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51.
3S一体化技术支持下的西南地区冬小麦估产——以安宁河谷四县为例 总被引:4,自引:2,他引:4
农作物遥感估产已经是广泛应用的技术 ,但由于西南地区复杂的地貌类型以及遥感信息源等因素的限制 ,农作物估产方面的研究起步较晚 ,因而研究山区的农作物遥感估产对西南地区有重要的理论价值和现实意义。安宁河谷为一南北走向的山间盆地 ,是四川省第二大粮食生产基地。本文运用遥感 (RemoteSensing)、地理信息系统 (GIS)和全球定位系统(GPS)———简称 3S ,采取全数字式判读方式提取冬小麦的播种面积 ,进行野外点、线采样 ,并利用数理统计方法 ,建立了该地区的冬小麦估产模型 相似文献
52.
Sentinel-2数据的冬小麦地上干生物量估算及评价 总被引:3,自引:0,他引:3
作物生物量快速精确的监测对于农业资源的合理利用与农田的精准管理具有重要意义。近年来,遥感技术因其独特的优势已被广泛用于作物生物量的估算中。本文主要针对不同宽波段植被指数在冬小麦生物量(文中的生物量均是指地上干生物量)估算方面的表现进行探索。首先利用欧洲空间局最新的Sentinel-2A卫星数据提取出17种常见的植被指数,之后分别构建其与相应时期内采集的冬小麦地上生物量间的最优估算模型,通过分析两者间的相关性与敏感性,获取适宜进行生物量估算的指数。最后,绘制了研究区的生物量空间分布图。结果表明,所选的植被指数均与生物量显著相关。其中,红边叶绿素指数(CI_(re))与生物量的估算精度最高(决定性系数R~2为0.83;均方根误差RMSE为180.29 g·m~(–2))。虽然相关性较高,但部分指数,如归一化差值植被指数(NDVI)等在生物量较高时会出现饱和现象,从而导致生物量的低估。而加入红边波段的指数不仅能够延缓指数的饱和趋势,而且能够提高反演精度。此外,通过敏感性分析发现,归一化差值指数和比值指数分别在作物生长的早期和中后期对生物量的变化保持较高的敏感性。由于红边比值指数(SR_(re))和MERIS叶绿素敏感指数(MTCI)在冬小麦全生长季内一直对生物量的变化保持高灵敏性,二者是生物量估算中最为稳定的指数。 相似文献
53.
55.
利用新疆巴楚气象站1984—2013年逐日气象资料,运用线性回归、趋势系数、异常度、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了巴楚县多时间尺度气温的变化特征对冬小麦生长发育和产量的影响。结果表明:近30 a巴楚县冬季、春季平均气温均呈上升趋势,其中春季平均气温上升趋势显著,并于1998年发生了增暖性突变;寒冷日和酷冷日数均呈减少趋势,其中寒冷日数在1996年发生了减少性突变;稳定通过0℃界限温度的初日表现为提前、终日表现为推迟,持续日数则相应表现为增加趋势;日最高气温≥30℃日数呈增加趋势;冬小麦生长季内前期气温偏低,后期气温偏高是影响小麦产量的主要气候因子,其中抽穗、开花期的平均气温与小麦产量显著相关。 相似文献
56.
行播冬小麦热辐射方向性的影响因子 总被引:1,自引:0,他引:1
混合像元的热辐射方向性由于受到多种因素的影响而变得极为复杂。该文以行播冬小麦为例,建立矩阵模型,研究混合像元热辐射方向性问题。结果表明,混合像元热辐射方向性主要受到混合像元内部各组分在三维上分布的不均一、像元比辐射率的方向性以及由外界影响造成的各组分温度差异的影响。在这三个主要影响因子中,各组分的比辐射率是地物固有的特征,不随外界条件而发生变化。在同温条件下,像元热辐射方向性完全由像元比辐射率的方向性决定。而各组分温度虽然没有方向性,但可以通过组分空间分布对其产生调制作用。 相似文献
57.
58.
为找到不同土壤含水量对蒸腾速率的影响程度,通过对L1-6200便携式作物生理测定仪在不同土壤水分处理下的蒸腾速率观测值与气象条件计算得出的理论值进行比较,确定不同土壤水分条件下的蒸腾速率修正系数.分析发现:①在不同的土壤含水量下,未考虑修正系数的情况时,土壤含水量越小,理论计算误差越大;土壤含水量越大,理论计算误差越小.②土壤含水量小时蒸腾速率计算值的修正系数大,而土壤含水量偏大时修正系数小.③考虑修正系数后,计算误差显著减小,除了土壤含水量为14.89%稍有偏差外,其它土壤含水量状态下的理论计算值非常接近实际观测值.同时验证了不同土壤水分下的修正系数足显著的. 相似文献
59.
西峰市冬小麦耗水规律及其对产量的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
利用甘肃省西峰市的气象、土壤湿度、作物发育期和产量资料,通过水量平衡方程计算冬小麦在各生育阶段的耗水量,揭示了该地区冬小麦的耗水规律、土壤湿度变化规律和水发亏缺状况。通过回归模拟建立产量-耗水量模型,确定影响产量的水分关键期。 相似文献
60.
河北省冬麦区土壤水分监测预测系统及其应用 总被引:4,自引:1,他引:3
河北省冬小麦生育阶段正值少雨时期,一般年份只有在灌溉的情况下才能满足小麦生长发育的需求,麦区土壤水分实时监测预测对于灌溉决策十分重要。在冬小麦单站多层次土壤水分动态模型(VSMB模型)的基础上,根据河北省麦区从南到北冬小麦发育期和土壤类型的不同进行参数调整和修正,并对数据库进行设计,形成河北省整个冬麦区麦田土壤水分监测预测系统(RSM-MFS)。文中介绍了该系统的基本原理和功能,并对实际应用进行了效果分析。从近年在河北省冬麦区土壤水分的监测预测结果来看,监测相对误差在10%左右,风险预测相对误差在20%左右。 相似文献