无人机高光谱遥感数据在冬小麦叶面积指数反演中的应用

[目的]无人机高光谱遥感是获取田间尺度作物生长参数的新型手段,如叶面积指数(leaf area index,LAI)的无人机快速观测对作物生长监测具有重要意义。[方法]研究以河北省衡水市冬小麦为研究对象,利用以多旋翼无人机为平台搭载Cubert UHD185成像高光谱传感器获取了冬小麦乳熟期的无人机高光谱影像数据;在无人机飞行的冬小麦试验田,利用LAI 2200进行了同步观测试验。该研究利用植被辐射传输模型PROSAIL模拟小麦冠层反射率数据,进而模拟9种植被指数(RVI,NDVI,EVI2,OSAVI,MSAVI2,TCARI/OSAVI,RENDVI(red edge NDVI),MSI,S2REP)。将模拟的植被指数与LAI进行相关性分析,分别构建LAI反演模型并通过拟合效果选择最优的反演模型。然后基于LAI最优反演模型利用无人机高光谱遥感数据反演冬小麦乳熟期的LAI。最后利用地面实测LAI数据对反演结果进行了验证。[结果]9种植被指数中包含红边波段的RENDVI和S2REP与LAI具有高度相关性,而且消除了在小麦LAI高值区时其他植被指数对LAI饱和的问题。基于RENDVI指数模型模拟的LAI与模型模拟的LAI之间RMSE为0.51,无人机高光谱数据LAI反演结果与地面实测值高度拟合(R2=0.83,RMSE=0.16,NRMSE=10%,n=25,P0.001),因此RENDVI是用于估算LAI的较理想的植被指数。[结论]无人机高光谱是获取小麦LAI的有效手段,该研究为利用无人机高光谱数据监测作物生理生态参数提供了参考。     

基于ACRM辐射传输模型的植被叶面积指数遥感反演

研究应用ACRM冠层辐射传输模型和MODIS地表反射率数据反演了河北衡水地区3月初至5月初植被叶面积指数,并分析了其时空分布变化特征。研究时段为冬小麦返青期至成熟期,LAI反演结果与当地冬小麦时空分布特征较为吻合。研究结果显示,基于ACRM冠层辐射传输模型反演植被生化变量具有很大的应用潜力。     

结合植被指数与作物高度反演冬小麦叶面积指数

[目的]叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是反映作物长势的关键参数之一。目前,基于无人机影像进行LAI反演多注重影像光谱信息的应用,但是由于高分影像存在强烈的光谱异质性以及无法区分高密闭度植被垂直方向枝叶的光谱特征等不足,在反演作物LAI时,需要探讨作物高度等结构参数对LAI反演的影响。[方法]文章以冬小麦为例,将无人机影像的光谱信息与点云数据相结合,共同构建LAI反演模型,并与单利用光谱信息的一元线性LAI回归模型进行对比,探讨作物高度信息对LAI反演精度的影响。[结果](1)无人机影像获取的点云数据能有效反演作物高度,其决定系数R~2=0.61,均方根误差RMSE=0.02;(2)基于作物高度和植被指数Ⅵ(Vegetation Index)反演LAI的二元模型(Adjust R~2=0.38,Adjust RMSE=0.55)优于单用植被指数反演LAI的一元模型(Adjust R~2=0.29,Adjust RMSE=0.59),[结论]研究表明作物高度和光谱信息结合的反演模型能够提高作物LAI的反演精度,同时表明作物高度因子在LAI反演中具有重要的应用价值。     

不同地域冬小麦叶片SPAD高光谱估算研究

叶绿素（SPAD）是重要的植被生物参量。针对传统的SPAD监测方法效率低的问题,该研究探讨 了利用高光谱遥感技术构建SPAD估算模型,实现大范围的冬小麦叶绿素快速无损检测和预测。首先,选 取我国江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区和黄淮海平原的山东省济南市长清区作为研究区域,分别采集 冬小麦生育期的冠层反射光谱和倒二叶片SPAD数据。方差分析发现,两个地区冬小麦SPAD在各生育期 存在显著差异。之后,选取和计算RVI、DVI、NDVI和GRVI四种植被指数,利用回归模型建立了不同地 区的冬小麦叶片SPAD测算模型。模型精度检验表明,NDVI估算模型对两个样区的冬小麦叶片SPAD的总 体估算效果较好,满足精度要求,可以应用于大区域的SPAD遥感估测。该研究结果可以为不同区域大面 积的作物SPAD遥感监测提供技术和方法。     

