改正的盖度-坡度-OSAVI反演法的江西省草地资源盖度预测

草地资源调查中盖度具有较为直接的代表性,目前对盖度的调查以人工实地调查为主。针对大区域的实地调查投入大、周期长等问题,本文以Landsat 8、ASTER GDEM影像、地理国情普查中草地图斑及134个实地样地调查数据的盖度数据为数据源,通过提取坡度数据、选取74个实地样点盖度调查数据及优化的土壤调节植被指数(OSAVI),建立相关模型,对研究区的草地资源的盖度进行反演,形成全域草地盖度灰度值图斑分布图。对60个实地调查的样地盖度与反演盖度进行误差分析,最终显示反演盖度与实地盖度高度一致。

基于4波段作物光谱测量仪的小麦分蘖数预测

使用4波段(550 nm、650 nm、766 nm和850 nm)便携式作物反射光谱测量仪对泰农18型冬小麦分蘖状态进行自动监测与建模,通过分析植被指数与分蘖数的相关关系实现了对分蘖数的建模预测。首先利用仪器获得小麦冠层在4个波段的反射信号,计算对应波段的作物冠层反射率,经校正后计算得到OSAVI、MSAVI、SAVI、EVI2、TVI、NDGI、NDVI、RVI和DVI 9种多波段组合的植被指数。然后分析以上9种植被指数与小麦分蘖数之间的相关关系,确定了可用于该类型小麦分蘖状态监测和评价的植被指数类型。2013—2014年在山东省淄博市和桓台县开展了田间试验,计算了不同氮素水平下泰农18型小麦返青期和起身期分蘖数以及其两个生育期分蘖数与9种植被指数之间的相关系数,OSAVI(650,850)指数与返青期茎蘖数相关系数最高,决定系数最高为0.85,均方根误差为118.93;EVI2(650,850)指数与起身期茎蘖数相关系数最高,决定系数最高为0.84,均方根误差为73.04;以上试验结果表明,在冬小麦返青期和起身期利用OSAVI(650,850)和EVI2(650,850)两种植被指数可以快速预测小麦分蘖状态,可为田间精细管理提供科学依据。

基于光谱指数的变量施肥对冬小麦产量构成的影响及其效益分析

为给小麦变量施肥提供依据,利用冬小麦起身期和拔节期冠层光谱数据,选用反映冬小麦长势信息的优化土壤调节植被指数(OSAVI)和变量施肥模型进行变量施肥管理,以相邻地块常规非变量(均一)施肥区为对照区,研究了基于光谱指数的变量施肥对冬小麦产量构成的影响及其效益。结果表明,变量区OSAVI的变异系数较对照区有所降低;变量区产量、穗数和穗重高于对照,且变异系数均较对照区有所降低;变量区的穗粒重低于对照区,但变异系数增加;变量区的千粒重高于对照区,变异系数相近。变量区籽粒蛋白质含量高于对照,变异系数低于对照。变量区农作物经济效益高于对照区,土壤硝态氮浓度降低,生态效益明显。

利用光谱指数进行冬小麦变量施肥的可行性及其效益评价

变量施肥技术作为精准农业一个新的发展方向,如果能以适时获得的高光谱数据代替传统繁琐的实验室土壤养分测定数据来指导变量施肥实践,那将对我国精准农业的发展具有重要的实践意义。研究根据冬小麦起身拔节期冠层光谱数据,选用反映冬小麦长势信息的优化土壤调节植被指数(OSAVI)进行变量施肥,对光谱指数(OSAVI)指导变量施肥实践的可行性进行了探讨,结果表明起身拔节期的冠层光谱特征值与产量之间表现出很好的线性相关关系,可以根据起身期的冠层光谱特征值预测当季作物目标产量。对变量施肥效益也做了研究,结果显示通过变量施肥能够改善冬小麦的长势差异状况,显著提高了冬小麦籽粒产量,降低各处理产量之间的变异,但各处理籽粒品质之间的差异却略有增加。

变量施肥对开花后冬小麦冠层光辐射性能及产量的影响

为了进一步评价基于SPAD值的冬小麦变量施肥算法的可行性,从冬小麦的开花期到成熟期,分别对变量施肥处理和传统施肥处理的冬小麦,进行冠层OSAVI值、SPAD值、LAI值、消光系数和产量的测定及计算。结果表明,开花后,变量施肥处理对冬小麦的LAI值有良好的影响,在生育后期仍能保持较高的水平,并且保持较低的消光系数,旗叶SPAD值具有明显优势,并且3个指标的变异系数均有所降低;同时变量施肥处理冬小麦的冠层光谱指数优势也非常明显,说明变量施肥处理不但保证了冬小麦产量和经济效益的提高,也保证了群体结构的优势。

基于遥感影像的湖泊湿地识别研究

选取江苏湖泊作为研究区,利用Landsat 7 TM数据,结合相关的统计资料和数据,选用归一化植被指数和最优土壤调节指数,以决策树为主的混合分类方法进行湖泊湿地识别研究。

基于AOTF成像的马铃薯叶片氮素含量估算研究

利用基于声光可调谐滤波器(Acousto-optic Tunable Filter,AOTF)成像光谱仪获取高光谱数据,探索由马铃薯冠层光谱数据建立的植被指数TCARI/OSAVI与叶片氮素含量之间的相关关系,并建立相应的估算模型。结果表明:植被指数TCARI/OSAVI与马铃薯叶片氮素含量有很强的相关性,决定系数为0.726,达极显著相关。经过实测数据验证,估算模型:y=-8.5937x+8.8518有较好的可靠性。

洪泽湖湿地类型变化分析

以洪泽湖湿地为研究区,结合归一化植被指数(NDVI)、最优调节土壤植被指数(OSAVI)和缨帽变换后的亮度指数(BVI)、绿度植被指数(GVI)、湿度指数(WVI),基于知识规则对洪泽湖湿地进行分类试验。通过建立洪泽湖湿地分类的分类模型,以区分不同湿地类型,并利用1973年、1984年和2006年3个时相多波段MSS/TM数据对洪泽湖淡水湖泊湿地进行分类。结果表明:基于知识规则的分类方法简单易行,且易于剔除提取地物时的干扰信息;多种指数参与到分类中能够提高分类的总体精度;在1973—2006年这33年间,洪泽湖敞水区和湿地植被急剧减少,亟待采取有效的措施进行保护。

基于高光谱响应与模拟模型的冬小麦变量追氮研究

为给小麦变量施氮提供依据,利用冬小麦起身期和拔节期冠层光谱数据,选用反映冬小麦长势信息的优化土壤调节植被指数OSAVI(Optimization of soil-adjusted vegetation index)与CERES-Wheat模型相结合进行变量施肥管理(变量区),以相邻地块常规非变量(均一)施肥区(对照区)为对照,对变量追氮模型的可行性进行探讨,并对变量追肥处理的实际效果进行分析。结果表明,CERES-Wheat模型能较好地反映冬小麦的生长状况,在冬小麦产量预测中,目标产量与实测产量具有良好的一致性。变量施肥区的产量、籽粒蛋白质含量及经济效益均优于对照区,同时变量施肥区的籽粒产量和蛋白质含量的空间变异较对照均有所降低,说明基于高光谱响应与模拟模型的冬小麦变量追氮技术具有一定的理论意义和实用价值。