基于多时相航空高光谱遥感影像的冬小麦长势空间变异研究
高光谱数据与冬小麦叶绿素密度的相关性研究
过对水 稻 叶绿素 密 度 与 高光 谱 数 据 的相 关 分 析 ， 表 明 叶绿素 密度 与光谱 数据 的相 关性 明显 优于 光谱 数
据 同 Ｌ 的相 关性 。 ＡＩ
该 研究 结合 冬 小麦 的生 长 发 育 规 律 ， 冬 小 麦 对 进 行 多时相 的冠层 光 谱 和 叶绿 素 密 度 的测 量 ， 过 通 对 光谱 数据 的各种 处 理 ， 叶绿 素 密 度 和 光 谱 数 据 对 进 行相 关分 析 ， 并且 建 立 了二者 之 间的 回归 方程 ， 作
ｋ ｈｍ２ ｇ／ ；Ｎ３： ５ ／ １ ０ ｋｇ ｈｍ２ ；Ｎ４： ００ ｋ ｈ ２ ｇ／ ｍ２；Ｎ５ ３ ０ ：０
数、 生物量 与 叶片 叶绿 素 浓 度等 参 量共 同反 映 了农
作 物 的生 长状 况和 生产 能 力 ， 而且 它具 有 其 自身 的 优越 性 。首先 ， 弥补 了叶 片 叶绿 素 浓度 只能反 映单 个植 株 的长 势 ， 而不能 表达植 被群 体 的长势 的不 足 ，
物建立 了统 一 的 线 性 回 归 关 系 ［ｌ ５。刘 伟 东 等 ［ 通 】
素积 累量 、 盖率 、 水 量 、 均 叶倾 角 等农 学 参 数 覆 含 平
之间 的关系 ， 能够 定性 描 述 和定 量 分 析作 物 的生 长 与遥感 光谱数 据之 间 的关 系 。其 中光 合色 素主要 是 叶绿素 ， 是最 为重 要和运 用最 为广泛 的参数 之一 。 叶 绿素和 植被 的光合 能 力 、 育 阶段 以及 氮 素 发 状 况有 较好 的相关性 ， 常是氮 素胁 迫 、 通 光合作 用 能 力和 植被 发育 阶段 （ 别 是衰 老 阶段 ） 特 的指示 器 ｕ 。 Ｊ 由于叶 片含氮 量和 叶绿 素 之 间 的变 化 趋 势相 似 ， 所 以可 以通 过测定 叶 绿素 来 监 测植 株 氮 素 营养 ， 因此
《2024年基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报》范文
《基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报》篇一一、引言随着科技的进步和全球气候变化的影响，农作物产量的预测变得越来越重要。
作为重要的粮食作物之一，冬小麦的产量和品质预测对于农业生产、市场供应以及政策制定都具有重要意义。
近年来，随着遥感技术和气象预报技术的不断发展，基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型在冬小麦产量和品质预测中得到了广泛应用。
本文旨在探讨基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型在冬小麦产量和品质预测中的应用。
二、方法1. 数据来源本研究使用的数据包括遥感数据、气象预报数据以及农田管理数据。
其中，遥感数据主要用于获取冬小麦的生长信息和空间分布情况；气象预报数据包括温度、降水、光照等关键气象因子；农田管理数据包括种植品种、施肥量、灌溉情况等。
2. DSSAT模型简介DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）模型是一种基于作物生长过程的农业决策支持系统，可对农作物的生长、发育和产量进行模拟和预测。
该模型包括多个子模型，可针对不同的农作物和地域条件进行定制化。
3. 模型构建与实现基于遥感数据和气象预报数据，本研究构建了DSSAT模型用于冬小麦产量和品质的预测。
首先，通过遥感数据获取冬小麦的空间分布和生长信息；其次，结合气象预报数据，将关键气象因子输入DSSAT模型中；最后，结合农田管理数据，对冬小麦的生长过程进行模拟和预测。
三、结果与分析1. 产量预测通过DSSAT模型对冬小麦的产量进行预测，结果表明该模型可以较为准确地预测冬小麦的产量。
通过对历史数据的拟合和分析，发现模型对不同地区、不同年份的冬小麦产量都有较好的预测效果。
此外，通过对比实际产量与预测产量，可以发现模型的预测精度较高，为农业生产提供了重要的参考依据。
2. 品质预测除了产量预测外，DSSAT模型还可以对冬小麦的品质进行预测。
国内外农作物遥感估产的研究进展
引言
引言
遥感光谱技术是一种利用遥感器获取农作物光谱信息，并据此进行农作物估 产的方法。它具有快速、无损、大面积等优点，为精准农业的发展提供了重要支 持。本次演示将介绍遥感光谱技术在农作物估产中的应用研究进展，以期为相关 领域的进一步研究提供参考。