基于ACRM模型不同时期冬小麦 LAI和叶绿素反演研究

通过冬小麦4个生育期不同长势冠层光谱观测数据,模拟HJ小卫星多光谱等效反射率;然后使用双层冠层反射率模型(ACRM)反演各生育期冬小麦LAI和叶绿素含量,分析HJ小卫星多光谱数据定量反演LAI和叶绿素含量的应用潜力以及ACRM模型在不同冬小麦生育期的LAI和叶绿素含量反演误差。将模型反演值与实测值对比分析发现:(1)LAI和叶绿素含量反演值与地面实测值有很高的相关性,应用HJ小卫星多光谱数据定量反演LAI和叶绿素有很大的应用潜力;(2)ACRM模型在不同生育期的冬小麦LAI和叶绿素含量反演误差存在差异。     

基于高光谱技术的森林病虫害研究现状

目前国内外学者应用高光谱遥感技术在森林病虫害研究领域上做了大量的研究.本文以非成像地面高光谱和成像高光谱技术在森林病虫害应用方面展开了详细介绍,并提出了高光谱遥感技术在森林病虫害研究中所面临的关键技术问题和难点及其未来发展态势.     

基于图像和光谱技术的倒伏冬小麦产量评估研究

倒伏作物产量评估是作物倒伏灾害综合评估中的一项重要指标.针对传统倒伏作物产量评估方法的不足,该文提出了一种基于图像处理技术和光谱分析技术的倒伏冬小麦估产方法.研究首先通过冬小麦倒伏模拟试验,人工造成冬小麦倒伏,采集不同倒伏等级冬小麦RGB图像数据、冠层光谱反射率数据,并测量倒伏冬小麦产量.然后,通过RGB图像获得颜色、纹理特征,通过光谱反射率获得光谱吸收、红边和植被指数特征,取与倒伏冬小麦产量最为相关的23个特征量作为产量预测模型的输入变量.最后,使用粒子群算法优化径向基权值并建立估产模型,通过三个倒伏时期的光谱和图像指标估算倒伏冬小麦产量.结果表明,模型估算精度为98.2％,该模型能满足非接触定量化的倒伏冬小麦产量评估需求.     

基于快速定点学习算法的高光谱遥感信息提取

高光谱遥感通过航空或航天成像光谱仪获得地物的连续光谱信息,可探测到普通遥感不能探测到的物质。而独立成分分析技术是一种基于信号高阶统计特性的分析方法,在利用该方法进行高光谱数据处理时,将待识别的地物作为独立成分表示出来,可得到地物之间的分离度最大化。通过对高光谱遥感图像数据的特性进行分析,使用USGS光谱库中的矿物光谱作为端元信号,构造模拟的高光谱遥感图像,证明了快速定点学习算法在高光谱遥感矿物蚀变信息提取中的有效性。     

基于松弛策略和多分类器的半监督高光谱图像分类

高光谱图像分类是高光谱遥感研究的热点之一.然而高光谱地物标签难以获取,包含噪音点等特征使得分类困难.基于不连续松弛和多分类器策略,本文提出了一种高光谱图像半监督分类方法,可以达到去噪和改善分类精度的目的.实验结果编码,在有限标记样本的情况下,所提出方法能够获得良好的分类结果.     

高光谱成像检测芒果早期损伤的可行性研究

为快速识别芒果早期损伤,本文提出了基于高光谱图像特征和光谱特征的芒果损伤检测方法。图像特征检测方法总体检测准确率为98.22%;光谱特征检测方法总体检测准确率为98.67%。实验表明,利用高光谱图像特征和光谱特征可以对芒果早期损伤进行识别。     

