基于主动遥感的冬小麦群体动态监测

作     者：吴军华 岳善超 侯鹏 孟庆峰 崔振岭 李斐 陈新平 WU Jun-hua;YUE Shan-chao;HOU Peng;MENG Qing-feng;CUI Zhen-ling;LI Fei;CHEN Xin-ping

作者机构：中国农业大学资源与环境学院北京100193 内蒙古农业大学生态环境学院内蒙古呼和浩特010019 

出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期：2011年第31卷第2期

页      面：535-538页

核心收录：

学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 

基　　金：国家"十一五"科技支撑计划项目(2006BAD02A15)资助 

主　　题：冬小麦 植被指数 茎蘖数 

摘      要：茎蘖数的多少是冬小麦达到最佳产量的关键因素,也是氮肥调控的重要指标。然而为了获得一个代表性的茎蘖数,传统的人工数分蘖的方法费时费力。近年来,随着遥感,特别是主动遥感技术的长足发展,为解决这个问题提供了机遇。文章通过2008年—2009年在河北曲周县中国农业大学试验站的播期、播量和氮水平田间试验,采用主动光谱仪GreenSeeker对冬小麦群体动态进行实时监测,并建立模型来预测小麦茎蘖数。研究表明,以归一化植被指数(NDVI)和简单比值植被指数(RVI)这两个植被指数建立模型都能成功预测小麦茎蘖数,两个植被指数与茎蘖数有着显著的线性关系。NDVI与茎蘖数的决定系数(R2)介于0.25～0.64之间,RVI与茎蘖数的决定系数(R2)介于0.26～0.65之间。验证结果进一步证实了NDVI能更好地在生育前期预测冬小麦的茎蘖数,有高的决定系数(R2,0.54～0.64)、低的均方根误差(RMSE,260～350茎蘖数.m-2)和低的相对误差(RE,16.3%～23.0%)。这些结果表明,主动光谱仪是一个很好的工具可以用来监测冬小麦的群体动态。