小麦生物量和真实叶面积指数的高光谱遥感估算模型
基于遥感和作物生长模型的多尺度冬小麦估产研究
逐日气象数据来自中国科学院青藏高原研究所的《中国 区域地面气象要素驱动数据集》％切，时间分辨率为3 h,空 间分辨率为0. 1°X0. 1°,包含7个气象要素：近地面气温、 降水、气压、比湿度、10 m风速、下行短波和长波辐射。经 过格式转换与要素计算得到模型所需的气象要素。饱和水汽 压差（vapor pressure deficit, VPD）由近地表2 m气温数据与 露点温度计算得到，数据来自欧洲中期天气预报中心（Euro
图1研究区概况 Fig. 1 Overview of the study area
1.5实割实测产量数据 实割实测产量数据来自国家统计局，为地块尺度数据，
处理成村级尺度的冬小麦单位面积产量。2012年一2018年 间，全省共包含1 265个可用的村级站点/年组合，其中皖北 650个，皖中506个，皖南109个。 1.6 SCYM估产框架
随机森林由多棵决策树组成，本质是将若干个弱分类器 集成为强分类器的集成算法。利用bootstrap有放回地抽取 与样本集相同大小的训练集，构建分类回归树，针对每棵树 的分类结果，采取投票（取众数）或算术平均的方法得到分类
第7 期
光谱学与光谱分析
2207
或回归结果"误差则基于未被抽取的样本组成的数据集来计 算！本研究中将季节性天气变量（播种一越冬期积温、全生 育期降水量、5月太阳辐射、12月一2月平均气温）及不同观 测日期下的模拟LAI作为随机森林的特征变量集合，模拟产 量作为输出结果训练模型！ 1. 9 SCYM在安徽地区冬小麦的应用 1. 9. 1 WOFOST模型参数优化
基于高光谱遥感与safy模型的冬小麦地上生物量估算
ｍｏｄｅｌ ｔｈａｔ ｃａｎ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｃｒｏｐｓ ａｔ ａ ｓｉｎｇｌｅ ｐｏｉｎｔ ｓｃａｌｅ. Ｄａｔａ
(１. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院ꎬ 焦作 ４５４０００ꎻ
２. 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室ꎬ 北京 １０００９７ꎻ
３. 国家农业信息化工程技术研究中心ꎬ 北京 １０００９７ꎻ ４. 北京市农业物联网工程技术研究中心ꎬ 北京 １０００９７)
摘要: 为了探索准确、 高效地估算冬小麦地上生物量 ( Ｄｒｙ ａｅｒｉａｌ ｍａｓｓꎬ ＤＡＭ) 的方法ꎬ 获取 了 ２０１３—２０１４ 年 和
ｃｏｕｐｌｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｃｏｍｂｉｎｅｓ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｃｒｏｐ ｇｒｏｗｔｈ ｍｏｄｅｌꎬ ａｎｄ
ｈａｓ ｇｒｅａｔ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｉｎ ｃｒｏｐ ｇｒｏｗｔｈ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ. Ｄｒｙ ａｅｒｉａｌ ｍａｓｓ ( ＤＡＭ) ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ
Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００９７ꎬ Ｃｈｉｎａ
３. Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００９７ꎬ Ｃｈｉｎａ
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一、引言冬小麦是世界上重要的粮食作物之一，对人类的生存和发展具有重要意义。
因此，准确预测冬小麦的产量和品质对于农业生产和国民经济发展至关重要。
然而，冬小麦产量和品质受到多种因素的影响，如土壤养分、气象条件等。
基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型可以提供有效的冬小麦产量和品质的预测方法。
本文将重点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上的应用。
二、DSSAT模型简介DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）模型是一种基于农业科学原理和农业系统模拟的决策支持系统，广泛应用于全球各地的农业管理和决策中。
该模型可以模拟农田生态系统中的各种生理和生态过程，如作物生长、土壤水分和养分环境等。
通过输入土壤属性、作物品种、管理措施、气象数据等参数，DSSAT模型能够模拟和预测作物的生长和产量。
三、遥感数据在DSSAT模型中的应用遥感数据是通过卫星或飞机获取的地球表面的信息，包括地表温度、植被指数、土壤湿度等。
这些数据能够提供大面积的地表信息，对于农业生产的决策和管理具有重要意义。
在DSSAT 模型中，通过将遥感数据作为模型的输入，可以更精确地模拟和预测冬小麦的生长和产量。
例如，遥感数据可以提供冬小麦的叶绿素含量和植被覆盖度，从而反映作物的光合作用和生长状态。
同时，遥感数据还可以用于监测土壤湿度和作物水分胁迫等关键参数，为提高冬小麦产量和品质提供可靠的依据。
四、气象预报数据在DSSAT模型中的应用气象预报数据是指天气预报部门根据大气环流和气象要素变化趋势所进行的预测数据。
这些数据可以提供未来一段时间内的气温、降水量和光照等信息。
在DSSAT模型中，气象预报数据可以用于预测冬小麦的生长季节和气候条件。
基于UAV高光谱遥感的春小麦表型特征提取
式为 ｙ ＝ ０ ７９６２ｘ ＋ ０ １２２８ꎬ 相关性决定系数 Ｒ ２ 达到了
数ꎮ 特 别 是ꎬ ＮＤＳＩ (７１０ꎬ７１４) 与 ＬＡＩ 的 相 关 系 数 高 达
测与预测高度之间呈现出显著的线性关系ꎬ 具体表达
指数与 ＬＡＩ 和 ＣＣＣ 的相关性显著且优于传统植被指
