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基于中高分辨率卫星遥感数据的县域冬小麦估产

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农业工程学报 2009年第7期25卷 118-123页

作者：秦元伟赵庚星姜曙千程晋南孟岩李百红许国臣韩吉光山东农业大学资源与环境学院泰安271018 广饶县丁庄镇人民政府东营257300

随着人口的增加和耕地面积的不断减少,粮食安全问题一直备受关注。该文以山东省广饶县为研究区,探讨基于中高分辨率卫星遥感数据的县域冬小麦估产技术。采用陆地卫星和中巴资源卫星(CBERS)中高分辨率遥感图像,选择冬小麦信息较为突出的... 详细信息

随着人口的增加和耕地面积的不断减少,粮食安全问题一直备受关注。该文以山东省广饶县为研究区,探讨基于中高分辨率卫星遥感数据的县域冬小麦估产技术。采用陆地卫星和中巴资源卫星(CBERS)中高分辨率遥感图像,选择冬小麦信息较为突出的4个相似时相,经几何精校正、掩膜、相对辐射校正等预处理,在分析研究区典型地物光谱特征的基础上,采用决策树分类方法提取冬小麦种植面积。同时,利用植被指数变化规律对各时相植被指数进行修正,根据植被指数分布情况及其与产量的关系,分别构建了基于像元比值植被指数之和(∑RVI)及不同长势区归一化植被指数(NDVI)的冬小麦估产模型。结果显示:各时相冬小麦种植面积的提取精度均在96%以上,且具有较好的空间精度;二种估产模型的估产精度分别达到了96%以上和94.74%,效果较好。研究为县域冬小麦产量的预测提供了有效方法,能更好地指导冬小麦生产和粮食政策的制定,对区域农业可持续发展和粮食安全有积极价值。

关键词：相对辐射校正决策树分类植被指数冬小麦估产

基于APSIM模型和遥感数据的冬小麦估产研究

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农业与技术 2022年第4期42卷 40-45页

作者：贺付伟河南省商丘市气象局河南商丘476000

小麦是我国重要的粮食作物之一。气候变化、人口增长和耕地面积降低等给我国粮食安全带来了巨大挑战,小麦产量的精确估算对我国粮食生产宏观调控策略具有重要的意义。将作物模型和遥感数据相结合来提高作物大区域产量估测的精度是当前... 详细信息

小麦是我国重要的粮食作物之一。气候变化、人口增长和耕地面积降低等给我国粮食安全带来了巨大挑战,小麦产量的精确估算对我国粮食生产宏观调控策略具有重要的意义。将作物模型和遥感数据相结合来提高作物大区域产量估测的精度是当前研究的热点问题。本文以黄淮海平原冬小麦为研究对象,利用MODIS影像数据对冬小麦种植区和生育期最大叶面积指数LAImax进行提取,利用参数校正后的APSIM模型模拟了小麦产量对不同播期、种植密度和水氮施用量的响应,构建了小麦产量和归一化LAImax的关系方程,结合MODIS影像数据的归一化LAImax,估算了黄淮海平原冬小麦产量。基于统计年鉴产量,并对估产结果进行了验证。结果表明:APSIM模拟的产量和归一化LAImax关系达到了极显著(R^(2)=0.71),在市级和县级尺度上估计的总产和实际总产有较好的一致性(R^(2)均>0.7),但单产的估计精度稍差(市级和县级尺度上的R^(2)分别为0.31和0.46)。

关键词：冬小麦估产 MODIS数据黄淮海平原

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基于MODIS-NDVI的河南省冬小麦估产模型研究

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基于MODIS-NDVI的河南省冬小麦估产模型研究

作者：杜天昊重庆大学

学位级别：硕士

小麦是我国主要粮食作物之一，其播种面积占粮食作物总播种面积的五分之一。河南省小麦播种总产占全国总产的近50%。利用先进的科学技术监测小麦的种植面积、生长情况，及时准确地预估算、预报小麦产量，能够加强小麦生产管理，优化种... 详细信息

