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基本信息
- 項目名稱：
- 基于遙感的農(nóng)作物估產(chǎn)研究
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 簡介：
- 農(nóng)作物的估產(chǎn)對于糧食的管理，優(yōu)化種植空間格局，進一步挖掘農(nóng)耕生產(chǎn)潛力具有重大的意義。傳統(tǒng)的農(nóng)作物估產(chǎn)方法存在著很多缺陷。遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用，為農(nóng)作物面積、長勢的宏觀動態(tài)監(jiān)測和參量估產(chǎn)提供了一種新的科學(xué)方法。本文總結(jié)了已有的遙感估產(chǎn)方法的不足，提出了比較完善精準(zhǔn)的方法，以河南省冬小麥主要產(chǎn)區(qū)之一的商丘市為例，建立了NDVI植被指數(shù)與冬小麥產(chǎn)量間的高次非線性估產(chǎn)模型。
- 詳細(xì)介紹：
- 遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用，為農(nóng)作物面積、長勢的宏觀動態(tài)監(jiān)測和參量估產(chǎn)提供了一種新的科學(xué)方式。 已有的部分遙感估產(chǎn)方法采用了具有一定飽和性，敏感性的NDVI遙感數(shù)據(jù)進行估產(chǎn)分析，但這種利用大面積 NDVI值求和建立模型的方法，忽略了農(nóng)作物各個生長發(fā)育階段的NDVI值的差異性，不能精確的找出更適合建立 估產(chǎn)模型的發(fā)育期。這種方式帶來的誤差較大。其中部分模型采用線性回歸方程表達產(chǎn)量與指數(shù)間的關(guān)系，但 卻沒有考慮到年產(chǎn)量按線性變化的可能性。當(dāng)指數(shù)不斷變化時，產(chǎn)量并不一定按照建立的線性關(guān)系變化，可能 處于平穩(wěn)期。本研究在總結(jié)已有的遙感估產(chǎn)方法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的高次非線性遙感估產(chǎn)方法。論文中 所提出的建立冬小麥關(guān)鍵生長期的NDVI均值與實際產(chǎn)量間的高次非線性關(guān)系模型為后續(xù)相關(guān)方面的更為精確的 研究提供了一定的參考，這種關(guān)系模型可應(yīng)用于有關(guān)區(qū)域的冬小麥實際估產(chǎn)中。 本文以河南省冬小麥主要產(chǎn)區(qū)之一的商丘市為例，結(jié)合遙感估產(chǎn)方法，利用降噪后分辨率為250m的MODIS-NDVI 數(shù)據(jù)對該地區(qū)的冬小麥產(chǎn)量進行了估產(chǎn)。通過冬小麥拔節(jié)、抽穗和灌漿三個生育期的NDVI數(shù)據(jù)與冬小麥產(chǎn)量間 的非線性映射關(guān)系，經(jīng)過MATLAB擬合得到各個生育期的擬合曲線后，從中選出關(guān)系最為密切的一個生長期的模 型作為最終的估產(chǎn)模型。利用相關(guān)數(shù)據(jù)進行了驗證，表明建立NDVI植被指數(shù)與冬小麥間的非線性模型比線性模 型更具有魯棒性，在遙感估產(chǎn)方面具有一定的理論與實際意義。
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作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 農(nóng)作物估產(chǎn)對于糧食的管理，優(yōu)化種植空間格局，進一步挖掘農(nóng)耕生產(chǎn)潛力具有重大的意義。傳統(tǒng)的農(nóng)作物估產(chǎn)方法存在著很多缺陷。隨著遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用，為農(nóng)作物面積、長勢的宏觀動態(tài)監(jiān)測和參量估產(chǎn)提供了一種新的科學(xué)方式。本文在已有的遙感估產(chǎn)方法的基礎(chǔ)上，以河南省冬小麥主要產(chǎn)區(qū)之一的商丘市為例，提出了一種新的遙感估產(chǎn)方法，建立了NDVI植被指數(shù)與冬小麥產(chǎn)量間的高次非線性估產(chǎn)模型。
科學(xué)性、先進性及獨特之處
- 部分遙感估產(chǎn)方法采用了NDVI遙感數(shù)據(jù)進行估產(chǎn)分析，但這種通過大面積NDVI值求和建立的模型忽略了農(nóng)作物各生長發(fā)育階段NDVI的差異，不能精確的找出更適合建立估產(chǎn)模型的發(fā)育期。其帶來的誤差較大。其中部分模型采用線性方程表達產(chǎn)量與指數(shù)間的關(guān)系，但沒有考慮到年產(chǎn)量按線性變化的可能性。當(dāng)指數(shù)不斷變化時，產(chǎn)量并不一定按照線性關(guān)系變化。本研究在總結(jié)已有的方法的基礎(chǔ)上，提出一種新的高次非線性遙感估產(chǎn)方法。
應(yīng)用價值和現(xiàn)實意義
- 冬小麥?zhǔn)俏覈饕募Z食作物之一，提早預(yù)測冬小麥的產(chǎn)量以及動態(tài)監(jiān)測冬小麥產(chǎn)量變化十分必要。本文基于這一原因在總結(jié)已有冬小麥估產(chǎn)方法的基礎(chǔ)上提出了一種非線性估產(chǎn)方法，在冬小麥估產(chǎn)方面具有一定的研究與應(yīng)用價值。論文中所提出的建立冬小麥關(guān)鍵生長期的NDVI均值與實際產(chǎn)量間的高次非線性關(guān)系模型為后續(xù)研究提供參考，這種關(guān)系模型可應(yīng)用于有關(guān)區(qū)域的冬小麥實際估產(chǎn)。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 本文以河南省冬小麥主要產(chǎn)區(qū)之一的商丘市為例，結(jié)合遙感估產(chǎn)方法，利用降噪后分辨率為250m的MODIS-NDVI數(shù)據(jù)對該地區(qū)的冬小麥產(chǎn)量進行了估產(chǎn)。通過冬小麥拔節(jié)、抽穗和灌漿三個生育期的NDVI數(shù)據(jù)與冬小麥產(chǎn)量間的非線性映射關(guān)系，并建立估產(chǎn)模型。利用相關(guān)數(shù)據(jù)進行了驗證，表明建立NDVI植被指數(shù)與冬小麥間的非線性模型比線性模型更具有魯棒性，在遙感估產(chǎn)方面具有一定的理論與實際意義。
