(xué)參數(shù)結(jié)合水稻估產(chǎn)模型從而水稻預(yù)測產(chǎn)量的關(guān)系的基礎(chǔ)上，結(jié)合實際產(chǎn)量數(shù)據(jù)，確定水稻產(chǎn)量等級的劃分。
　　 3.基于GIS技術(shù)的水稻長勢信息系統(tǒng)的構(gòu)建與開發(fā)?；贕IS技術(shù)的二次開發(fā)，利用面向?qū)ο蟮目梢暬幊陶Z言Borland Delp

3、hi7.0，通過系統(tǒng)輸入遙感影像數(shù)據(jù),可以實現(xiàn)查詢功能，如實現(xiàn)簡單的水稻品種劃分,區(qū)域信息分布和其他基本農(nóng)情，同時輸入影像數(shù)據(jù)計算獲取的植被指數(shù),結(jié)合采樣點的參數(shù)、生長模型，從而構(gòu)建水稻長勢遙感監(jiān)測系統(tǒng)。
　　 本文研究得到的主要結(jié)果表現(xiàn)在以下3個方面：
　　 1.水稻長勢遙感監(jiān)測研究，以江蘇省泰興市為例，利用HJ-1A/B衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，進行基于多時相衛(wèi)星遙感技術(shù)的水稻長勢監(jiān)測研究。在利用GPS實地采樣調(diào)查和建立解譯標志

4、的基礎(chǔ)上，通過遙感影像校正、解譯、非監(jiān)督分類、人機交互式判讀解譯等操作，并將GPS樣點數(shù)據(jù)校驗貫穿到整個分類過程中，信息解譯精度在90％以上。利用遙感植被指數(shù)反演葉面積指數(shù)、生物量等長勢狀況信息，進行水稻全生育期的長勢進行監(jiān)測，并制作了水稻長勢分級監(jiān)測專題圖。
　　 2.利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行水稻產(chǎn)量監(jiān)測預(yù)報研究，利用已有的水稻估產(chǎn)模型耦合遙感反演的LAI、生物量等長勢信息，進行水稻產(chǎn)量監(jiān)測預(yù)報，并制作了水稻產(chǎn)量分級專題圖。水稻遙感估

5、產(chǎn)模型是基于水稻光合作用驅(qū)動的利用有效光能產(chǎn)生的物質(zhì)積累和產(chǎn)量形成的生長模型耦合了遙感信息進行修訂，充分發(fā)揮了模型的機理性和解釋性以及遙感技術(shù)的及時性和廣域性特點。
　　 3.水稻長勢遙感監(jiān)測信息系統(tǒng)的構(gòu)建與開發(fā)，基于地理信息系統(tǒng)技術(shù)的二次開發(fā)，利用面向?qū)ο蟮目梢暬幊陶Z言Borland Delphi7.0，進行水稻遙感估產(chǎn)技術(shù)系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)?；緦崿F(xiàn)了矢量圖層和遙感圖像的GIS分析、顯示數(shù)據(jù)、查詢功能，本研究利用軟構(gòu)件化技術(shù)、