小麦是我国主要粮食作物之一，其播种面积占粮食作物总播种面积的五分之一。河南省小麦播种总产占全国总产的近50%。利用先进的科学技术监测小麦的种植面积、生长情况，及时准确地预估算、预报小麦产量，能够加强小麦生产管理，优化种植空间格局，进一步发挥其生产潜力。同时对国家调整粮食储备，政府有关部门制定宏观经济计划和科学合理的粮食政策，以及商品交易估价提供着重要的技术支持，具有重要的价值和意义。近年来随着航天技术的不断进步和计算机图像处理技术的逐步增强，卫星遥感技术在各个领域取得了良好的发展和广泛的应用。在农业科学方面，遥感也成为一种重要的信息收集、处理手段。遥感估产基本方法根据不同作物自身具有的波谱反射特征，利用遥感卫星所携带的传感器获得的光谱数据信息，结合不同的数据处理方法合成不同的植被指数[1]，再利用植被指数与产量建立回归模型。论文对河南省地区冬小麦产量与归一化植被指数NDVI之间的关系进行了研究。理论上对先前遥感估产使用的线性回归模型进行了改进和优化，建立了解释性更好、理论精度相对更为准确的估产模型。具体研究工作和取得的成果如下。遥感数据库资料扩充：在前期工作中，首先获取了2009至2012年河南省各县的冬小麦产量数据，和美国宇航局11年2月至5月的MODIS卫星遥感图片。遥感卫星图片处理研究：利用计算机图像处理技术，使用ENVI等遥感图像处理软件，经过图像定标、校正、投影工作，得到河南省地区单日植被指数信息遥感图像。 NDVI合成方法研究：提取单日NDVI之后，利用最大值合成方法，对单日NDVI分别按照旬合成（周期为10日）和生长阶段合成（周期为15日）。并提取得到两种MODIS-NDVI指数多天合成数据，用于对比分析。产量与NDVI相关性研究：经过相关性分析，确定了利用NDVI指数进行估产的可行性，得到河南省冬小麦最佳遥感估产时段为三月下旬，拔节期。估产模型建立和分析：利用R软件，通过建立单变量和多元回归模型对比分析，同时通过利用逐步回归和主成分回归方法进行模型改进。得到更为科学、更具有实际意义的河南省地区冬小麦估产模型。方程对实际2012年产量值的拟合优度为90.72%，达到应用中冬小麦估产的精度需求。

关键词：冬小麦估产归一化植被指数 MODIS-NDVI 线性回归

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基于MODIS的龙口市冬小麦估产研究

基于MODIS的龙口市冬小麦估产研究

作者：翟晓雷山东师范大学

学位级别：硕士

冬小麦是我国主要粮食作物之一,在我国北方地区更是占有举足轻重的地位,特别是近年来人口不断增多,耕地资源不断的减少,导致粮食问题日益严重。因此,在冬小麦的生长阶段进行长势监测和产量估计,对国家实现及时、准确地掌握粮食生产状况... 详细信息

冬小麦是我国主要粮食作物之一,在我国北方地区更是占有举足轻重的地位,特别是近年来人口不断增多,耕地资源不断的减少,导致粮食问题日益严重。因此,在冬小麦的生长阶段进行长势监测和产量估计,对国家实现及时、准确地掌握粮食生产状况和在粮食宏观调控、政府有关部门制定科学合理的粮食政策、国际农产品贸易中争取到主动权都有十分重要的意义。随着卫星遥感技术的发展,对农作物进行产量预报的研究也得到了快速的发展。与新兴的遥感和GIS相结合的估产技术,作为农作物监测和估产的一种新的科学手段,以宏观、快速、客观等优点受到各级政府部门和决策部门的重视。Terra/MODIS是一种新型的卫星传感器,覆盖范围广,而且监测周期短,每天一次对地面进行覆盖,为作物的遥感监测和估产提供了新的机遇。本论文受“中德科技合作与交流项目”(2007DFB70200)和“山东省自然科学基金”(Y2008E10)课题项目的支持。文章首先综述了目前国内外在遥感估产方面的研究现状和研究动态,阐述了该项研究的主要内容和实际意义。其次通过多种渠道下载了多时相高光谱分辨率EOS MODIS数据,并对数据进行处理,包括预处理、几何校正和影像切割等,从而获得研究区范围内的影像数据。再次在经过处理的遥感影像的基础上提取研究区内冬小麦的种植面积。根据提取的叶面积指数和植被指数,分析研究两者的关系,从而得到冬小麦的长势信息,并且通过构造植被指数的时序曲线,建立冬小麦的单产模型,获得研究区分乡镇的冬小麦单产数据。在冬小麦生长发育状况研究中,讨论了对冬小麦长势进行定量化分析方法的可行性。通过在试验区建立冬小麦植被指数与主要的生物物理参数——即叶面积指数LAI的关系模型,反演出冬小麦不同时期的长势信息。并且EVI反演冬小麦长势信息的效果比NDVI要好,因此利用EVI确定了研究区分乡镇的长势情况和单产模型。最后进行了龙口市2010年总产量的预测,并根据实地采集数据,进行了精度分析。研究结果表明,利用MODIS进行冬小麦的种植面积提取及产量预测的方法是可行的,但在研究区较小的情况下由于混合像元的存在造成了误差较大,总体上整个研究区总产预测的误差都控制在了10%以内,保证了估产的准确性。在论文的最后总结了得出的结论和成果,并展望了在将来的工作中需要进一步解决的问题。

