中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(IARRP-2012-29)
- 作品数：3 被引量：47H指数：3
- 相关作者：夏天周清波周勇吴文斌于雷更多>>
- 相关机构：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所华中师范大学更多>>
- 发文基金：全球变化研究国家重大科学研究计划国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于高光谱遥感和HJ-1卫星的冬小麦SPAD反演研究被引量：11
- 2013年
- 冬小麦SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)是评价其健康状况的重要农学参数,传统监测方法效率较低,旨在将田间监测和遥感技术相结合,探讨我国江汉平原地区冬小麦SPAD的遥感监测方法。研究选取湖北省潜江市后湖管理区为研究区域,利用ASD Fieldspec 3地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪在田间采集冬小麦冠层光谱和叶片SPAD,选取4种植被指数与叶片SPAD进行回归分析并构建预测模型。经模型精度检验,NDVI较适合对该地区冬小麦SPAD反演。然后将NDVI-SPAD反演模型与HJ-1卫星影像相结合,进行研究区域的冬小麦SPAD反演,通过比较HJ-1卫星影像反演SPAD与田间实测值,经分析均方根误差(RMSE)为6.32。结果表明,利用NDVI植被指数模型能够较好进行研究区内冬小麦SPAD反演。实现了从地面监测到卫星遥感不同尺度的冬小麦SPAD反演,为大面积冬小麦SPAD监测提供技术和方法。
- 夏天周勇周清波吴文斌
- 关键词：冬小麦SPAD反演
- 基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法被引量：30
- 2012年
- 【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm,蓝光450 nm波段对叶面积指数变化最为敏感,通过构建植被指数与叶面积指数模型,相关性均较好,决定系数(R2)为0.675—0.757,其中NDVI反演模型的R2最高为0.757。【结论】经模型精度检验,NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好,较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演。
- 夏天吴文斌周清波周勇于雷
- 关键词：冬小麦叶面积指数
- 基于HJ-1卫星的冬小麦叶片SPAD遥感监测研究被引量：8
- 2012年
- SPAD能够反映植株叶绿素含量,而植株叶绿素的含量及动态变化,对评价作物生产能力、预测产量和品质均有重要意义。该研究以湖北省潜江市后湖管理区冬小麦为研究对象,通过田间观测不同生育期冬小麦叶片SPAD变化情况,结合我国自主研发的HJ-1卫星对研究区域进行同步监测,选取并计算RVI、DVI、NDVI、GRVI四种植被指数,通过对4种植被指数与冬小麦叶片SPAD进行相关性分析,并构建植被指数与冬小麦叶片SPAD回归反演模型,结果显示相关性均较高。通过对比四种植被指数模型反演精度,NDVI-SPAD对数模型预测精度较高,精度检验表明平均相对误差为-2.34,均方根误差(RMSE)为5.65,能够较好的反演研究区域内的冬小麦SPAD。利用HJ-1卫星结合NDVI-SPAD对数模型能够有效对研究区域冬小麦叶片SPAD进行遥感监测。
- 夏天周清波陈仲新周勇于雷
- 关键词：HJ-1卫星冬小麦SPAD
