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基于主動遙感的冬小麥群體動態(tài)監(jiān)測

時間:2023-05-07 04:21:06 工業(yè)農(nóng)業(yè)論文 我要投稿
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基于主動遙感的冬小麥群體動態(tài)監(jiān)測

摘要:莖蘗數(shù)的多少是冬小麥達到最佳產(chǎn)量的關鍵因素,也是氮肥調控的重要指標.然而為了獲得一個代表性的莖蘗數(shù),傳統(tǒng)的人工數(shù)分蘗的方法費時費力.近年來,隨著遙感,特別是主動遙感技術的長足發(fā)展,為解決這個問題提供了機遇.文章通過2008年-2009年在河北曲周縣中國農(nóng)業(yè)大學試驗站的播期、播量和氮水平田間試驗,采用主動光譜儀GreenSeeker對冬小麥群體動態(tài)進行實時監(jiān)測,并建立模型來預測小麥莖蘗數(shù).研究表明,以歸一化植被指數(shù)(NDVI)和簡單比值植被指數(shù)(RVI)這兩個植被指數(shù)建立模型都能成功預測小麥莖蘗數(shù),兩個植被指數(shù)與莖蘗數(shù)有著顯著的線性關系.NDVI與莖蘗數(shù)的決定系數(shù)(R2)介于0.25~0.64之間,RVI與莖蘗數(shù)的決定系數(shù)(R2)介于0.26~0.65之間.驗證結果進一步證實了NDVI能更好地在生育前期預測冬小麥的莖蘗數(shù),有高的決定系數(shù)(R2,0.54~0.64)、低的均方根誤差(RMSE,260~350莖蘗數(shù)·m-2)和低的相對誤差(RE,16.3%~23.0%).這些結果表明,主動光譜儀是一個很好的工具可以用來監(jiān)測冬小麥的群體動態(tài). 作者: 吳軍華[1]  岳善超[1]  侯鵬[1]  孟慶峰[1]  崔振嶺[1]  李斐[2]  陳新平[1] Author: WU Jun-hua[1]  YUE Shan-chao[1]  HOU Peng[1]  MENG Qing-feng[1]  CUI Zhen-ling[1]  LI Fei[2]  CHEN Xin-ping[1] 作者單位: 中國農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院,北京,100193中國農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院,北京,100193;內蒙古農(nóng)業(yè)大學生態(tài)環(huán)境學院,內蒙古,呼和浩特,010019 期 刊: 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal: SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年,卷(期): 2011, 31(2) 分類號: S127 關鍵詞: 冬小麥    植被指數(shù)    莖蘗數(shù)    機標分類號: X83 TN2 機標關鍵詞: 主動遙感    小麥群體    動態(tài)監(jiān)測    Active    Population Dynamics    莖蘗數(shù)    歸一化植被指數(shù)    決定系數(shù)    冬小麥    群體動態(tài)    建立模型    預測    光譜儀    NDVI    均方根誤差    遙感技術    相對誤差    線性關系    田間試驗    實時監(jiān)測 基金項目: 國家十一五科技支撐計劃項目 基于主動遙感的冬小麥群體動態(tài)監(jiān)測[期刊論文]  光譜學與光譜分析 --2011, 31(2)吳軍華  岳善超  侯鵬  孟慶峰  崔振嶺  李斐  陳新平莖蘗數(shù)的多少是冬小麥達到最佳產(chǎn)量的關鍵因素,也是氮肥調控的重要指標.然而為了獲得一個代表性的莖蘗數(shù),傳統(tǒng)的人工數(shù)分蘗的方法費時費力.近年來,隨著遙感,特別是主動遙感技術的長足發(fā)展,為解決這個問題提供了機遇.文章...

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