研究现状
研究现状
近年来，遥感光谱技术在农作物估产中得到了广泛应用，主要包括激光诱导 击穿光谱技术、成像光谱技术、无线传感器技术等。其中，激光诱导击穿光谱技 术通过分析农作物的光谱反射和吸收特征，能够准确测定农作物的化学成分，进 而估算其产量。
1.国内外研究成果对比
在国内，中国农业科学院、中国科学院等机构也在遥感估产方面进行了大量 研究，提出了多种基于遥感的农作物估产方法。例如，利用多光谱遥感影像和作 物生长模型，对北方冬小麦产量进行估算，为区域农业管理和粮食预购提供了有 效手段。
2.影响因素分析
2.影响因素分析
农作物遥感估产的影响因素主要包括气候、土壤、品种、种植制度等。这些 因素在不同地区和不同作物之间存在差异，会对遥感估产的准确性产生影响。例 如，在水稻生长季，苗期渍水、生育期高温等气候因素会对水稻的生长和产量产 生影响。另外，不同品种和种植制度的水稻对遥感信息的响应也会有所不同，从 而影响估产的准确性。因此，在农作物遥感估产研究中，需要综合考虑各种因素 的影响，提高模型的适用性和准确性。
文献综述
统计模型法是另一种常用的农作物遥感估产方法，其基本原理是将遥感影像 作为自变量，将农作物产量作为因变量，建立回归模型，然后利用模型对农作物 产量进行预测。统计模型法的优点是能够反映农作物的空间异质性和时间变化， 但需要大量的实地调查和数据处理。
文献综述
光谱指数法是基于农作物光谱特性的遥感估产方法，其基本原理是利用遥感 影像的光谱信息建立农作物估产模型。光谱指数法的优点是能够反映农作物的生 理和生化变化，但需要选择合适的光谱指数和建立准确的估产模型。
基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报
基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报随着农业生产的不断发展，粮食安全问题日益突出，冬小麦作为我国的主要粮食作物之一，其产量和品质的预测具有重要意义。
传统的冬小麦产量和品质预测主要依靠农业人员的经验和个人观察，存在主观性强、时效性差等问题。
因此，如何运用先进的遥感数据和气象预报数据进行冬小麦产量和品质预测，成为当前的研究热点。
本文将介绍一种基于DSSAT模型的冬小麦产量和品质预测方法，该方法结合遥感数据和气象预报数据，具备较高的准确性和实用性。
首先，我们需要了解DSSAT模型的原理。
DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）是一套用于农作物生长和种植管理决策支持的模型系统。
该模型可以使用真实地理环境、气象、土壤种类和农艺管理措施等参数，通过模拟农业生产的不同阶段，从而对作物的产量和品质进行预测。
接下来，我们需要获得用于模型输入的遥感数据和气象预报数据。
遥感数据可以通过卫星遥感技术获取，包括植被指数、地表温度、降雨量等信息，这些数据可以提供冬小麦生长环境的监测指标。
气象预报数据可以从气象局等机构获取，包括气温、相对湿度、降雨概率等信息，这些数据可以提供冬小麦生长过程中的气候条件。
将遥感数据和气象预报数据输入DSSAT模型中，通过模拟冬小麦生长的各个阶段，包括播种、萌芽、抽穗等，并考虑到不同的农艺管理措施，如施肥、灌溉、杂草防治等，模型可以得出一个关于冬小麦产量和品质的预测结果。
同时，DSSAT模型可以根据实际情况进行调整和优化，以提高预测结果的准确性。
基于DSSAT模型的冬小麦产量和品质预测方法具有很高的应用前景。
首先，该方法可以实现对冬小麦产量和品质的快速预测，大大提高了农业决策的精度和决策效率。
其次，该方法可以帮助农民和相关部门预测冬小麦产量和品质的变化趋势，及时采取相应的措施，以保障粮食安全。
此外，该方法还可以对气候变化等因素进行分析，为冬小麦的种植和管理提供科学依据。
基于时间序列MODIS-NDVI的冬小麦遥感识别
