基于光能利用率模型的玉米遥感估产研究

农作物长势监测和产量预测对于国家制定相关粮食政策、农业发展等都具有重要的意义,如何获得高效、宏观、精确的估产方法一直是学者关注的重点问题。以吉林省德惠市的玉米作为研究对象,利用光能利用率模型对玉米进行产量估算的研究,并且使用空间数据插值方法中的反距离权重法获得了每月平均温度数据的格网数据。通过玉米的净初级生产力NPP的累计值以及玉米的收获指数来获得最终的玉米产量值,利用验证点实测产量值与估算值的相关性和相对误差进行精度验证,相关系数R~2为0.649 9,平均相对误差值为1.676%,证明基于光能利用率模型的玉米估产在研究区具有一定的可行性。     

MODIS植被指数的美国玉米单产遥感估测

针对中国开展的国外农作物产量遥感估测大多依靠中低分辨率耕地信息、省级(州级)或国家级作物产量统计数据的现状,本文以美国玉米为例,探讨利用多年中高分辨率作物分布信息、时序遥感植被指数和县级作物产量统计数据开展国外重点地区作物单产遥感估测技术研究,以期进一步提高中国对国外农作物产量监测精度和精细化水平。首先,利用美国农业部国家农业统计局(NASS/USDA)生产的作物分布数据(CDL)获得多个年份玉米空间分布图,并对相应年份250 m分辨率16天合成的MODIS-NDVI时序数据进行掩膜处理,统计获得每年各县域内玉米主要生育期NDVI均值;其次,以各州为估产区,以多年县级玉米统计单产和县域内玉米主要生育期NDVI均值为基础,建立各州玉米主要生育期NDVI与玉米单产间关系模型;然后,通过主要生育期玉米单产和玉米植被指数间拟合程度,筛选确定各州玉米最佳估产期和最佳估产模型。最终,利用最佳估产模型实现美国各州玉米单产估测和全国玉米单产推算。其中,建模数据覆盖时间为2007年—2010年,验证数据为2011年。结果表明,应用最佳估产模型的2011年美国各州玉米单产估测相对误差在-4.16%—4.92%,均方根误差在148.75—820.93 kg/ha,各州估测结果计算获得全国玉米单产的相对误差仅为2.12%,均方根误差为285.57 kg/ha。可见,本研究的作物单产遥感估测技术方法具有一定可行性,可准确估测全球重点地区作物单产信息。     

水稻冠层光谱反射特性的动态变化研究

通过对早稻整个生长期内冠层反射光谱特性动态变化的系统研究表明:①在整个水稻生长期内,水稻冠层反射光谱的比值植被指数(RVI)值呈有规律的变化,在抽穗前,随移栽后天数增加,RVI值也逐渐增大,至抽穗前达到最大值;而抽穗后,则随着移栽后天数的增加,RVI值逐渐下降,至收割前降至最低值;②积温与RVI之间存在着较密切的关系,通过对不同生育期积温与RVI之间进行的线性回归分析表明,在抽穗前,积温与RVI值之间呈极显著正相关;而抽穗后,积温与RVI之间呈极显著的负相关。在遥感估产中,这种水稻冠层反射光谱特性的变化对于校正生育期的估产偏差和提高估产精度可能有重要意义。     

ASAR数据与水稻作物模型同化制作水稻产量分布图

提出了利用雷达数据进行水稻估产的技术方法,并以ASAR数据为例,探讨了雷达数据在水稻估产中的可行性.首先利用ASAR数据进行水稻制图,从各时相ASAR数据中提取水稻后向散射系数.随后,基于像元尺度,采用同化方法,以LAI为结合点,将水稻作物模型ORYZA2000与半经验水稻后向散射模型结合,建立嵌套模型模拟水稻后向散射系数.选择水稻出苗期和播种密度为参数优化对象,利用全局优化算法SCE-UA对0RYZA2000模型重新初始化,使模拟的水稻后向散射系数值与实测值误差最小,并由优化后的ORYZA2000模型计算每个像元的水稻产量,生成水稻产量分布图.结果表明,水稻产量分布图能够描绘研究区水稻实际产量的分布趋势,但由于采用潜在生长条件模拟,模拟的水稻平均产量比实测平均值高约13%,验证点的水稻产量模拟值与实测值相对误差为11.2%.由于半经验水稻后向散射模型存在对LAI变化不够敏感和对水层的简化处理,增加了水稻估产的误差.但从总体上看,利用该方法进行区域水稻估产是可行的,并为多云多雨地区的水稻遥感监测提供了重要参考.     