关键词： MODIS 冬小麦估产植被指数面积提取长势监测

基于WOFOST作物模型与叶面积指数同化的冬小麦遥感估产研究

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基于WOFOST作物模型与叶面积指数同化的冬小麦遥感估产研究

作者：陈艳玲河南理工大学

学位级别：硕士

作物长势监测和产量预测的准确性,对于促进农业可持续发展和保障国家粮食安全具有非常重要的意义。卫星遥感观测和作物生长模型是近年来作物长势监测和产量预测应用较为广泛的重要技术。但是,遥感信息尚不能真正揭示作物生长发育状况、... 详细信息

作物长势监测和产量预测的准确性,对于促进农业可持续发展和保障国家粮食安全具有非常重要的意义。卫星遥感观测和作物生长模型是近年来作物长势监测和产量预测应用较为广泛的重要技术。但是,遥感信息尚不能真正揭示作物生长发育状况、产量形成的内在机理及其环境气象条件对其的影响;作物生长模型从单点研究发展到区域应用时宏观资料的获取和参数的区域化方面存在较多困难,二者各自的优势和不足引发了研究人员对遥感信息与作物生长模型耦合技术的高度关注。筛选和优化模型参数是基于遥感与作物模型同化的区域作物估产的关键问题。本文选取河北省藁城市冬小麦作为研究对象,采集多个关键生育期的生理生化数据、农田环境数据和气象数据等,并获取准同步的环境减灾小卫星HJ-CCD影像数据,采用植被指数反演冬小麦叶面积指数(LAI),基于扩展傅里叶振幅灵敏度检验法(EFAST)对作物生长模型(WOFOST)的参数进行全局敏感性分析,筛选敏感性参数,调整WOFOST模型的核心参数,利用查找表优化算法实现遥感信息与WOFOST模型的同化,并定量预测区域冬小麦单产水平。论文的研究工作及主要结论如下:(1)本文选取7种表征冬小麦群体特性能力较强的植被指数,分别与实测LAI值建立线性回归反演模型,结果表明:增强型植被指数(EVI)所建立的模型精度最高(开花期R2=0.964,灌浆期R2=0.920),预测能力最强(开花期R2=0.901,灌浆期R2=0.991)。因此,选取EVI作为遥感反演LAI的优选植被指数。(2)本文采用EFAST方法对WOFOST作物生长模型中的26个初始参数进行全局敏感性分析,构建敏感性指数评价各个参数对冬小麦产量形成的影响程度,将敏感性指数大于0.10的参数确定为敏感因子,最终筛选出6个待优化参数,即出苗到开花期的有效积温(TSUM1)、DVS=0.5时的比叶面积(SLATB1)、DVS=1.0时的比叶面积(SLATB2)、叶片衰老指数(SPAN)、20℃条件下的单叶光能初始利用效率(EFFTB3)和30℃条件下对最大2CO同化率的影响系数(TMPF4)。对其他敏感性小的参数,由实测计算、查阅文献获得或者直接利用WOFOST模型默认值,完成对WOFOST模型参数的调整。(3)本文以遥感反演的LAI作为冬小麦长势表征参量,利用查找表优化算法,构建基于WOFOST模型和遥感LAI数据同化的区域尺度冬小麦单产预测模型,预测精度达0.941,RMSE=194.58kg/hm2。达到了同化的目的,找到了待优化参数的最佳取值,最终完成了单产模拟。研究结果表明利用查找表优化算法构建的遥感与WOFOST作物生长模型同化技术可以有效地实现区域冬小麦单产预测与制图。

关键词：冬小麦估产叶面积指数 WOFOST模型同化

利用双变量同化与PCA-Copula法的冬小麦单产估测

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武汉大学学报（信息科学版） 2022年第8期47卷 1201-1212页

作者：王鹏新陈弛张悦张树誉刘峻明中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 陕西省气象局陕西西安710014 中国农业大学土地科学与技术学院北京100193

为了进一步提高冬小麦产量估测的精度,基于集合卡尔曼滤波算法和粒子滤波(particle filter,PF)算法,对CERES–Wheat模型模拟的冬小麦主要生育期条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)、叶面积指数(leaf area i... 详细信息