０ ８０８ꎬ 而 ＲＭＳＥ 为 ０ １０５ꎮ 这表明模型具有相对较高
此外ꎬ ＤＳＭ 数据由无人机点云数据生成ꎮ
１ ２ ３ 光谱指数选取
通过对各个波段的反射率按照一定的代数形式进
行组合ꎬ 得到试验区作物冠层的光谱指数ꎮ 本研究参
征的研究仍相对较少ꎮ
综上所述ꎬ 本研究基于无人机高光谱遥感技术分
析春小麦在不同生长阶段的表型特征变化ꎮ 具体目标
考相关研究ꎬ 选取 ７ 种植被指数 ＮＤＶＩ、 ＥＶＩ２、 ＯＳＡ￣
环境风险和 ３Ｓ 综合应用ꎮ
２ ２０２４ꎬＶｏｌ ４４ꎬＮｏ ０４
农业与技术 ※农业科学
度ꎬ 其中基于骨架算法提取玉米高度具有一定优势ꎬ
基金项目: 国家自然科学基金地区项目 ( 项目编号: ４２２６１０１９) ꎻ 内蒙古师范大学研究生科研创新基金资助项目 ( 项目编号: ＣＸＪＪＳ２２１３１)
作者简介: 呼斯乐 (１９９６－) ꎬ 男ꎬ 硕士在读ꎮ 研究方向: 植被高光谱遥感ꎻ 通讯作者包玉龙 ( １９８２－) ꎬ 男ꎬ 副教授ꎮ 研究方向: 灾害与
食安全具有重要影响ꎮ 因此ꎬ 准确、 快速、 高效地获
窄波段光谱指数作为自变量的花青素估算模型在精度
取小麦表型特征对其生长过程的监测具有重要意义ꎮ
方面明显优越于传统的植被指数模型ꎮ 相比于传统的
现阶段作物表型信息的提取主要依赖地基、 卫星
基于高光谱遥感的农作物叶面积指数反演方法的分析与比较
基于高光谱遥感的农作物叶面积指数反演方法的分析与比较摘要：高光谱遥感技术作为反演农作物叶面积指数（LAI）的一个有力工具，近几年来已经越来越被国内外学者所重视。
本文比较系统地总结了利用高光谱遥感反演LAI值的一般方法，即包括试验田建立、光谱数据采集、LAI值测定、HVI值计算、反演模型的生成五个步骤。
总结出了一些常见农作物的最佳的LAI 值定量反演模型，便于今后相关研究时查阅。
关键词：高光谱遥感；叶面积指数（LAI）；反演模型Abstract: High spectrum remote sensing technology as the inversion of crop leaf area index ( LAI ) are a powerful tool, in recent years it has been pay more and more attention of both domestic and foreign scholars. The paper systematically summed up the use of hyperspectral remote sensing inversion of LAI value general methods, including experimental field establishment, data acquisition, LAI value, HVI value calculation, determination of inversion model is generated in five steps. Summarizes some common crop optimal LAI value quantitative inversion model for future related research, consulting.Key words: remote sensing; leaf area index (LAI); inversion model引言遥感技术是指远距离、在不直接接触目标物体情况下,通过接收目标物体反射或辐射的电磁波,探测地物波谱信息,并获取目标地物的光谱数据与图像,从而实现对地物的定位、定性或定量的描述。
高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展
高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展茅恒昌（北京师范大学资源与环境学院，北京 100875）摘 要：随着生活质量要求的逐渐提升，高光谱技术在现代农业的发展中起到重要的作用。
文章通过对高光谱技术在农业遥感中的应用现状进行分析，以此深入研究高光谱技术在农业遥感中应用。
通过农业作物产量品质、生长情况以及生长性状进行全面的发展。
通过对现阶段研究情况的总结和分析，推动高光谱技术在农业遥感中的应用，从根本上提升国家农业种植的综合能力。
关键词：高光谱技术；农业遥感；生长性状中图分类号：S127 文献标志码：A 文章编号：1672-3872（2017）22-0088-01——————————————作者简介： 茅恒昌（1983-），男，安徽阜阳人，硕士在读，研究方向：农业遥感。
1 高光谱技术在农业遥感中的发展方向现阶段，精细农业成为国家农业现代化发展的主要目标和方向，而高光谱遥感技术在农业监测方面展现出来的快速高效、精准无损的特点，让其成为农业遥感监测中的重要应用手段。
精细农业是一种结合信息、生物以及工程等多种高新技术为一体的现代化农业管理手段，通过科学系统的管理方法提高农业资源的利用效率，在保证环境无污染的情况下，提升农产品的产量和质量。
考虑到精细农业对数据和信息的需求，传统的分析方法无法满足现代化农业发展，因此将遥感技术、地理信息系统、全球定位系统都应用到农业监测中。
农业遥感属于这三种技术其中之一，根据监测的不同类型分为农作物的土壤成分遥感信息模型、作物灾害估计遥感分析模型等。
而高光谱技术作为遥感技术中的重要手段，在国家现代化精细农业的发展中得到了广泛的应用。
利用高光谱技术获取相比传统分析技术中更加完整准确的农业作物参数，为农业作物的管理和种植提供保障。
2 高光谱技术在农业遥感中的具体应用2.1 农业作物生长长势监测1）叶面积指数。
高光谱遥感技术因为不会对作物造成破坏的特点，因而被应用到监测作物的叶面积上，弥补传统获取农业作物叶面积指数的耗时过长等缺点，以最小的破坏，获取最精准的叶面积指数。
基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究
