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[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
王利军 郭燕 贺佳 刘婷 张红利 程永政 杨秀忠 秦奋 王来刚
[目的]以高分时序遥感影像为基础数据源,结合土地承包经营权地块数据,对冬小麦遥感估产方法及其精度进行研究和分析。[方法]文章以河南省兰考县为研究区,采用2019年4―5月份的GF-1C和GF-6 2 m PMS遥感影像提取了研究区冬小麦种植空间分布,并在地块单元控制下对冬小麦种植面积进行了修正和精度验证。其最优提取结果的修正阈值为0.93,地块单元内冬小麦总体分类精度为95.66%,Kappa系数为0.89。利用3月7日至5月20日6期GF-1 WFV遥感影像序列NDVI和RVI与冬小麦种植地块单元数据进行空间统计,得出各冬小麦种植地块单元内NDVI和RVI均值,通过分析冬小麦测产地块单元内均值植被指数与产量间的敏感性,提出一种组合均值植被指数的冬小麦遥感估产模型构建方法,通过交叉验证法对不同的估产线性回归模型进行精度评价。[结果]由4个均值植被指数组合变量的多元线性回归模型为最佳,决定系数为0.922 0,预测误差为40.96 g/m~2,预测精度为93.13%。通过该模型得出兰考县冬小麦平均产量为6 047.25 kg/hm~2,较2017年河南省统计年鉴研究区冬小麦平均单产6 001 kg/hm~2有所提高,土地承包经营权地块内和地块外冬小麦总产量分别为2.76亿kg和4 650万kg。[结论]该方法实现了冬小麦估产结果以像元为单位向以地块单元为单位的转变,解决了模型构建时光谱信息与实测产量间对应问题,为利用国产高分卫星进行县域地块尺度遥感单产精准化估算提供了方法支撑。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
刘扬 周清波 刘佳 邓辉
【目的】建立Web环境下冬小麦估产的业务化运行体系,解决冬小麦遥感估产业务化运行不足,运行效率低等问题。【方法】基于面向对象的编程技术,采用Java语言,结合ESRI的开发包MapObject for Java以及管理工具ArcSDE、ArcCatalog和ArcIMS,通过在Web上集成遥感估产和GIS,构建了Web环境下的冬小麦估产支持系统。【结果】客户端通过浏览器访问远程服务器,可以实时地获取远程服务器发布的冬小麦生长信息,并进行产量预测,从而解决了遥感估产网络环境下的运行问题。【结论】本文提出了Web环境下的冬小麦估产研究方法和框架体系,实现了冬小麦估产业务化运行系统,系统运行结果良好...
关键词：
遥感估产 WebGIS 业务化系统
[期刊] 中国农业科学
[作者]
谭昌伟 杜颖 童璐 周健 罗明 颜伟伟 陈菲
【目的】卫星遥感具有覆盖范围广、获取速度快、信息量大、动态性强等优势,能够及时准确地获取作物产量信息,反映作物产量空间变化趋势。遥感技术作物估产已成为现代农业生产中研究热点。通过改善遥感估产建模方法,以实现进一步提高大田作物遥感估产精度,为宏观了解不同区域作物产量形成情况及变化趋势提供直观、可靠的参考。【方法】论文结合2011—2012年江苏省大丰、兴化、姜堰、泰兴、仪征5个县区的定点观测试验,以国产卫星产品HJ-1A/1B影像为遥感数据,于小麦开花期开展大田定位观测区卫星遥感植被指数、关键生长指标与收获
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
韩松 贺立源 黄魏 陈璇 张立志
为克服样方代表性狭窄、误差大、需重复采样等缺点,提出了基于地块窗口的估产模式,以行政村作为研究区域,利用QuickBird影像提取的地块区域作为窗口,TM影像为主要数据源,结合实地调查,分别以玉米和花生为研究对象,在地块、区域2个层面初步探讨了在地块窗口支持下遥感估产的关键技术。结果表明:采用以地块为窗口的分类方法在大比例尺下作物的提取能获得较好的结果;归一化植被指数NDVI与单产间呈线性关系,且为显著正相关;地块窗口支持下,以TM影像为主要数据源,结合实地调查等方法,是一种比较适合我国地块破碎、种植类型复杂的南方地区的遥感估产模式。
关键词：
地块窗口 遥感估产 归一化植被指数
[期刊] 中国农业科学
[作者]
费帅鹏 禹小龙 兰铭 李雷 夏先春 何中虎 肖永贵
【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关(P
关键词：
冬小麦 产量 高光谱 集成方法 机器学习
[期刊] 自然资源学报
[作者]
千怀遂
大面积小麦遥感估产区划是一项专项应用区划，主要服务于小麦遥感估产研究与实践。本文结合农作物区划理论和小麦遥感估产的具体要求，并重点考虑后者，提出了小麦遥感估产区划的原则和依据，建立了区划指标体系，藉此把我国分为１４个估产区和３２个估产亚区。
关键词：
小麦,遥感,估产,区划
[期刊] 华北农学报
[作者]
林艳
利用美国国家海洋大气总署（ＮＯＡＡ）卫星空间覆盖度宽，运行周期短，资料获取时次多的特点，通过地面光谱观测寻求玉米遥感估产最佳时相期，经过对ＲＶＩ理论推导得出ｆ值，在ＲＶＩ混合象元中提取玉米长势信息，建立了河北省空间玉米遥感估产模式。经过三年的预报结果检验，误差小于５％
关键词：
光谱差异,最佳时相,玉米信息,估产模式
[期刊] 中国农业科学
[作者]
白丽 王进 蒋桂英 杨朋 孙蜀江
【目的】揭示棉花产量与冠层光谱植被指数相关关系,建立棉花高光谱估算模型,促进高光谱技术在棉花长势监测和估产中应用。【方法】结合棉花生长发育规律,对棉花各时期冠层进行高光谱反射率测定,根据光谱曲线特征构建高光谱植被指数,基于棉花盛蕾期至吐絮后期7次地面光谱和产量测定,对光谱反射率与产量进行统计分析。【结果】各生育期可见光波段、近红外波段及短波红外波段光谱反射率与产量间分别达显著负相关、显著正相关与显著负相关水平。根据棉花冠层光谱波形特征,利用植被红边波段560nm反射峰、670nm吸收谷、近红外波段890nm反射峰、980nm和1210nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1650nm和2200nm反射...
