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。     

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。     

江苏省水稻长势遥感监测与估产

根据1990年以来江苏省进行的水稻长势遥感监测与估产的基础理论、技术方法、长势监测与估产的结果,提出建立省级主要农作物遥感监测运行系统的条件已经具备。它很可能像气象卫星天气预报那样成为第二家为政府和百姓日常工作与生活服务的遥感系统。     

水稻单产遥感估测建模研究

本文系统扼要地总结了统计、气象、农学和光谱等估产模型,以及水稻遥感估产农学机理等主要研究结果,并在建立的多种估产模型中,重点介绍了具有应用前景的光谱估产与水稻生长模拟估产的复合模型。     

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.     

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。     

遥感估算水稻产量——Ⅰ.产量与辐射截获量间关系的研究

以往,根据遥感资料估算作物产量,多数用的是经验方法。本文提出了一种具有生物学基础的水稻估产模式。该模式包括两项基础性的工作。(1)利用Baerema在澳大利亚新南威尔士州的Riveri-na地区,在水稻整个生长季中获得的三个水稻品种、两种播种方式(空播和拖拉机播)共6组实测的叶面积指数值LAI,通过LAI与积温间关系的分析,得到一条规一化的LAI曲线,称叶面积指数轨线(LAI trajectory)(2)根据太阳辐射在植冠层内的传输理论,利用实测的水稻叶角分布和常规日射资料,用模拟计算的方法,得到水稻冠层对光合有效辐射PAR日截获率IPAR_d与LAI间的关系。并用实测资料对此作了检验,结果表明模拟计算结果是可取的。由此,我们只要知道了水稻扬花前不久某一天的LAI,利用上述两项基本关系及当地的辐射、温度资料,便可推算植冠层从扬花到生理成熟期间对光合有效辐射的截获总量TIPAR,进而再假定水稻的灌浆直接取决于对PAR的总截获量TIPAR,根据水稻籽粒产量与光能截获间的转换效率,便能估算水稻产量。     

水稻叶片最优叶肉结构参数估算

叶片作为植物冠层的基本组成元素,其自身的光学特性直接影响着遥感所能获得的植物冠层反射光谱。从原理上讲,叶片的光学特性不仅取决于其内部生化组分含量的多少,还与其物理结构密切相关。因此对叶片内部物理结构进行估算有助于分离其对叶片光谱的影响,从而提高叶片生化信息反演的精度。在基于叶片内部辐射传输过程的PROSPECT模型中,叶片内部结构用一个假想的叶肉结构参数N来描述。PROSPECT模型模拟光谱发现,N对叶片反射率和透过率均影响显著,且影响范围涵盖400—2500nm的全部波段。本文利用水稻叶片实测光谱和生化数据尝试了3种N的估算方法,包括两种经验方法和一种模型反演方法,并对其进行比较。结果表明,由于两种经验方法都基于N和表观叶面积（SLA）之间的非线性经验公式,因此两者具有内在的数学关系。运用模型反演方法估算的N可在实测水稻光谱和模型模拟光谱间得到最小RMSE,且其在数值上小于两种经验方法的估算值。以N为因变量,叶片光谱反射率为自变量,运用逐步线性回归分析建立了N的光谱估算模型,550nm,816nm,1210nm和1722nm四个波段被选入模型,回归效果较好,为N的估算提供了一种新的经验方法。     

南方丘陵稻田土碱解氮高光谱特征及反演模型研究

以兴国县稻田土高光谱反射率为研究对象,分析南方丘陵稻田土碱解氮的光谱响应波段,运用光谱分析方法提取光谱指数,建立基于反射光谱特征的南方丘陵稻田土碱解氮高光谱反演模型。经分析可知,不同碱解氮含量的南方丘陵稻田土光谱曲线在波长小于700 nm波谱范围内呈现随着碱解氮含量的增高,光谱反射率降低,吸收深度越大的趋势;通过分析南方丘陵稻田土碱解氮含量与光谱反射率16种数学变换的相关系数,提取敏感波段为694 nm,2 058 nm和2 189 nm。基于南方丘陵稻田土光谱反射率的碱解氮含量高光谱反演模型稳定性较强(R2=0.56),具有一定的预测能力,能用于南方丘陵稻田土碱解氮含量速测。     

水稻叶面积指数的高光谱遥感估算模型

通过不同氮素营养水平的水稻田间试验 ,采用单变量线性与非线性拟合模型和逐步回归分析 ,用1 999年试验数据为训练样本 ,建立水稻LAI的高光谱遥感估算模型 ,用 2 0 0 0年试验数据作为测试样本数据 ,对其精度进行评价和验证。结果表明 ,高光谱变量与LAI之间的拟合分析中 ,蓝边内一阶微分的总和与红边内一阶微分的总和的比值和归一化差植被指数是最佳的变量