遥感估算水稻产量Ⅱ.用光谱数据和陆地卫星图像估算水稻产量

本文介绍了采用更系统的生物学方法,根据水稻在整个生长期的叶面积指数轨线,按叶面积指数的一次测量值,结合气象和光谱数据及陆地卫星MSS图像,估算大面积水稻产量的方法。 在产量与总截获的关系中,叶面积指数是最重要的参量之一。文中重点分析了由水稻在MSS波段内的光谱数据构成的绿度指数和Suits模式估算叶面积指数的结果。表明,用Suits模式计算的叶面积指数有较高的相关系数和较低的剩余标准差。并用这个方法计算了不同田块的叶面积指数,再根据这些数据和MSS图像建立关系。本文比较了卫星数据和多种绿度指数的关系,认为垂直植被指数(PVI)是估算叶面积指数的最好参量,因为它消除了土壤背景的影响,并用它求出了大面积水稻的叶面积指数分布。再根据已建立的叶面积指数轨线和作物截获的有效光合辐射(TIPAR)关系,计算了TIPAR,编制了产置分布图。文章分析了计算结果,并以1983年的例子进一步讨论了该方法的适用性。结果表明,预测的水稻产量和实测产量间的相关系数为0.9左右。     

Vegetation图像植被指数与实测水稻叶面积指数的关系

水稻的叶面积指数 (LAI)是水稻生长的一项重要参数 ,与水稻的生物量与产量直接相关。利用 1999年在江苏省江宁县实测的水稻叶面积指数与同期Vegetation/SPOT的植被指数作了对比分析 ,结果发现同期的LAI与植被指数表现相近的变化特征 ,两者具有良好的相关关系。     

双集合卡尔曼滤波估算时间序列LAI

遥感估算叶面积指数(LAI)时空动态变化对全球气候变化研究具有重要的意义,为了提高遥感估算时间序列叶面积指数的精度,需要耦合遥感观测数据与LAI动态过程模型。本文提出一种基于双集合卡尔曼滤波(Dual EnKF)的时间序列LAI反演方法,同时更新LAI估计值和LAI动态过程模型中的敏感性参数,得到LAI和动态过程模型敏感参数的最优估计值来优化动态过程模型。一方面使得动态过程模型可以更好地描述LAI随时间的变化过程,降低模型预测误差,从而提高LAI动态过程模型的预测能力;另一方面通过耦合动态过程模型和辐射传输模型,集成遥感观测数据与动态过程模型的预测值,进而得到优化的LAI估计值。为检验算法,分别选取作物、草地和林地等典型植被验证站点进行Dual EnKF LAI时间序列估算,并分别与MODIS LAI产品及其SG滤波曲线、集合卡尔曼滤波方法反演LAI、未优化的动态过程模型模拟LAI结果进行比较,并配以一些站点地面实测点数据作为参考。结果表明,采用Dual EnKF方法得到的LAI不但保持了时间上的连续性,而且通过改善动态过程模型的预测能力,即使在缺乏高质量遥感观测数据时,也能够获得符合LAI发展趋势的估算值,没有出现跳跃、波动现象,时间序列曲线较稳定,更符合植被LAI变化规律,表明基于Dual EnKF的时间序列LAI遥感估算方法是提取LAI时间廓线的一种有效途径。     

采用DBM方法的时间序列LAI建模与估算

运用DBM(Data Based Mechanistic)方法,使用MODIS数据,建立了遥感观测反射率数据与叶面积指数(LAI)在时间序列上的统计关系模型(LAI_DBM模型),并结合部分Bigfoot站点实测LAI数据进行了模型检验。结果显示,LAI_DBM模型能够较好表达时间序列反射率与LAI的动态变化关系。LAI_DBM模型使用遥感观测数据实时估算得到的LAI,在数据质量和时间连续性上比MODISLAI有改进。     

