本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間序列高光譜遙感影像的田塊尺度作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)　出處：《光譜學(xué)與光譜分析》2016年08期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,田塊尺度土壤理化性質(zhì)、作物長(zhǎng)勢(shì)、產(chǎn)量等存在極顯著的空間異質(zhì)性。高光譜遙感側(cè)重于光譜維度信息的提取,未充分利用空間與時(shí)相信息,限制了植被長(zhǎng)勢(shì)、生物量與產(chǎn)量的監(jiān)測(cè)精度。傳統(tǒng)格網(wǎng)采樣與地統(tǒng)計(jì)空間插值方法,耗時(shí)費(fèi)力、成本高,難以推廣;而遙感技術(shù)可以獲取農(nóng)作物生理參數(shù)的時(shí)空異質(zhì)性信息,可以用于田塊尺度的精準(zhǔn)管理分區(qū)(SSMZ)。以田塊尺度棉花地為研究對(duì)象,獲取時(shí)間序列航空高光譜遙感影像,分析不同長(zhǎng)勢(shì)棉花的反射光譜特征,構(gòu)建光譜指數(shù),綜合光譜、時(shí)相、空間維度信息,利用面向?qū)ο蠓椒ㄟM(jìn)行精準(zhǔn)管理分區(qū),建立產(chǎn)量遙感預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明:綜合多維信息的面向?qū)ο蠓指罘椒▋?yōu)于基于象元的方法,可以部分消除遙感與產(chǎn)量數(shù)據(jù)噪聲,提高棉花估產(chǎn)精度;不同植被指數(shù)與棉花產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)排序?yàn)橐浑A微分、NDVI、OSAVI、二階微分;對(duì)于同一尺度、單一時(shí)相,一階微分產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型精度較高,多時(shí)相多光譜植被指數(shù)也可以得到較高精度;對(duì)于同一輸入量、不同尺度,較少SSMZ個(gè)數(shù)的棉花產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型精度更高、穩(wěn)定性更好,這是由于影像與產(chǎn)量數(shù)據(jù)的空間定位存在一定的誤差造成。研究成果將豐富作物長(zhǎng)勢(shì)、估產(chǎn)方法,提高遙感監(jiān)測(cè)精度,加速無(wú)人機(jī)遙感在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用。
【作者單位】： 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;Center
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40801167) 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)博士啟動(dòng)基金項(xiàng)目(2009RC35;2010rcb22)資助
【分類(lèi)號(hào)】：S127
【正文快照】： 已有利用遙感技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)管理分區(qū)的研究存在如下問(wèn)弓|言 題,一是獲取的遙感影像數(shù)量有限,一般利用單時(shí)相、多光譜遙感影像[1°],難以準(zhǔn)確界定最優(yōu)的時(shí)相二是劃分的基于像元的遙感數(shù)據(jù)處理方法主要提取光譜維度的信 SSMZ數(shù)量較少,不利于變量施肥管理技術(shù)的精準(zhǔn)實(shí)施;三息,而高

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本文編號(hào)：1310832