关键词：
高光谱 光谱指数 产量 棉花
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
郑恒彪 吉文翰 郭彩丽 邱小雷 姚霞 江冲亚 朱艳 曹卫星 程涛
快速、准确地估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况，而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势，还可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像，因此在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文首先介绍了无人机遥感估产的相关背景；其次对近二十年来无人机遥感估产的研究现状进行了概述，分别从无人机平台、传感器、估产模型构建等方面重点综述了近年来国内外无人机遥感估产的研究进展。最后讨论了影响无人机遥感估产精度的因素、尚未解决的关键技术问题以及无人机遥感估产的未来发展前景。本文为了解无人机遥感估产研究前沿、技术瓶颈、发展前景提供重要参考，为精确栽培、智慧育种提供技术支撑。
[期刊] 世界农业
[作者]
李思佳 孙艳楠 李蒙 陈智文
本文按照发展进程—过程方法—产生问题—提出对策的思路,论述了国内外遥感技术在农作物类型识别方法和面积提取方法的研究进展和存在的问题。阐明研制高光谱和超高光谱传感器是遥感影像获取技术的发展动态;获得高空间分辨率影像,优化和改进影像分类方法和面积提取方法,建立农作物长势监测和灾害预警系统,并与GIS和GPS技术集成应用,是遥感技术在农业领域应用的发展趋势。
关键词：
遥感 估产 农作物
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
夏天 周勇 周清波 吴文斌
冬小麦SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)是评价其健康状况的重要农学参数,传统监测方法效率较低,旨在将田间监测和遥感技术相结合,探讨我国江汉平原地区冬小麦SPAD的遥感监测方法。研究选取湖北省潜江市后湖管理区为研究区域,利用ASD Fieldspec 3地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪在田间采集冬小麦冠层光谱和叶片SPAD,选取4种植被指数与叶片SPAD进行回归分析并构建预测模型。经模型精度检验,NDVI较适合对该地区冬小麦SPAD反演。然后将NDVI-SPAD反演模型与HJ-1卫星影像相结合,进行研究区域的冬小麦SPAD反演,通过比较HJ-1...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
钱凤魁 王化军 王祥国 于远俊 辛家佶 顾汉龙
区域尺度的作物生长动态监测和产量预测对于保障粮食安全和农业政策的制定具有重要参考依据。遥感数据同化应用极大提高了作物估产的时效性和精度。为及时、准确地实现县级尺度粮食产量的估测，以及提升产量估测的精度，以辽宁省铁岭县为研究区，采用WOFOST(world food studies)模型与遥感同化相结合的方法对铁岭县玉米进行估产研究。通过采用扩展傅里叶幅度敏感性检验算法（extened Fourier amplitude sensitivity test,EFAST）敏感性分析方法实现玉米估产敏感性参数的分析，以及本地化；通过采用参数自动率定程序PEST(parameter estimation)实现参数的优化，验证结果为采样点产量的平均误差为852.39 kg·hm~(-2)，模型模拟的精度达到92.82%。为进一步提高和优化模型估产精度，将遥感反演得到的叶面积指数采用集合卡尔曼滤波算法与模型模拟的叶面积指数进行数据同化，平均误差从同化前的852.39 kg·hm~(-2)降低为435.01 kg·hm~(-2)，估产精度从92.82%提高到96.33%，有效提高了WOFOST模型估产的精度。结果表明：水分对玉米的生长发育限制并不大，其产量形成主要受光温影响，对温度、光能利用效率和最大同化速率有关的参数具有较高的敏感性；优化后的模型能够较好模拟铁岭县玉米生长发育情况，产量验证表明优化后的模型模拟的效果较好，但仍存在一定的误差；比值植被指数与叶面积指数的相关性最高，反演模型精度较好，反演结果表明叶面积指数在抽雄吐丝期差距较大，而在成熟期的差距不大；经过作物模型与遥感数据同化之后，估产的精度得到明显提高，说明遥感与作物模型同化是一种有效地提高作物估产和产量预测精度的方法。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
贺鹏 王婧姝 曹晨斌 徐立帅 刘正春 毕如田