基于冠层反射光谱的水稻产量预测模型

基于地面实测的水稻冠层反射光谱,计算了常用的8个植被指数,并在产量形成生理特征的基础上,系统分析了水稻籽粒产量及其构成因素与各植被指数之间的关系。结果表明,通过单一生育时期或某个生育阶段的光谱植被指数来直接估测产量精度较低。发现叶面积氮指数(叶片氮百分含量与叶面积指数的乘积)的变化趋势很好地反映了产量的形成过程,且与光谱植被指数极显著正相关,基于此建立了水稻的光谱植被指数-累积叶面积氮指数-产量估测模型(VICLANIYieldModel)。并将其与LAD-产量模型、多生育期复合估产模型进行了比较,表明本模型预测精度最高。     

冬小麦叶面积指数的高光谱估算模型研究

本文以山东禹城为研究区,利用地面实测光谱数据,探讨不同植被指数和红边参数建立高光谱模型反演冬小麦叶面积指数的精度。通过逐波段分析计算了4种植被指数(NDVI、RVI、SAVI、EVI),结合同步观测LAI数据,确定反演叶面积指数的最优波段;计算了5种常用的高光谱植被指数MCARI、MCARI2、OSAVI、MTVI2、MSAVI2,同时利用4种常用方法计算红边位置和红谷,与实测LAI进行回归分析,比较植被指数和红边参数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明各因子与LAI均具有较高的相关性,整个研究区归一化植被指数具有最高的反演精度,确定了估算冬小麦LAI的最优模型,并使用独立的LAI观测数据对模型进行了验证。     

联合无人机LiDAR与Sentinel-2影像估算大豆叶面积指数

针对利用卫星遥感影像进行大范围反演大豆叶面积指数(LAI)时人工野外样本实测耗时耗力的问题，该文以黑龙江省海伦市、嫩江市两块大豆样地作为研究对象，使用无人机平台获取激光雷达(LiDAR)点云数据，利用孔隙度模型进行大豆LAI反演，根据地面实测数据开展精度评价，并进一步探讨利用无人机LiDAR反演值替代地面实测值进行Sentinel-2卫星影像LAI反演的可行性。实验结果表明，去掉地块边缘混合单元网格影响后，两块大豆样地的LAI反演精度均优于90%。利用无人机LiDAR反演值替代地面实测数据与植被指数构建回归模型，大范围卫星反演LAI精度均优于86%。     

基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)作为植被冠层的重要参数,对作物长势监测及产量估算具有重要意义。本研究以黑河流域张掖绿洲试验区为例,基于机载航空高光谱遥感影像(compact airborne spectrographic imager,CASI)数据,利用物理模型与统计模型对研究区的LAI进行估测反演。首先,利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与相应实测LAI数据建立最佳线性回归模型;然后,基于混合像元分解模型和多次散射植被冠层模型构建物理模型;最后,以线性回归模型为参比修正多次散射植被冠层模型,构建半经验LAI反演模型,并比较上述模型拟合效果。研究结果表明,半经验模型为绿洲区LAI反演最优模型,模型估算精度R2达到0.89,精度提高较显著。研究对提升作物LAI的估算精度有一定意义,并将进一步推动精细农业定量遥感理论的研究与应用。     

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.     

