基于HJ-1号卫星数据灌区小麦提取应用研究

及时准确获取灌区小麦分布和面积,可以为流域水量调度、抗旱减灾提供数据支持。本文利用多时相HJ-1号卫星数据分析人民胜利渠灌区小麦生长期影像特征,研究灌区小麦快速提取方法。研究结果表明,利用灌区小麦越冬前多时相HJ-1号卫星影像NDVI数据进行小麦提取,能够准确获取小麦分布和面积信息,精度达到90%以上。     

基于NDVI和氮素积累的冬小麦籽粒蛋白质含量预测模型

蛋白质含量是小麦重要的品质指标,快速、大面积获取其变化动态信息,对于品种种植区划研究和食品品质加工非常重要.通过设置不同年份、不同区域的小麦种植试验,综合分析TM遥感影像的植被指数和小麦长势信息之间的关系,结合小麦灌浆期间气候环境条件对籽粒品质形成的影响特点,建立基于NDVI和籽粒氮素积累生理生态过程的籽粒蛋白质含量预测模型.利用不同的试验数据对模型的可靠性进行了检验,模型的预测值与测量值较为一致,均方根差(RMSE)小于0.47%-0.59%.模型预测性能较好,且具有一定的解释性和机理性,可以适用于不同年度、不同区域间对小麦籽粒蛋白质含量的监测预报.基于空间遥感信息和籽粒氮素积累的生理生态过程,建立了较为简化的小麦籽粒蛋白质含量的预测模型,模型的研究不仅为实时预测不同生态条件下小麦籽粒蛋白质含量的动态变化奠定了基础,而且是对国内外现有小麦品质模型的发展和完善.     

基于决策树的县域冬小麦种植面积提取

为获取较精确的县域范围内小麦种植区面积,利用空间分辨率较高的Landsat卫星遥感影像和DEM数据,以河北省唐山市玉田县为例,采用决策树方法对地物进行分类,提取了2004年、2009年、2014年的冬小麦种植面积;并根据分类结果生成各年份玉田县的小麦种植信息结果图,分析了近10 a玉田县冬小麦种植面积变化情况。     

小麦生物量和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型

利用大田小麦的参数数据和冠层光谱数据,基于光谱一阶微分技术和光谱响应函数,构建等效MODIS植被指数,建立小麦生物量(本文指总干生物量,下同)和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型.结果表明:①小麦生物量与冠层光谱在552 nm,721 nm处呈现最显著相关关系,叶面积指数与冠层光谱的相关性在400～1100 nm范围内较显著;②红边位置与生物量的关系最为显著,相关系数R为0.818;③6种等效MODIS植被指数中,增强型植被指数对生物量最为敏感;④红边位置估算小麦总生物量的指数模型最优,决定系数R2为0.829;⑤增强型植被指数与小麦叶面积指数的指数模型拟合度最强,决定系数R2为0.94.利用实测光谱模拟MODIS等效反射率构建植被指数反演小麦参数的方法,可为利用卫星数据进行大面积、无破坏和及时获取地面植被信息研究提供重要手段.     

基于决策树系统的遥感植被分类技术

为了将宏观模糊的农业种植结构定量、准确、直观地反映出来,本文运用MODIS植被指数对作物生长规律分析,并与决策树分类系统相结合,成功提取了河北省黑龙港区域的冬小麦、棉花、夏玉米、花生、果树和蔬菜的分布信息。研究结果表明:当采用基于决策树系统的TM影像与MODIS_EVI影像相结合的分类方法精度较高,总体精度可达91.3%,蔬菜、小麦、棉花、玉米等4种作物较传统影像监督分类的结果分别提高了13.8%、2.0%、1.3%、20.5%。     

遥感和生长模型相结合的小麦长势监测研究现状与展望

 遥感影像的信息波段及其组合可以反映农作物生长的空间信息，可对小麦进行长势监测和产量估算，具有及时性和广域性。生长模型是集气候、土壤、品种和栽培措施等因素为一体的，对作物的物候发育、光合生产、器官建成、同化物积累与分配以及产量与品质形成等生理过程及其与环境和技术因子关系综合量化的动态数学模型，具有机理性和预测性。将二者结合用于长势监测不但具有理论研究价值，还具有广泛的应用前景。本文在简要概述小麦生长模型和长势遥感监测研究进展的基础上，总结了生长模型和遥感相结合的小麦长势监测应用的研究进展，并提出一些今后研究设想。     

地理信息系统在种植业上的应用研究

地理信息系统在农业领域有着极为广泛的应用,在种植业方面应用前景广阔,通过地理信息系统可以直观地展示农作物分布、播种进度、出芽、长势、产量、收获进度等信息,并为各级领导决策提供帮助.本文将地理信息系统应用于种植业中小麦作物全生命周期的研究,将小麦的播种进度、出芽率、长势、墒情、病虫害、产量、收割进度、贸易情况等通过地理信息系统进行展示,通过制作统计专题图、单值专题图等,运用卷帘图、时间轴等方法,实现图上数据的比对,可在线分析研判,为领导辅助决策提供可视化、科学化的展示工具.     

小麦自然水分亏缺干旱评估模型的GIS建模

小麦是我国重要的粮食作物之一,小麦干旱灾害严重影响我国粮食安全,因此对小麦干旱的评估显得尤为重要。自然水分亏缺率模型是评估小麦干旱状况的主要模型之一,该模型涉及数据类型多,模型计算复杂,影响模型的实际应用。本文利用GIS建模工具ModelBuilder建立自然水分亏缺率模型的GIS逻辑计算模型。研究结果表明：基于GIS的小麦自然水分亏缺干旱评估模型,将复杂的数学模型转变为方便快捷的GIS栅格计算,实现了模型计算过程的自动化、一体化、空间可视化,同时模型逻辑关系清晰,便于数据修改维护。     

成像光谱数据特征选择及小麦品种识别实验研究

针对河北栾城获得的MAIS成像光谱仪数据用于小麦品种识别进行了特征选择和分类研究。利用遗传算法以JM距离为准则并结合实验区小麦的生物物理特性，进行了最佳波段选择；利用Fuzzy—Anmap分类器及选出的最佳波段对成像光谱数据进行了分类，区分出了4种小麦品种，小麦的总体分类精度超过97％。     

信息广场

我首次发布全球农业生产遥感监测评估 中国科学院遥感与数字地球研究所11月20日向全球首次发布了《全球农情遥感速报》（中、英版）,为全球粮食贸易提供了重要而透明的农情信息。该报告评估了全球粮食主产区和主要产粮国2012—2013年小麦、玉米、大豆与水稻的产量,并对粮食主产区与主产国的环境和生产要素进行了细致分析。