基于遥感信息的农作物生物量估算研究进展

科学准确地估算农作物生物量是生物质能源开发利用战略的必要前提.随着遥感技术的不断发展,可获取遥感数据的时间、空间、光谱分辨率都在不断提高,为长时间跨度和大空间尺度的农作物生物量估算提供了有力支撑.对目前农作物生物量估算方法进行了分析总结,重点阐述了基于遥感信息的农作物生物量估算方法,并根据基于模型的不同将其分为４类(基于植被指数、净初级生产力、作物生长模型、作物表面模型的农作物生物量估算方法),对每一类方法的原理进行了详细论述,并就其在国内外典型的应用情况进行了分析,在此基础上总结了各种估算方法的优势及存在问题,展望了该领域未来主要的发展方向.     

基于Bi-Mimics模型的GNSS-R农作物生物量监测理论研究

GNSS-R(GNSS-Reflectometry)遥感从机理上讲属于双站雷达,在一阶辐射传输方程Mimics(Michigan Microwave Canopy Scattering)模型的基础上,将其修改为双站散射模型Bi-Mimics(Bistatic\|Mimics);将模型中的树干层去掉,保留树冠层和地表间的散射机制,发展了适用于农作物的Bi-Mimics模型。利用该模型,模拟分析在GNSS-R工作的L波段农作物的散射特性;根据GNSS-R设置模拟分析了镜像散射系数与农作物生物量之间的关系;并根据双站雷达理论公式,模拟了农作物生物量与接收机信号之间的关系。结果表明GNSS-R从理论上用来研究和监测农作物的生物量存在可行性,但研究工作有待进一步深入。     

有机和常规生产系统中甜瓜的生长发育和产量分析

在有机和常规两种生产系统中,研究了不同施肥水平对春秋两季甜瓜生长发育和产量的影响。结果表明:在施肥水平较高的春季,甜瓜伸蔓期至果实发育中期,两种系统对甜瓜生物量没有显著影响;在果实成熟期,有机生产系统中甜瓜的生物量较高,但经济产量与常规系统差异不显著。秋季生产试验降低了施肥量,在发育前期,有机生产的甜瓜生物量显著小于常规生产,果实成熟期差异不显著,但经济产量降低了9.8%。在同一生产系统内,施肥量对植株生物量和产量均无影响。不同生产季节对甜瓜的生长发育影响显著,春季甜瓜的生育前期生长缓慢,后期迅速,秋季相反;春季植株的总生物量和经济产量大于秋季。甜瓜干物质分配在伸蔓期以叶片为主,中后期以果实为主,不同生产系统和施肥水平不影响干物质在各器官的分配比例。     

苹果树蒸发蒸腾量的测定和计算

采用热脉冲技术-微型蒸渗仪和水量平衡原理,测定和计算了树体大小不均匀的苹果树蒸发蒸腾及其组成,利用冠层分析仪测定了叶面积指数动态变化.两种不同的方法测定和计算的蒸发蒸腾量之间的偏差很小,最大偏差不超过10%.在夏季,蒸发蒸腾主要由果树蒸腾组成,而在春季和秋季,刚好相反.作物系数(Kc)和叶面积指数成线性关系,依据这一关系可以用普通的气象资料计算苹果树的蒸发蒸腾量.     

农作物覆盖地表微波遥感模型研究进展

农作物是人类主要的粮食来源,微波遥感技术已被广泛应用于作物长势监测和作物生物量、含水量反演等研究领域,特别是微波遥感模型的发展更是提高了农田参数反演的精度。综述了农作物微波散射和辐射经验、半经验和理论模型的研究进展,对各模型的适用范围及优缺点进行了介绍,最后对农田微波遥感模型未来发展的难度和重点提出了一些见解。
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农作物单产预测系统的设计与实现