遥感技术在主要粮食作物估产中的应用

文章分析了国内外遥感技术在主要粮食作物估产中应用现状,探讨了遥感技术在作物估产领域的研究进展,研究了作物气候产量预报模型、遗传算法结合神经网络模型、基于人机交互的反演模型、基于决策树分类的县域估产模型、单产估测模型、基于SCE_UA算法的CERES_Wheat模型、雷达遥感估产模型等在我国主要农作物估产中的应用;分析表明遥感关键技术及模型选择为农作物估产精度的提高提供了重要的技术支持.最后对作物估产遥感技术发展趋势及农业信息化相关技术做了展望,指出综合遥感与计算机技术开发自动化系统、推进物联网与遥感技术结合等问题,是进一步的研究趋势.     

遥感技术在大面积天然草地估产和预报中的应用探讨

利用新疆北疆地区不同草地类型上观测的草地可食产量、环境与遥感资料等,使用3S技术进行了相关分析和遥感估产及预报,建立了地面光学和线性或非线性遥感估产及产量预报模型,在实际估产和产量预测中加以应用、检验,并给出了生态学解释。     

不同方法对冬小麦地块级估产的适用性研究

为了探究不同估产模型对冬小麦估产的精度和适用性,提高像元级和地块级冬小麦估产精度.利用机器学习方法支持向量机(SVM)模型、随机森林(RF)模型和深度学习方法长短期记忆(LSTM)模型,对冬小麦进行产量预估.结果表明:在像元级上,LSTM模型、RF模型估产精度高于SVM模型,LSTM模型不仅能够表征作物在生育期的生长变...     

基于RS和GIS的农作物估产方法研究进展

实时获取农作物长势及产量等信息对于现代农业的发展具有重要意义。近年来,随着遥感技术(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)广泛应用于农作物估产领域,相继出现了一些较为实用的估产方法,主要有结合辅助数据的估产方法、基于植被指数的估产方法、基于特定模型的估产方法和基于农作物估产平台(软件)的开发等。其中,基于植被指数的估产方法又分为单一和多植被指数估产2类方法。在对近年来该领域大量文献深入研究的基础上,着重就几类热点方法展开论述,并对每类方法的优势和缺陷进行了评述,最后对该领域需要进一步研究的方向进行了探讨和展望,以期为后续研究提供参考。     

遥感技术在大面积天然草地估产和预报中的应用探讨

利用新疆北疆地区不同草地类型上观测的草地可食产量、环境与遥感资料等,使用３Ｓ技术进行了相关分析和遥感估产及预报,建立了地面光学和线性或非线性遥感估产及产量预报模型,在实际估产和产量预测中加以应用、检验,并给出了生态学解释。     

基于无人机遥感混合光谱分析的油菜估产模型

针对无人机遥感油菜估产问题,提出基于全约束混合像元分析方法的油菜估产模型。针对油菜冠层构成实际特征,分析了不同地面端元构建方式对油菜无人机影像光谱分解的影响,在此基础上,分别在油菜开花期和油菜荚果期建立了影像丰度数据和地面实测产量数据的关联。实验分析表明,所提出的混合光谱油菜产量估算方法具有较好的效果。油菜荚果期和开花期估产模型的相关系数R~2分别为0.765 2和0.721 2,综合两个时期的估产模型相关系数R~2为0.814,说明在油菜生长的不同时期,目标端元丰度与油菜产量具有较强的相关性,证明了该模型具有较高的精度和较强的稳定性。