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Remote sensing retrieval of winter wheat leaf area index and canopy chlorophyll density at different growth stages

Big Earth Data 2022年第4期6卷 580-602页

作者： naichen xing Wenjiang Huang Huichun Ye Yingying Dong Weiping Kong Yu Ren Qiaoyun Xie Key Laboratory of Digital Earth Science Aerospace Information Research InstituteChinese Academy of SciencesBeijing China University of Chinese Academy of Sciences Beijing China Key Laboratory of Earth Observation Aerospace Information Research InstituteChinese Academy of SciencesSanyaChina Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing Information Technology Aerospace Information Research InstituteChinese Academy of SciencesBeijingChina University of Technology Sydney SydneyAustralia

Leaf area index(LAI)and canopy chlorophyll density(CCD)are key indicators of crop growth status.In this study,we compared several vegetation indices and their red-edge modified counterparts to evaluate the optimal red-edge bands and the best vegetation index at different growth stages.The indices were calculated with Sentinel-2 MSI data and hyperspectral data.Their performances were validated against ground measurements using R2,RMSE,and bias.The results suggest that indices computed with hyperspectral data exhibited higher R2 than multispectral data at the late jointing stage,head emergence stage,and filling stage.Furthermore,rededge modified indices outperformed the traditional indices for both data genres.Inversion models indicated that the indices with short red-edge wavelengths showed better estimation at the early joint-ing and milk development stage,while indices with long red-edge wavelength estimate the sought variables better at the middle three stages.The results were consistent with the red-edge inflec-tion point shift at different growth stages.The best indices for Sentinel-2 LAI retrieval,Sentinel-2 CCD retrieval,hyperspectral LAI retrieval,and hyperspectral CCD retrieval at five growth stages were determined in the research.These results are beneficial to crop trait monitoring by providing references for crop biophysical and bio-chemical parameters retrieval.

关键词： Growth stages hyperspectral red-edge band Sentinel-2 vegetation index

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河南“7·20”极端暴雨的水文效应研究

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华北水利水电大学学报（自然科学版） 2023年第6期44卷 66-74,86页

作者：郭艺甘甫平闫柏琨白娟邢乃琛中国自然资源航空物探遥感中心北京100083

本研究利用4种GLDAS陆面模型(NOAH10-M、NOAH025-3H、CLSM10-M和CLSM025-DA)数据和3种GRACE/GRACE-FO重力卫星数据(CRS-M、JPL-M和GSFZ-M)揭示了河南省土壤含水量和陆地水储量对“7·20”极端暴雨的时空响应。结果表明:河南省2000—2021年平均土壤含水量为232.46 mm,2021年土壤含水量为247.49 mm;2003—2021年河南省陆地水储量整体上以1.04~1.39 cm/年的速率减少,其中陆地水储量在7—9月呈增加的趋势;受“7·20”极端暴雨的影响,2021年7月20日土壤含水量为660.91 mm,显著高于2000年7月—2020年7月的平均值(525.09 mm);不同深度的土壤含水量对“7·20”极端暴雨的响应不同,0~10 cm和10~40 cm的土壤层对降水具有瞬时响应,而受其缓冲作用的影响,40~100 cm和100~200 cm的土壤层含水量较为稳定;受降水的影响,2021年7月、8月、9月、10月河南省陆地水储量分别增加了76、52、102、62 mm。降水与水储量之间的相关性分析表明,区域水储量的年际下降趋势会掩盖降水对水储量造成的季节性变化规律。

关键词： GLDAS GRACE 陆地水储量土壤含水量极端降水河南省

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1948—2021年河南省土壤含水量时空分布特征及其影响因素研究

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自然资源遥感 2023年第3期35卷 241-252页

作者：郭艺甘甫平闫柏琨白娟邢乃琛刘琪中国自然资源航空物探遥感中心北京100083

本研究联合1948—2014年GLDAS_2.0数据和2000—2021年GLDAS_2.1数据,构建河南省1948—2021年逐月土壤含水量数据集。利用M-K趋势分析和突变检验、小波分析、互相关分析,揭示河南省土壤含水量的时空分布特征及主要影响因素。结果表明:重... 详细信息

本研究联合1948—2014年GLDAS_2.0数据和2000—2021年GLDAS_2.1数据,构建河南省1948—2021年逐月土壤含水量数据集。利用M-K趋势分析和突变检验、小波分析、互相关分析,揭示河南省土壤含水量的时空分布特征及主要影响因素。结果表明:重构的2000—2014年逐月土壤含水量与GLDAS_2.1提供的月度土壤含水量的平均偏差为2.09 mm,平均绝对误差为13.01 mm,均方根误差为18.26 mm,数据是可信的。基于该构建的土壤含水量数据,1948—2021年土壤含水量则以0.3010 mm/a的速度减少,其中,春季河南省土壤含水量的变化率为-0.2368 mm/a,夏季土壤含水量的变化率为-0.0855 mm/a,秋季土壤含水量的变化率为-0.3805 mm/a,冬季土壤含水量的变化率为-0.2403 mm/a。空间上,土壤含水量变化整体上由南向北递减,与降水和蒸散发具有明显的一致性。垂向上,单位深度土壤含水量为2.63 mm/cm。小波分析与互相关分析表明降水是影响土壤含水量的主要因素。本研究不仅揭示了河南省长时间序列的土壤含水量及其时空分布特征,还可为河南省地表水资源科学管理提供依据。

关键词： GLDAS 土壤含水量 M-K趋势分析小波分析互相关分析河南省

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红边位置改进算法的冬小麦叶绿素含量反演

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农业工程学报 2020年第23期36卷 162-170页

作者：钱彬祥黄文江叶回春孔维平任淯邢乃琛焦全军中国科学院大学北京100049 海南省地球观测重点实验室三亚572029 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 中国科学院空天信息创新研究院定量遥感信息技术重点实验室北京100094

植被反射光谱的红边位置对叶绿素含量高度敏感,利用遥感数据建立基于红边位置的作物叶绿素含量反演模型,可实现大范围作物及时的长势监测。该研究以冬小麦为研究对象,在学习6种经典红边位置求解算法的基础上,提出牛顿-切比雪夫插值法和... 详细信息

植被反射光谱的红边位置对叶绿素含量高度敏感,利用遥感数据建立基于红边位置的作物叶绿素含量反演模型,可实现大范围作物及时的长势监测。该研究以冬小麦为研究对象,在学习6种经典红边位置求解算法的基础上,提出牛顿-切比雪夫插值法和牛顿八点插值法2种改进红边位置求解算法。根据不同算法的红边位置分布特征综合分析了改进算法的优缺点,并在此基础上建立基于红边位置的冬小麦叶绿素含量反演模型。结果表明,与传统算法相比,2种改进算法均显著改善了双峰现象和红边位移,且基于改进算法的模型预测值与叶绿素含量实测值的决定系数>0.619,较最大一阶导数法,牛顿八点插值法提高了6.321%~9.947%,牛顿-切比雪夫插值法提高了5.024%~10.480%,具有更高的精度。同时,在2种改进算法中,牛顿八点插值法具有更高的稳定性与实用性。研究结果为植被理化参数反演与农业生产应用提供理论与技术支撑。

关键词：算法遥感模型冬小麦叶绿素反演牛顿-切比雪夫插值法牛顿八点插值法红边位置

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