基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究吕玮;李玉环;毛伟兵;宫雪;陈士更【期刊名称】《农业资源与环境学报》【年(卷),期】2017(034)006【摘要】植物净光合速率是植物生产的基础,是体现植物生长状况的重要生理指标。
本文将小麦旗叶高光谱波段反射率进行一阶导数变换后与净光合速率（Pn）进行相关性分析确定敏感波段,分别采用二次多项式逐步回归（QPSR）、偏最小二乘法（PLSR）、BP神经网络法（BPNN）3种方法构建小麦旗叶的净光合速率反演模型,并对3种模型的预测精度进行比较分析。
结果表明：（1）将小麦旗叶的原始光谱进行一阶导数变换后与Pn进行相关性分析确定的敏感谱区集中在750-925 nm 之间,确定的6个敏感波段分别是：760、761、767、814、815、889 nm;（2）基于QPSR、PLSR、BPNN3种方法以及敏感波段的反射率一阶导数构建的Pn估测模型预测精度都较高,说明用这3种方法以及敏感波段对Pn的估测是可行的,其中模型估算能力顺序为QPSR〉BPNN〉PLSR,说明小麦旗叶Pn的最佳高光谱分析模型为小麦叶片750-925 nm反射率一阶导数变化后的QPSR模型。
【总页数】5页(P582-586)【作者】吕玮;李玉环;毛伟兵;宫雪;陈士更【作者单位】[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000;;[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000;;[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000;;[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000;;[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000【正文语种】中文【中图分类】S127【相关文献】1.水氮运筹对伊犁河流域新垦土壤冬小麦旗叶SPAD值、净光合速率及产量的影响2.灌浆期高温对小麦旗叶净光合速率及籽粒生长的影响3.基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究4.基于小波分析小麦旗叶净光合速率高光谱遥感反演5.冬小麦条锈病严重度高光谱遥感反演模型研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展
麦类作物学报2009,29(1):174-178Jo ur na l of T rit iceae Cr ops高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展李映雪,谢晓金,徐德福(南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044)摘要:精准农业是现代化农业生产中实现低耗、高效、优质与安全的重要途径,高光谱遥感技术可以快速准确地获取农田作物生长状态的实时信息,为实施精准农业提供重要的技术支撑。
本文综述了以高光谱遥感技术监测作物长势(包括叶面积指数和生物量)、作物生物化学参数(包括植物的氮素营养、叶绿素含量、叶片碳氮比等)和籽粒品质(包括籽粒蛋白质含量、面筋含量、淀粉积累量等)的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期为未来精确农业快速发展提供参考。
关键词:作物;高光谱遥感;生长监测中图分类号:S24;S311文献标识码:A文章编号:1009-1041(2009)01-0174-05Application of Hyperspectral Remote Sensing Technologyin Monitoring Crop GrowthLI Ying-xue,XIE Xiao-jin,XU De-fu(College of Applied M eteorology,Nanjin g U nivers ity of Information T echnology,Nan jing,Jiangsu210044,China)Abstract:Precision farming is an im por tant appr oach to realizing low consumption,high yield,goo d qual-i ty and safety in m odern agricultural production.H yperspectral remo te sensing can rapidly and precisely de-termine the g row th status of cro p in the field,w hich offers im por tant technical suppo rt for im plementation of precision farming.On the basis of hyper spectral remo te sensing,m onitoring character of crop g row th, bio-chemical parameter s and grain quality of crop w ere summarized and som e ideas for further resear ch w ere discussed in this paper,w hich could supply an im por tant reference and guideline for quickly develop-m ent o f precision farm ing in the futur e.Key words:Crop;H yperspetral remo te sensing;Grow th;Monitoring精准农业是在现代信息技术、生物技术与工程技术等一系列高新技术最新成就的基础上发展起来的一种重要的现代农业生产形式,它是实现农业低耗、高效、优质与安全的重要途径,目前,已成为世界农业技术的研究重点,其中遥感技术是实施精准农业的重要工具之一。