獲獎情況
- 1. The winter wheat yield estimation based on MODIS data (基于MODIS數(shù)據(jù)的冬小麥估產(chǎn)) （已被Organizers, IEEE ICAL 2011錄用(EI收錄)） 2. Crop diseases and pests monitoring based on remote sensing: A survey(主要農(nóng)作物病蟲害災(zāi)情遙感監(jiān)測技術(shù)研究)（已發(fā)表于“Dependable computing”（EI收錄），2010，25：（177-182）） 3. An improved Dijkstra algorithm in GIS application(改進的Dijkstra算法在GIS中的應(yīng)用) （已發(fā)表于“Dependable computing”（EI收錄），2010，25：（167-170））
鑒定結(jié)果
- 無
參考文獻
- (1)馮奇,吳勝軍. 我國農(nóng)作物遙感估產(chǎn)研究進展[J].世界科技研究與發(fā)展, 2006, (03) (2)朱再春,陳聯(lián)裙,張錦水.基于信息擴散和關(guān)鍵期遙感數(shù)據(jù)的冬小麥估產(chǎn)模型[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2007,(02) (3)任建強,陳仲新,唐華俊.基于MODIS-NDVI的區(qū)域冬小麥遙感估產(chǎn)——以山東省濟寧市為例[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報,2006,17(12) (4)黃青,鄒金秋,鄧輝,李丹丹,張莉.基于MODISNDVI的安徽省(5)2009年冬小麥及一季稻面積遙感提取及長勢監(jiān)測[J],安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2010, 38( 29) : 16527- 16529, 16547
同類課題研究水平概述
- 自20世紀(jì)70年代起，遙感技術(shù)在世界范圍得到迅猛發(fā)展及廣泛應(yīng)用，為農(nóng)作物面積、長勢的宏觀動態(tài)監(jiān)測和參量估產(chǎn)提供了一種新的科學(xué)方式。 其中，最早開始大面積遙感估產(chǎn)研究的是美國，1974年到1977年，美國農(nóng)業(yè)部、國家海洋大氣管理局、宇航局和商業(yè)部合作主持“大面積農(nóng)作物估產(chǎn)試驗”（LACIE）計劃以及1980到1986期間的“農(nóng)業(yè)和資源的空間遙感調(diào)查計劃”（A GRISTARS）項目。近10余年來，法國、德國、前蘇聯(lián)、加拿大、日本、印度、阿根遷、巴西、澳大利亞、泰國等也相繼開展了對小麥、水稻、玉米、大豆、棉花、甜菜等的遙感估產(chǎn)研究。 我國最早從80年代初運用陸地衛(wèi)星資料進行農(nóng)作物估產(chǎn)。1983年開始進行小范圍(縣規(guī)模)的冬小麥遙感估產(chǎn)研究，至“六五”期才開始跨省、市(京、津、冀)統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)的冬小麥遙感估產(chǎn)試驗，1984年底，原國家經(jīng)委托國家氣象局(現(xiàn)中國氣象局)牽頭，聯(lián)合北京市農(nóng)林科學(xué)院共同組織開展了全國冬小麥遙感綜合測產(chǎn)項目。研究手段從常規(guī)方法與遙感技術(shù)結(jié)合，過度到以資源衛(wèi)星為主，進而由應(yīng)用陸地衛(wèi)星資料轉(zhuǎn)為氣象衛(wèi)星NOAA-AVHRR資料，建立了“北方冬小麥氣象衛(wèi)星遙感動態(tài)監(jiān)測及估產(chǎn)系統(tǒng)”。 在冬小麥遙感估產(chǎn)建模方面，國內(nèi)很多專家學(xué)者進行了研究，如任建強等人提出基于歸一化植被指數(shù)NDVI進行區(qū)域冬小麥估產(chǎn)。選定山東省濟寧市為研究實例，先通過提取該區(qū)域內(nèi)NDVI值為0.2~0.8范圍的冬小麥作為研究對象，隨后求取該范圍內(nèi)NDVI之和，并建立與冬小麥產(chǎn)量的關(guān)系。王長耀和林文鵬指出利用增強型植被指數(shù)EVI對冬小麥產(chǎn)量進行分析，建立EVI指數(shù)與冬小麥間線性相關(guān)關(guān)系。在最近的研究中，孫月清等提出基于條件植被溫度指數(shù)（VTCI) 并應(yīng)用一元線性回歸分析了加權(quán)VTCI指數(shù)與縣域尺度單產(chǎn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系。近期朱再春等人提到利用信息擴散原理將在關(guān)鍵時期提取的NDVI 和實際產(chǎn)量數(shù)據(jù)擴散到多維監(jiān)控空間，采用模糊合成的方法建立關(guān)鍵時期遙感數(shù)據(jù)和實測產(chǎn)量之間的離散關(guān)系模型來進行產(chǎn)量評估。本研究即在基于已有技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了新的估產(chǎn)模型。
