基于过程模型的河北平原冬小麦产量和蒸散量模拟

本文结合作物参数的遥感信息反演和气象要素的空间尺度扩展方法 ,建立以GIS背景数据库为支撑的冬小麦生长模型 ,研究河北平原农田生态系统生物量和蒸散量的区域分布特征。结果显示 ,河北平原 1990年高产区主要集中在保定中南部、石家庄中部、邢台中部和邯郸东部的南北条带上 ,单产在 6 0 0 0～ 84 0 0kghm- 2 之间 ,廊坊东部、沧州大部分、衡水中部、邢台东部和西部太行山区等是低产区 ,单产低于 30 0 0kghm- 2 。总体而言 ,该地区实际产量与光温生产潜力对比仍有较大差距。在冬小麦生长期 ,蒸散量主要在 30 0～ 5 0 0mm之间 ,水分利用效率低于2 0kghm- 2 mm- 1,其中小于 8kghm- 2 mm- 1的概率分布占 4 2 %左右。农业水资源不足 ,水分利用效率低 ,是该地区冬小麦生产面临的严重问题。     

中国农作物绿水占用指数估算及时空差异分析

从农作物生长消耗的绿水量入手,构造了农作物绿水占用指数,选取中国31个省区作为研究对象,通过对农作物绿水占用指数的计算,揭示中国各省区农业生态系统对绿水资源占用情况的空间分布特征,发现农作物绿水占用指数高的地区以黄淮海平原为核心集中分布,低的地区则主要分布在中国的西部。利用空间自相关分析方法,对中国1997～2007年农作物绿水占用指数的总体空间区域差异及时间演变趋势进行研究,结果显示,中国农作物绿水占用指数空间上存在着显著的集聚现象,但该现象逐年呈减弱趋势。结合局部自相关分析,对中国31个省区11年间的农作物绿水占用指数区域分异的时空演变规律进行探索,并对演变原因做出解释。     

基于Hargreaves-Samani回归修正的作物参考蒸散发计算适用性研究

为提高Hargreaves-Samani（H-S）模型计算参考蒸散发的精度,利用西北黄河流域与长江中下游平原共128个气象站点1961—2010年的逐日气象资料对H-S模型进行回归修正,以Penman-Monteith（P-M）模型为标准,评价了H-S改进模型H-S_CORR模型的计算精度,并且以第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）气候模式来对H-S_CORR模型进行了未来适应性评价。结果表明：修正后,在验证期内,长江中下游平原4个分区的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）的平均值分别下降了6.21 mm·月^-1和6.38 mm·月^-1;西北黄河流域4个分区的MAE和RMSE的平均值分别下降了9.26 mm·月^-1和9.23 mm·月^-1,2个研究区域修正后的决定系数（R²）比修正前最少提高1%。在CMIP6气候模式的未来气候情景下R²均达到0.98以上,具有良好的适应性。该研究修正的模型方法可为仅有气温数据的地区提供较高精度的参考蒸散发估算方法,为高频灌溉提供较为准确的数据基础。     

Remote sensing classification approach to large-scale crop cultivation identification: A case study of the Aral Sea Basin

Since the collapse of the Soviet Union, the crop cultivation structure in the Aral Sea Basin has changed dramatically, and these changes are worth studying. However, historical crop remote sensing mapping at the watershed scale remains challenging, especially crop misclassification at the cropland edge due to mixed pixels. Therefore, we proposed a field segmentation approach to constrain field edges based on time-series Sentinel-2 remote sensing images and the Google Earth Engine platform and then employed the random forest algorithm to perform crop classification based on time series Landsat/Sentinel-2 images and crop phenology information to produce historical crop maps in the Aral Sea Basin from the 1990s onward. The results showed that the intersection over union between the extracted field edges and in situ-measured field size data was 0.65. The overall accuracy of crop mapping was 95.2% in 2019. Then, we extended our method to historical mapping over the 1991–2015 period with accuracies ranging from 82.8% to 91.3%. Moreover, our method applied to historical mapping works well in terms of accuracy and policy matching. These findings indicate that our method can accurately distinguish cropland edges to reduce classification errors due to mixed pixels. This method is promising for solving the cropland edge problem for historical crop mapping in the Aral Sea Basin and can potentially provide a reference for historical crop classification in other watersheds of the world.     

大兴安岭林区无人机可见光影像散发枯立木识别算法

枯立木识别对森林资源管理,生物多样性保护,以及森林碳储量变化评估具有重要价值.无人机高分辨率影像为枯立木调查提供了较为便捷的方式.现有枯立木识别算法多依靠拥有红边、近红外波段的多光谱影像来实现.相比于多光谱相机,消费级无人机通常搭载的是用于获取可见光(RGB)影像的普通数码相机,较少的波段信息为基于RGB影像的枯立木自...     

遥感信息与作物生长模型结合研究进展北大核心

遥感能周期性地获取大范围的地表作物信息,通过适当的反演方法能够定量地提供作物在区域尺度上的生长状况;而作物生长模型可以在单点尺度上模拟出作物生长发育的动态变化,对作物长势以及产量变化的做出机理性解释。将遥感信息与作物生长模型结合能实现二者优势互补,已成为目前作物长势监测和估产研究中的重要方法。本文总结了遥感信息和作物生长模型结合的两种主要方法,即驱动法和同化法,介绍了两种方法的常用算法、优缺点及国内外的应用情况,同时总结了将二者结合的研究趋势以及目前研究中存在的一些问题,旨在为后续遥感信息与作物生长模型结合的研究提供一定理论参考。