生态环境学报
生態環境學報
생태배경학보
ECOLOGY AND ENVIRONMENT
2012年
10期
1665-1669
,共5页
叶面积指数%归一化植被指数%植被净第一性生产力%气象因子%估产%模型精度
葉麵積指數%歸一化植被指數%植被淨第一性生產力%氣象因子%估產%模型精度
협면적지수%귀일화식피지수%식피정제일성생산력%기상인자%고산%모형정도
小麦是世界上最重要的粮食作物,小麦生产对中国的粮食保障起着十分重要的作用,及时、准确、大范围对小麦产量进行监测预报,对于农学经济发展和粮食政策制定具有极为重要的现实意义.对作物产量进行遥感监测的原理是建立在其遥感特征基础之上的,通过建立作物长势指标与遥感信息的定量关系,可实现对作物产量的监测预报.文章基于2009年MODIS遥感数据和气象数据,利用Arcgis和ENVI提取纯小麦像元,并提取纯小麦像元对应的NDVI、NPP和LAI,获取分县NDVI、NPP和LAI均值,利用统计软件对产量数据和分县遥感参数均值进行数据整理和分析,建立了河南省冬小麦产量估算模型.以往研究多采用遥感图像上某像元和地面调查点进行研究,具有很大的不确定性,文章以县为单位,对冬小麦平均单产和县域内冬小麦种植像元遥感参数的均值进行相关研究,提高了模型模拟精度.同时文章选用多种遥感参数和多项气象因子建立估产模型,避免了针对一个参数进行估产的局限性.在最佳时相的选择上,根据冯美辰(2010)以往的研究结果,从4月以后,5月8日和4月20日植被指数和产量相关性最大,4月份之前冬小麦处于返青到拔节期,对产量来说还有很多不确定因素,因此文章选用5月8日和4月20日进行冬小麦估产研究.结果表明,5月8日的估产模型优于4月20日,加入气象因子的遥感气象估产模型优于只采用遥感参数进行估产的遥感模型.利用2010年产量数据对模型精度进行检验,遥感气象模型预测精度在70.2%到99.7%之间,平均精度为90.7%;遥感模型预测精度在68.1%到95.5%之间,平均精度为83.9%.表明遥感气象模型模拟精度更高,其精度可以满足大面积估产要求,可以对产量预报提供科学参考.
小麥是世界上最重要的糧食作物,小麥生產對中國的糧食保障起著十分重要的作用,及時、準確、大範圍對小麥產量進行鑑測預報,對于農學經濟髮展和糧食政策製定具有極為重要的現實意義.對作物產量進行遙感鑑測的原理是建立在其遙感特徵基礎之上的,通過建立作物長勢指標與遙感信息的定量關繫,可實現對作物產量的鑑測預報.文章基于2009年MODIS遙感數據和氣象數據,利用Arcgis和ENVI提取純小麥像元,併提取純小麥像元對應的NDVI、NPP和LAI,穫取分縣NDVI、NPP和LAI均值,利用統計軟件對產量數據和分縣遙感參數均值進行數據整理和分析,建立瞭河南省鼕小麥產量估算模型.以往研究多採用遙感圖像上某像元和地麵調查點進行研究,具有很大的不確定性,文章以縣為單位,對鼕小麥平均單產和縣域內鼕小麥種植像元遙感參數的均值進行相關研究,提高瞭模型模擬精度.同時文章選用多種遙感參數和多項氣象因子建立估產模型,避免瞭針對一箇參數進行估產的跼限性.在最佳時相的選擇上,根據馮美辰(2010)以往的研究結果,從4月以後,5月8日和4月20日植被指數和產量相關性最大,4月份之前鼕小麥處于返青到拔節期,對產量來說還有很多不確定因素,因此文章選用5月8日和4月20日進行鼕小麥估產研究.結果錶明,5月8日的估產模型優于4月20日,加入氣象因子的遙感氣象估產模型優于隻採用遙感參數進行估產的遙感模型.利用2010年產量數據對模型精度進行檢驗,遙感氣象模型預測精度在70.2%到99.7%之間,平均精度為90.7%;遙感模型預測精度在68.1%到95.5%之間,平均精度為83.9%.錶明遙感氣象模型模擬精度更高,其精度可以滿足大麵積估產要求,可以對產量預報提供科學參攷.
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