基于时间序列MODIS-NDVI的冬小麦遥感识别刘剑锋;贾玉秋;张喜旺【摘要】In this paper, TM image covering the study area is used to update land use data, from which we can identify where winter wheat may be planted. Then a mask is created, which can reduce interference of other vegetation. Based on the selected samples of winter wheat, NDVI time series of the pure winter wheat pixels are extracted from NDVI products. Then an winter wheat identification model is constructed according to the NDVI curve features. Within the limited range, winter wheat will be identified based on the recognition model, and then the two-scale data are processed in a comprehensive way. Statistical yearbook data and random sampling are used to analyze the accuracy. The results show that the winter wheat acreage is 268.65×103 hm2 in the study area, Acreage accuracy is 91.56% and location accuracy is 87.46%. Compared with field surveys and artificial interpretation, it greatly improves the work efficiency and reduces the workload. Due to the low spatial resolution of MODIS, this method is suitable for crop type identification at regional scale in a large area.%利用TM影像更新研究区的土地利用数据,提取冬小麦可能出现的区域作为掩膜限定识别范围,从而可以减少其他植被类型信息的干扰;通过选取冬小麦样点,在时间序列NDVI数据中提取纯冬小麦的时序曲线,根据曲线特征构建时相识别模型;在限定的范围内根据识别模型提取冬小麦,进而将两个尺度数据进行综合处理和面积统计,冬小麦面积为268.65×103 hm2;利用统计年鉴数据和随机抽样两种方法进行精度分析,结果显示面积精度为91.56%,位置精度为87.46%.与实地调查和人工解译相比,大大提供了工作效率,减少了工作量,适用于大面积区域尺度的冬小麦监测.【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2017(056)008【总页数】4页(P1560-1563)【关键词】多时相;NDVI;土地利用类型;冬小麦识别【作者】刘剑锋;贾玉秋;张喜旺【作者单位】黄河水利职业技术学院,河南开封 475004;黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室,河南开封 475004;黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室,河南开封 475004【正文语种】中文【中图分类】TP79遥感技术在实现大面积作物长势监测、遥感估产、病虫害防治等农业生产过程中发挥了很大作用，是促进农业信息化发展的手段之一。
中国航天与美国天宝联合打造卫星导航领域高精尖产品
国家安全和提高测绘质量 为重 点 体现 了稳定行业 扩大就业
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宽严 相济 保 障发展 的原 则 4 月 2 7 日 至 2 8 目 国 家测 绘 局 在 昆
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明召开 全 国测绘 资质管理 工 作会议 总结 交流5年来测绘资质
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管理 工 作 情况 学 习 贯 彻 新 修 订 的 《测 绘 资 质 管 理 规 定 》 和 《测 ．
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信息 标 准 化 工 作 的规 范 性 文 件 共 分 6 章 2 4 条 《规 定 》 的 内 容