为了进一步提高冬小麦产量估测的精度,基于集合卡尔曼滤波算法和粒子滤波(particle filter,PF)算法,对CERES–Wheat模型模拟的冬小麦主要生育期条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)、叶面积指数(leaf area index,LAI)和中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据反演的VTCI、LAI进行同化,利用主成分分析与Copula函数结合的方法构建单变量和双变量的综合长势监测指标,建立冬小麦单产估测模型,并通过对比分析选择最优模型,对2017-2020年关中平原的冬小麦单产进行估测。结果表明,单点尺度的同化VTCI、同化LAI均能综合反映MODIS观测值和模型模拟值的变化特征,且PF算法具有更好的同化效果;区域尺度下利用PF算法得到的同化VTCI和LAI所构建的双变量估产模型精度最高,与未同化VTCI和LAI构建的估产模型精度相比,研究区各县(区)的冬小麦估测单产与实际单产的均方根误差降低了56.25 kg/hm^(2),平均相对误差降低了1.51%,表明该模型能有效提高产量估测的精度,应用该模型进行大范围的冬小麦产量估测具有较好的适用性。

关键词：同化 PCA-Copula 主成分分析叶面积指数条件植被温度指数作物生长模型冬小麦估产

基于MODISEVI的冬小麦产量遥感预测研究

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农业工程学报 2005年第10期21卷 90-94页

作者：王长耀林文鹏中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室北京100101

T erra-M OD IS数据集同时具有归一化植被指数(NDV I)和增强型植被指数(EV I)两种植被指数。为了对比这两种植被指数在农作物估产中的应用效果,该文利用M OD IS-NDV I和M OD IS-EV I作为遥感特征参量,以对美国冬小麦的长势监测与产量预... 详细信息

T erra-M OD IS数据集同时具有归一化植被指数(NDV I)和增强型植被指数(EV I)两种植被指数。为了对比这两种植被指数在农作物估产中的应用效果,该文利用M OD IS-NDV I和M OD IS-EV I作为遥感特征参量,以对美国冬小麦的长势监测与产量预测为例进行了研究:运用区域作物特定生育期内多年的NDV I和EV I值与作物产量进行相关分析,采用一次线性拟合方法分别建立回归方程,估算当年的农作物产量。结果表明,EV I明显地比NDV I更好地与产量建立回归方程,用EV I建立的回归方程,各州相关系数大多在0.7以上;而用NDV I建立的回归方程,相关性不稳定。因此利用EV I建立的模型对2004年美国冬小麦进行估产,并将预测结果与美国国家统计署6月1号公布的预测结果进行对比,结果发现,美国国家统计署预测单产误差为3.05%,总产误差为-2.56%,而该研究预测结果单产误差为2.62%,总产误差为-1.77%且预测时间比美国国家统计署预测时间提前约半个月。可见EV I可以更有效地进行作物监测及估产,提高预测的准确性。

关键词： MODIS EVI 美国冬小麦估产

基于遥感信息和WOFOST模型参数同化的冬小麦单产估算方法研究

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麦类作物学报 2018年第9期38卷 1127-1136页

作者：陈艳玲顾晓鹤宫阿都胡圣武北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京100875 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部北京100875 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000

为探讨遥感信息和作物生长模型在作物估产方面的优势互补特性,选取河北省藁城市冬小麦作为研究对象,采集多个关键生育时期的生理生化、农田环境、气象等数据,并获取准同步的环境减灾小卫星HJ-CCD影像数据,采用植被指数反演冬小麦叶面积... 详细信息

为探讨遥感信息和作物生长模型在作物估产方面的优势互补特性,选取河北省藁城市冬小麦作为研究对象,采集多个关键生育时期的生理生化、农田环境、气象等数据,并获取准同步的环境减灾小卫星HJ-CCD影像数据,采用植被指数反演冬小麦叶面积指数(LAI),基于扩展傅里叶振幅灵敏度检验法(EFAST)对WOFOST作物模型的26个初始参数进行全局敏感性分析,筛选敏感性参数,调整WOFOST模型的核心参数,利用查找表优化算法构建基于WOFOST模型和遥感LAI数据同化的区域尺度冬小麦单产预测模型,并定量预测区域冬小麦单产水平。结果表明,增强型植被指数(EVI)是遥感反演LAI的最佳植被指数(开花期建模r^2=0.913,RMSE=0.410,灌浆期建模r^2=0.798,RMSE=0.470),预测能力最强(开花期r^2=0.858,RMSE=0.531,灌浆期r2=0.861,RMSE=0.428);筛选出6个待优化参数,即TSUM1、SLATB1、SLATB2、SPAN、EFFTB3和TMPF4;产量预测精度r^2=0.914,RMSE=253.67kg·hm^(-2),找到了待优化参数的最佳取值,最终完成了单产模拟。