[目的]准确估算区域尺度作物产量是确保粮食安全，发展生态、安全农业的关键。[方法]文章以山西省重要的粮食产区——运城盆地为例，利用2020年空间分辨率为10m的Sentinel-2A数据和时间分辨率为1天的MODIS数据，采用STNLFFM（Spatial and Temporal Nonlocal Filter based Fusion Model）算法并结合光能利用率模型进行夏玉米NPP（Net Primary Production）模拟和产量估测。[结果]融合后的NDVI数据能较好地继承Sentinel-2A NDVI数据的空间细节，同时能够较好地表达较小地物之间空间差异；STNLFFM NDVI时序曲线能准确地反映夏玉米种植时期的NDVI变化趋势和局部突变信息，比MODIS NDVI时序曲线更符合夏玉米实际生长状况。运城盆地夏玉米种植区累积NPP均值为667.42 gC·m~(-2)，其中西北部的涑水河冲湖积平原，受人类活动影响显著，灌溉条件较好，NPP累积量较高，为700～900 gC·m~(-2)。东北部山区和北部台塬区受地形破碎程度较高影响，NPP累积量小于500 gC·m~(-2)。基于STNLFFM NDVI构建的估产模型精度（R~(2)=0.849，MAPE=5.47%）显著高于基于MODIS NDVI数据的估产模型精度（R~(2)=0.113，MAPE=15.65%），说明利用时空融合技术能够有效提高夏玉米单产估测精度。[结论]该文可以为多源遥感数据融合与光能利用率模型协同估产提供了新的思路。
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
王旭 刘波 陈正超 鞠婷
及时准确地估计区域冬小麦产量对维护国家粮食安全和农业可持续发展具有重要意义。本研究利用中国冬小麦主产区2001—2018年的遥感数据、气象数据和县域产量，构建基于长短期记忆（Long Short-term memory, LSTM）估产模型，并与传统随机森林（Random Forest, RF）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和决策树（Decision Tree, DT）模型对比，研究不同模型的估产性能，分析不同特征对模型精度的影响，评估模型的提前预测能力。研究结果表明：1）基于全部数据的LSTM模型精度最高，平均R2为0.853，平均NRMSE为7.22%。与DT、RF和SVR模型相比，LSTM模型将R~2提高了0.324、0.088和0.028;2）光合作用相关的地面下行长波辐射（R~2 0.737)、近地面气温（R~2 0.747）、地面下行短波辐射（R2 0.735）和降水率（R~2 0.681）超过了其他单一特征的估产能力，在单一特征的基础上增加特征的数量将进一步提高估产的准确性。气象数据、波段反射率和植被指数对估产的贡献依次降低，当同时使用这三种数据时估产准确性最高（R2 0.866、NRMSE7.00%）。3）小麦生长周期从10月8日至次年6月10日，8 d一个时相，合计32个时相数据，基于三种数据源的LSTM模型预测产量的能力在1～6时相增加，在7～19时相趋于平稳，在20～29时相再次上升，30～32时相基本保持稳定不再增加。当使用前29个时相的数据时，LSTM模型可以提前24 d获得最大的产量预测精度（R20.873、NRMSE 6.90%）。本研究提出的方法不仅估产精度较高，而且能够实现提前预测产量，可为农业管理和农业经济活动提供高效可靠的大面积冬小麦估产途径。
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
朱秀芳 李石波 石振君 任笑 程昌秀
发展针对异常气候条件下的作物估产模型，对于理解气候变化对作物产量的影响，提高估产模型的适用性具有重要意义。本文提出了一种综合气象灾害指标、遥感植被指数与趋势产量的随机森林回归估产方法，基于该方法构建了中国五大麦区的小麦单产估算模型，并选择典型的灾害年份在县级尺度和麦区尺度上分别进行了精度验证，对比分析了不同麦区输入变量对估产模型构建的重要性。结果显示：五大麦区估产模型拟合精度的R~2均在0.95以上，各麦区县级实际单产与预测单产平均相对误差均低于0.060，区级均低于0.049；输入变量在不同麦区的重要性存在差异。标准化降水蒸散指数在五大麦区重要性均较高，干热风指标在西北春麦区与北部春麦区相比其他区域更重要，月平均温度距平与月平均降水距平在各个麦区的重要性差异不大，小麦拔节期与抽穗期的标准化差分植被指数（NDVI）重要性相对其他时间段的NDVI更高。本文构建的估产模型能够满足异常气候条件下估产的精度，可以为极端气候条件下大尺度的估产研究提供参考。
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