结合树龄信息的遥感森林生态系统生物量制图

森林生态系统是陆地生态系统中的重要组成部分，其中的地上生物量（AGB，Aboveground Biomass）在全球气候变化和碳循环研究中起着重要的作用。本文利用ETM^＋遥感影像，首先建立了实测叶面积指数（LAI，Leaf Area Index）与实测生物量数据的回归关系，基于遥感叶面积指数图像得到初步地上生物量空间分布图；同时在短波植被指数（SWVI，Short Wave Vegetation Index）与实测树龄之间建立了回归关系，在此基础上得到了树龄空间分布图。然后通过将植被指数（VI，Vegetation Index），LAI，树龄等变量针对不同的树种类型进行逐步回归，得到了较好的回归模型，并结合土地利用／土地覆盖估算了贵州省黎平县的地上生物量，绘制了其空间分布图。统计结果显示：总体森林生态系统的AGB与LAI和RSR（Reduced Simple Ratio）之间有一定的相关关系（R^2=0．895）；杉木林的AGB与LAI和归一化植被指数（NDVI，Normalized Difference Vegetation Index）之间有较强的相关性（R^2=0．93）；针叶树种的LAI与年龄是AGB较好的估算因子（R^2=0．937）；阔叶林的AGB与年龄有一定的相关性（R^2=0．792）；混交林的AGB与LAI和SR（Simple Ratio）有较强的相关性（R^2=0．931）。结果表明，将树龄和土地覆盖／土地利用类型的信息加入到地上生物量估算模型的建立中，是一种改善利用多光谱遥感估算精度的较好的方法。结合土地覆盖／土地利用类型的高分辨率的树龄空间分布图，可为森林生态系统的可持续发展和管理提供科学的论据。     

黑河流域叶面积指数的遥感估算

研究利用Landsat7ETM⁺遥感数据获取黑河流域植被叶面积指数(LAI)空间分布的可行性。该研究是基于黑河流域分布式水文模型的一个重要输入项———LAI空间分布数据的需要而产生的。文章在详尽的野外观测数据基础上,分别探究实测LAI与同时相ETM⁺3、4、5、7波段反射率及相关植被指数(SR、NDVI、ARVI、RSR、SAV I、PVI、GESAVI)的相关关系,率定最佳的LAI遥感反演及其空间分布方案。研究发现,针对特定的自然条件,将研究区分为植被覆盖度小的稀疏立地和覆盖度大的密集立地,分别采用土壤调节植被指数(SAVI)和大气阻抗植被指数(ARVI)进行2种林地的LAI估算最为可靠,在此基础上,提出黑河地区LAI估算及其空间分布的遥感制图方案。     

MODIS大气产品的光合有效辐射估算研究

利用气溶胶、水汽、云以及臭氧等MODIS标准大气产品,在简单辐射传输模型基础上估算青藏高原光合有效辐射,经验证估算的光合有效辐射与实测数据存在显著的线性相关,相关系数在0.8—0.9之间,最大误差为13%。经过敏感性分析发现云层厚度、气溶胶含量以及大气压力对光合有效辐射的影响大。臭氧和水汽含量的变化不敏感。云层厚度、Angstrom浑浊度系数和大气压力分别变化30%、25%和15%时,光合有效辐射变化分别为20%、5%和5%。     

基于被动微波遥感技术的玉米冠层叶面积指数反演

基于玉米冠层结构参数实测数据和Matrix-Doubling(MD)模型构建了玉米出苗期至抽穗期的冠层多波段、双极化微波辐射特性模拟数据库;通过对模拟数据的回归分析得到了玉米冠层在各波段的微波发射率及其与透过率之间的经验关系,并将经验关系应用于0阶微波辐射传输模型;结合土壤发射率模型构建了玉米冠层覆盖地表的微波辐射亮温参数化计算模型,并基于该参数化模型、利用玉米样地微波亮温观测试验数据,采用迭代方法进行了玉米叶面积指数(LAI)的反演.研究表明,LAI反演值与实测值的相关系数r＞0.9,说明多波段被动微波遥感数据在植被冠层LAI反演方面具有较大的应用潜力.     

基于NDVI与LAI的水稻生长状况研究

在水稻反射光谱特性与水稻生物参数关系的支持下 ,以吉林省德惠市夏家点镇为研究区 ,探讨了一条基于TM遥感影像反演得到的归一化植被指数 (NDVI)与地面观测数据叶面积指数 (LAI)的水稻生长状况的研究途径 ,并利用NDVI以及LAI对该区 2 0 0 0年和 2 0 0 1年的水稻生长状况进行了分析研究。     