关键词：冬小麦估产叶面积指数 WOFOST模型同化

基于CASA模型的禹城市冬小麦遥感估算研究

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基于CASA模型的禹城市冬小麦遥感估算研究

作者：李兆杨山东师范大学

学位级别：硕士

粮食是人类生存的根本,关乎整个社会的稳定、发展,冬小麦作为我国北方主要的粮食生产作物,其生产活动在环境污染日益严重的今天受到严重威胁,粮食安全问题逐渐成为我国不可忽视的生存发展问题,因此,及时地监测了解冬小麦生长周期中的生... 详细信息

粮食是人类生存的根本,关乎整个社会的稳定、发展,冬小麦作为我国北方主要的粮食生产作物,其生产活动在环境污染日益严重的今天受到严重威胁,粮食安全问题逐渐成为我国不可忽视的生存发展问题,因此,及时地监测了解冬小麦生长周期中的生长状态,分析影响其生长的关键因素,估算冬小麦的产量,对于加强冬小麦的生长监管保护,改善冬小麦生长态势,促进产量增长有着重要意义。本文主要使用CASA模型,以山东禹城市为研究区,利用遥感数据、太阳辐射数据、温度数据、气温数据和土地利用数据等,在遥感与GIS技术的支持下,对2015年禹城市冬小麦NPP值进行估算,研究禹城市冬小麦NPP的时空分布规律和各影响因子的重要性,然后通过产量转化模型得出禹城市冬小麦产量估算情况,与实测数据进行对比分析,继而验证模型精度。本文主要内容包括:(1)估算CASA模型中的重要参数,如植被覆盖指数、太阳净辐射、太阳总辐射、植被对光合有效辐射的吸收比例等。修订CASA模型中的重要参数,主要是对植被覆盖指数和冬小麦最大光能利用率的修订,通过资料查询,结合禹城市实际情况,对禹城市重要参数进行模拟。(2)通过对NPP的估算结果研究分析2014年10月份至2015年6月份禹城市净初级生产力时空分布规律。通过估算分析得出2014年10月—2015年1月,冬小麦NPP呈现下降趋势。2015年1月—5月,冬小麦NPP迅速升高,增长幅度明显增加,NPP在5月份达到最高值。随着冬小麦的成熟与收获,进入6月份之后,冬小麦NPP明显下降。根据冬小麦的生长周期进行分析NPP变化规律不同生长周期的变化规律,结果显示:禹城市冬小麦的不同生长周期内的NPP值分布差异明显,幼苗期NPP总量最大值达到193.5gc/m2,生长期NPP总量最大值达到208.66gc/m2,成熟期NPP总量最大值达到582.94gc/m2。研究分析山东禹城市净初级生产力NPP的年平均值以及总量,不同乡镇NPP总量与平均值的分布情况,分析结果如下:2014年10月至2015年6月禹城市冬小麦NPP总量最高值为916.84gc/a,区域平均值为612.76gc/a。禹城市11个乡镇的冬小麦NPP平均值差异不是很明显,基本都处于500gc/m2以上,整体冬小麦NPP均值较高,其中冬小麦NPP平均值最高的是李屯。禹城市11个乡镇NPP总量与各乡镇的NPP均值分布差异较大,整体分布不均,其中最高的是房寺和伦镇,均为39216gc/a,占全市冬小麦NPP总量的30%以上。(3)构建产量转换模型,结合所得NPP值模拟计算出2015年禹城市冬小麦产量,并对产量模型进行精度验证。通过构建产量转换模型,结合禹城市冬小麦NPP估算结果,得出禹城市2015年冬小麦模拟估算产量结果,2015年禹城市冬小麦单产为6296.4kg·hm-2,低于2015年禹城市冬小麦统计单产(6847.5kg·hm-2),冬小麦单产集中分布在4000～8000kg·hm-2,而单产分布在0～4000kg·hm-2和8000～10000kg·hm-2的区域面积较小,不足10%。对产量估算模型进行精度验证,通过统计,禹城市11个乡镇的绝对误差平均值为-293.4kg·hm-2,其平均相对误差为-4.76%,精度基本可以满足冬小麦的估产要求。

关键词：植被净初级生产力 CASA模型禹城市冬小麦估产遥感