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主要 包括法律依据 适 用范 围和地理 信息标准化 工 作的主 要 任 、
务 基 本要 求 规定 了各级测绘 和标准化主 管部 门的职 责分 工
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确定 了全 国地 理 信息标准化 技术委 员会 的地位和作 用 从 标准 立 ．
绘 资质分级标准》 部署 全 国测绘 资质复审换证 工 作
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扑救黑龙江森林大火 测绘及 时作技术 支持
我 国 首个基础 地理 信息动态数据库 系统建成
本刊讯 我 国首个基础地理 信息动态数据库系统 由中国测绘
科学研 究院研发成功 近 日在北 京通 过 国家测绘局 组 织的专家验 ，
收 。
这 是 我国在数据库建库技 术方 面取 得 的重 大 突破 。
国家基础
地理 信息 动态数据库 系统 项 目建 立 了 基 础 地理 信 息 动态数 据库 模
型 提 出并 实现 了 多版 本 基 础 地 理 信 息 关 联 整 合 和 时 空 数 据 的动 ．
态可 视化 开 发了 时空数据库引擎 该 系统在时空数据模型 基
基于多时相遥感影像识别与分析高原主要农作物
基于多时相遥感影像识别与分析高原主要农作物
赵小娟;王霞;李琳;井梅秀;苏妍;刘晓玲;马建军
【期刊名称】《青海农技推广》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】本文基于归一化植被指数和决策树分类方法,借助多时相高分辨率遥感影像,利用青海省高原地区主要农作物的物候信息,结合地面调查和无人机测绘手段分析省内具有代表性意义的研究区的主要农作物。
结果表明归一化植被指数和决策树分类方法对高原主要农作物的面积识别具有较好的可靠性。
因此,基于多时相遥感影像数据分区域识别高原主要农作物,将有效解决高原地区因客观因素所造成的农作物面积提取的误差,为高原高海拔农作物面积识别与提取提供理论基础与技术指导。
【总页数】6页(P31-36)
【作者】赵小娟;王霞;李琳;井梅秀;苏妍;刘晓玲;马建军
【作者单位】青海省农牧业区划遥感中心;青海地理信息产业发展有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】S127
【相关文献】
1.基于多时相遥感影像采煤塌陷湿地扰动识别与格局分析
——以江苏省徐州市潘安湖湿地为例2.基于多时相遥感影像的采煤塌陷区典型扰动轨迹识别——以山东省济宁市典型高潜水位矿区为例3.多源DEM和多时相遥
感影像监测冰川体积变化——以青藏高原那木纳尼峰地区为例4.基于多源、多时相遥感影像的高原湖泊提取及其不确定性——以西藏羊卓雍错流域为例
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基于SAR卫星影像的农作物生长监测研究
基于SAR卫星影像的农作物生长监测研究近年来，随着遥感技术的迅速发展，基于SAR卫星影像的农作物生长监测逐渐成为研究热点。
SAR卫星影像具有不受云层和大气影响的优势，且具有高分辨率和高灵敏度的特点，被广泛应用于农业生产、自然资源管理和环境监测等领域。
一、SAR卫星影像在农作物生长监测中的应用在农作物生长监测方面，SAR卫星影像主要用于土壤水分监测和农田覆盖度计算。
土壤水分是影响农作物生长的重要因素之一，通过SAR卫星影像可以获取农田土壤水分信息，从而指导灌溉和农田管理。
同时，利用SAR卫星影像可以计算农田覆盖度，该指标反映出农作物的生长状况，对于农业生产的调控和管理具有重要意义。
二、SAR卫星影像在农作物生长监测中的研究进展目前，相关学者已经开始对SAR卫星影像在农作物监测中的应用进行了一系列的研究。
在SAR卫星影像的处理方面，研究人员主要探讨了相干性或幅度数据的时间序列分析、极化数据的应用以及多源数据的融合等技术手段，以提高监测精度和效果。
在具体应用方面，学者们关注了农田覆盖度和土壤水分等指标的计算方法和误差分析，同时也考虑了不同农作物种植区域之间的差异性。
三、未来发展方向随着遥感技术的不断改进和SAR卫星影像的不断丰富，相信SAR卫星影像在农作物生长监测中的应用将会越来越广泛。