植被指数与水稻长势及产量结构要素关系的研究

本文介绍水稻产量与其反射波谱数据的相关性试验结果,研究表明,水稻齐穗期以前,植被指数RVI与水稻的生长状况(叶面积指数及干物重)间相关系数很高,它们之间有较好的对应关系;齐穗期以,RVI与水稻于物产量之间的相关性也很显著;同时还发现垂直植被指数PVI与水稻产量结构各要素(每亩穗数,每穗实粒数,千粒重)以及理论产量之间也具有较好的相关性。     

叶面积指数遥感估算的三种回归模型分析北大核心CSCD

针对叶面积指数(LAI)估算方法的适用性和提高估算精度的问题,该文基于Landsat-7ETM+遥感影像,以都江堰市青城山地区为研究对象,利用LAI-2000对样地LAI进行观测采集,建立如归一化植被指数等4种常见植被指数的单植被指数线性、非线性回归模型和多植被指数组合的偏最小二乘回归模型,比较分析了不同植被指数和不同模型估算LAI的精度。实验结果表明,偏最小二乘回归法能有效解决因变量较多时权重系数难确定的问题,是估算LAI的一种有效方法。     

基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究

以山东禹城为研究区,利用我国自主研发的环境星数据,计算了4种植被指数,即归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)及增强型植被指数(EVI);结合同步观测数据,将植被指数与实测叶面积指数(LAI)进行回归分析,比较各种植被指数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明,4种植被指数与LAI均具有较高的相关性,其中,比值植被指数(RVI)对LAI反演精度最高,即LAI=2.967 lnRVI-1.201是估算冬小麦LAI的最优模型。使用2009年5月冬小麦LAI观测数据对模型进行验证,平均相对误差为19%。     

高光谱数据与水稻叶面积指数及叶绿素密度的相关分析

分析了北京大屯科技站水稻叶面积指数 (LAI)、叶绿素密度 (CH .D)与高光谱分辨率遥感数据在整个生育期内的变化过程。利用微分技术处理水稻群体反射光谱以减少土壤等低频背景光谱噪音的影响。通过单相关分析和逐步回归方法研究水稻LAI、CH .D分别与光谱反射率、反射率的一阶微分光谱的相关关系 ,并建立预测回归方程。结果表明 ,微分技术能够改善光谱数据与LAI、CH .D的相关性 ,CH .D与光谱数据的相关明显优于同LAI的。     

基于TM数据的植被覆盖度反演

本文首先对TM影像进行了几何纠正、辐射校正、大气校正;然后根据混合像元的结构特征,利用TM数据从植被指数(NDVI)中采用“等密度模型”和“非密度模型”提取了宜昌南部地区的植被覆盖度。在用“非密度模型”反演植被覆盖度的过程中,叶面积指数(LAI)是一个必要的参数,本文提出了一种改进的借助可见光波段和近红外波段反射值来提取叶面积指数(LAI)的方法。通过和MODIS数据反演结果比较表明:“非密度模型”的估算精度要高于“等密度模型”;利用“等密度模型”和“非密度模型”反演植被覆盖度是可行。     

GF-6影像下的南方路域针叶植被LAI反演研究

为了更好应用国产高分辨率遥感影像监测评价南方路域植被环境,研究南方路域针叶植被叶面积指数遥感反演.该文以长益高速研究区域的高分六号影像(GF-6)为基础,提出了可适用于针叶叶片的LIBERTY+ SAIL耦合模型并结合多元线性回归、局部加权回归反演路域植被针叶LAI的方法.研究中以耦合模型模拟的冠层光谱反射率、GF-6影像和野外实测生化参数为数据源,通过相关性分析,将与LAI相关性较高的SAVI、RVI和EVI 3种植被指数作为反演因子,结合组合模型反演LAI并评定模型的反演精度.结果 表明,耦合模型对南方路域针叶植被LAI的估算精度整体较高,对比分析两种叶面积指数的组合预测模型,耦合模型结合局部加权回归组合反演LAI具有优越性,可更好地反演路域植被针叶LAI.