实时准确的农作物单产预测数据是粮食产量监测信息的重要组成部分。该文介绍了以大型Oracle数据库为数据管理支持平台的农作物单产预测系统。该系统采用客户端/服务器(C/S)的系统架构模式,使用面向矩阵的程序语言IDL。将使用不同类型数据的多个作物单产预测模型集成在一起,具有预测模型的可视化显示、相关批处理运算、结果的GIS空间查询等功能,可实现全国省级行政区域的主要粮食农作物的单产预测,为相关农业和粮食管理部门提供及时的决策支持信息。     

苹果树蒸发蒸腾量的测定和计算

采用热脉冲技术-微型蒸渗仪和水量平衡原理，测定和计算了树体大小不均匀的苹果树蒸发蒸腾及其组成，利用冠层分析仪测定了叶面积指数动态变化。两种不同的方法测定和计算的蒸发蒸腾量之间的偏差很小，最大偏差不超过10％。在夏季，蒸发蒸腾主要由果树蒸腾组成，而在春季和秋季，刚好相反。作物系数(Kc)和叶面积指数成线性关系，依据这一关系可以用普通的气象资料计算苹果树的蒸发蒸腾量。     

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实时准确的农作物单产预测数据是粮食产量监测信息的重要组成部分.该文介绍了以大型Oracle数据库为数据管理支持平台的农作物单产预测系统.该系统采用客户端/服务器(C/S)的系统架构模式,使用面向矩阵的程序语言IDL.将使用不同类型数据的多个作物单产预测模型集成在一起,具有预测模型的可视化显示、相关批处理运算、结果的GIS空间查询等功能,可实现全国省级行政区域的主要粮食农作物的单产预测,为相关农业和粮食管理部门提供及时的决策支持信息.     

物候信息在大范围作物长势遥感监测中的应用

大范围的农作物长势监测可以为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据,也是农作物产量估测的必要前提。遥感估算的作物生物量是评价作物长势的主要群体特征指标,在大范围上开展作物长势监测时,不同区域的作物因为所处的物候阶段不同而导致生物量存在差异,这种差异与因作物长势状况差别而产生的差异混合在一起,增加了长势监测结果的不确定性。以中国河南、山东两省为研究区,以MODIS 250 m NDVI产品数据为主要数据源,结合改进的CASA模型实现了区域内冬小麦生物量的估算,结合冬小麦生长过程特征进行了典型物候期的监测。在此基础上,分析了扬花期前后物候差异对冬小麦生物量估算的影响,研究其特定物候阶段的变化规律,从而实现了生物量的物候归一化,初步探索了如何消除大区域物候差异对作物长势监测与评估的影响。     

基于吉林一号光谱星影像的农作物叶面积指数反演

吉林一号光谱星的发射提高了我国对地观测能力，并且在农业定量反演方面具有较大的潜力，为了准确、有效地反演农作物关键参数，分析吉林一号光谱星影像的反演能力具有重要意义。以内蒙古乌拉特前旗、正蓝旗、科尔沁右翼前旗的农田为研究区，基于吉林一号光谱星影像，使用优化后的PROSAIL模型和曲线匹配算法，对不同物候期内的玉米和水稻叶面积指数(LAI)进行了反演，并结合实测LAI数据进行了精度验证。结果表明：优化后的PROSAIL模型其参数范围和参数步长更适用于农作物LAI反演，在保证精度的前提下精简了查找表的容量；基于特征值的曲线匹配算法在空间分布高度一致、误差绝对值均值为0.41的情况下，计算效率平均提高了41.43%；研究区不同物候期内的玉米和水稻LAI反演精度R²为0.72～0.9,RMSE为0.32～0.49。其中，玉米开花期精度最高(R²=0.9,RMSE=0.4)，玉米成熟期精度最低(R²=0.72,RMSE=0.47)。综上所述，基于吉林一号光谱星影像反演农作物LAI具有精度高、误差小的特点，研究结果可为该数据在农作物L...