未来的研究方向主要包括：1. 基于机器学习算法的数据解释和提取；2. 农作物生长监测数据和气象、土地等数据的融合应用；3. 多源数据的集成和数据决策支持系统的建立。
四、结语基于SAR卫星影像的农作物生长监测是农业生产中的一个重要研究领域，该技术的应用将会为现代化农业的发展提供有力支持。
加强SAR卫星影像的应用研究，将会为提高农业生产效率、保护自然资源和环境，推动可持续发展等方面发挥积极的作用。
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第７期光谱学与光谱分析１８２１
获取作物长势空间变异信息，进而有针对性地调控作物生长状况是可行的。
１材料与方法
１．Ｉ田问试验设计
基于土壤肥力测定的冬小麦变量施肥试验于２００１年～２００２年度在国家精准农业研究示范基地进行（图ｌ所示），整个试验区划分为南北两大部分，北边１８０ｍ×１８０ｍ区域为变量施肥区（以下简称变量区），南边１８０ｍ×１８０ｒｆｌ为对照区。
该实验区前茬为冬小麦，管理采用常规均一管理方式，２００１年试验小麦品种为京冬８，播种时间为９月２７日，播量为１５０ｋｇ・ｈａ～，施用２２５ｋｇ・ｈａ－１磷酸二按做基肥，与播种同时进行，３月２７日追施尿素７５ｋｇ・ｈａ－１。
变量区与对照区其他管理措施都相同，只是４月２５日追肥措施不同。
对照区采用均一施肥方式，追肥量采用变量区的平均施肥量为尿素１５０ｋｇ・ｈａ～，这样对照区的施肥总量与变量区一致。
变量区划分为１８ｍ×１８ＩＴＩ的网格单元，根据各单元土壤养分测试值，进行变量施肥，各单元小麦追肥量依照下式计算。
追肥量＝（小麦总吸肥量一基肥含氮量一土壤供肥量）／０．４（１）其中０．４为化肥当季利用率；小麦总吸肥量用下式计算小麦总吸肥量一目标籽粒产量×０．０３（２）其中目标籽粒产量为２００１年小麦产量的１．４倍，０．０３为每生产１公斤籽粒吸收的纯氮量［１阳；土壤供肥量由下式计算
土壤供肥量＝（播前碱解氮－－５０）×耕层土重（３）式中５０ｍｇ・ｋｇ－１是土壤碱解氮浓度的下限，在本文中耕层厚度按２０ＣＩＴＩ计算。
Ｆｉｇ．１Ｌａｙｏｕｔｆｏｒｗｉｎｔｅｒｗｈｅａｔｖａｒｉａｂｌｅ－ｒａｔｅｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｂａｓｅｄＯｎｓｏｉｌ删ｓａｍｐｌｉｎｇ如ｔａ
１．２数据获取
１．２．１航空高光谱图像数据获取
２００２年基地共开展了３次飞行数据获取试验，时间分别是４月１８日（冬小麦拔节期）、５月１７日（冬小麦灌浆始期）和５月３１日（冬小麦乳熟期）｝飞行使用的传感器是由中科院上海技术物理所研制的ＰＨＩ高光谱成像光谱仪［１１。
，ＰＨＩ为面阵推扫型光谱仪，光谱分辨率＜５ｎｎｌ，光谱范围４０５
８３５ｒｌｍ，共８０个波段［１２１。
每次飞行的航高为１０００１２００１２１，飞行航线为７个航带，覆盖整个小汤山基地。
获取的高光谱图像经辐射矫正、反射率转换和几何矫正，几何矫正后的ＰＨＩ图像具有北京５４坐标，重采样分辨率为１ｍ，对ＰＨｌ图像光谱数据的辐射校正方法采用了矩匹配方法，光谱数据的反射率转换则采用了经验线性法Ｅ３］。
１．２．２产量数据获取
研究区于２００２年６月１６日用带实时测产系统的ＣＡｓＥ２３６６联合收割机收获计产，获取了变最施肥区及对照区冬小麦产量数据【ｌ引，收割机割幅产量点代表５ｍＸ５ｍ范围产量。
其次于５月１８日～５月２０日测定了小麦株高的空间分布，采样间距为３．６ｍ，５月２３日～５月２５日测量了小麦穗数空间分布，采样间距为７．２ｍ，测量样段为１１ＴＩ，行距为２０ａｍ。
２数据处理与分析
２．１ＰＨＩ遥感影像光谱参数分析
对变量施肥区以及对照区所有像素在拔节期、灌浆期和乳熟期冬小麦光谱反射率进行了初步分析，研究中引入标准偏差来衡量不同波段光谱数据的分散程度，以期找到对作物长势变异敏感的波段，构建相应的光谱参数，结果如图２所示。
研究发现，光谱反射率分散度最大的区域主要集中在红边及近红外反射平台的附近［１“１５］，在近红外波段，乳熟期冬小麦光谱分散度最大，其次为拔节期和灌浆期。
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１：Ｗｈｅａｔｊｏｉｎｔｉｎｇｓｔａｇｅ；２：Ｗｈｅａｔｆｉｌｌｉｎｇｓｔａｇｅ；
３：Ｗｈｅａｔｍｉｌｋｙｓｔａｇｅ
（ａ）：Ｖａｒｉａｂｌｅａｒｅａ；（ｂ）：Ｃｏｎｔｒａｓｔａｒｅａ
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