基于高光谱曲线的马铃薯与其他主要作物光谱差异性分析

[目的]文章以马铃薯关键生长期——结薯期为测量时点,以马铃薯和玉米、大豆、水稻为研究对象,开展高光谱曲线特征差异性研究。[方法]为更好地描述马铃薯与其他作物的光谱差异,创建高光谱反射率差异性指数、高光谱一阶导数差异性指数、高光谱红边幅值差异性指数、高光谱曲率差异性指数及高光谱植被指数差异性指数。[结果](1)马铃薯与玉米、大豆、水稻3种作物光谱曲线具有明显差异,马铃薯与玉米的反射率值在480nm附近蓝色波段位置差异最显著,差异性指数值为67.866%,与大豆、水稻的最大差异性指数值分别为49.068%、57.559%,均位于550nm附近绿色波峰位置;(2)作物光谱曲线经一阶导数变换运算,马铃薯与其他作物间的光谱差异被显著放大,在近红外波段放大程度最显著;(3)马铃薯与玉米、大豆、水稻高光谱曲率差异性指数最大值均位于波长750nm附近,差异性指数值分别为78.365%、63.471%、80.882%;(4)常用植被指数中,比值植被指数、增强型植被指数可显著区分马铃薯与玉米、大豆、水稻。[结论]差异性分析结果为农作物空间分布遥感识别提供了技术支撑。     

基于卫星遥感的东北三省露天秸秆焚烧及其排放研究

[目的]为了解我国东北地区露天秸秆焚烧及其排放情况,为东北地区秸秆资源综合利用、环境质量改善提供依据。[方法]基于MODIS卫星数据、GFASv1排放清单数据及土地利用数据,采用上下文算法及空间统计方法对东北三省2015~2017年秸秆焚烧火点及PM_(2.5)排放时空分布特征进行了分析。[结果]东北三省秸秆焚烧主要集中在黑龙江省西南部和东北部、吉林省的中西部以及辽宁省中部地区;2015~2017年东北三省共计1.871 8万个露天秸秆焚烧火点,PM_(2.5)排放总量为17.3万t,火点最多的年份为2017年,排放量最大的年份为2015年,东北三省中黑龙江省火点最多,排放量最大,占比分别为71.9%和73.3%;东北地区年内各月秸秆焚烧火点及PM_(2.5)排放在春(3~4月)、秋(10~11月)两季最为明显,呈双峰分布,春季火点数及排放量多于秋季,且呈春季增加、秋季减少趋势。[结论]东北地区秸秆资源综合利用量有了一定的提高,秋季禁烧工作成效明显,春季秸秆禁烧工作有待加强。     

交通因素对黄土丘陵沟壑区空心村变迁的影响分析

[目的]空心村的形成和发展受到众多因素的影响,包括经济因素、自然因素、社会因素、户籍和社保制度,以及管理和规划因素等。由于我国的自然地理和区域发展差异悬殊,不同地形区空心村发展的主要影响因素各不相同。文章探究在复杂地形条件下,交通因素对丘陵沟壑区空心村的产生和发展所产生的影响。[方法]以陕西省澄城县为例,通过实地调查、走访农户、搜集资料等方法,利用交通便利指数、交通距离指数等开展分析,综合考虑了道路崎岖程度、道路质量状况以及经济发展水平等,对研究区的农村空心化现象进行了研究。[结果]崎岖的道路极大地增加了居民的出行成本和时间,不利于农村的基础设施建设和发展;在当前的社会经济条件下,黄土丘陵沟壑区农村的交通便利程度与村庄空心化程度呈现一定的负相关性,即交通条件越好,村庄的空心化程度越低。[结论]在黄土丘陵沟壑区开展空心村整治工程时,可以优先考虑交通条件较差、相对偏远的地区。     

重庆市地表起伏度及其对农业生产的影响分析

重庆地貌复杂多样,地表起伏度大,通过对重庆各区县地表起伏度研究和计算,可定量了解重庆山水起伏骨架指数。以空间分辨率为30m、投影为WGS84_UTM的ASTER GDEM V2全球数字高程数据为基础,在ArcGIS10.1中利用投影面积比法计算重庆各区县地表起伏度指数,在此基础上分析了地表起伏度与2008~2013年各区县农业生产指标之间的相关性并建立系列模型。结果表明:1重庆西部较为平整,地表起伏度比中、东部地区低,地表起伏度最大的是东北部的城口、巫溪、巫山,最平整的是西部的荣昌、潼南、大足。2基于重庆市31个县域的统计分析,地表起伏度标准化指数每增加0.1,粮食单产减少约0.37t/hm~2,农林水支出占财政支出比例增加约1.1%。3地表起伏度对耕播面积比例影响力最大,其可决系数R~2达到0.8859。4农业产出不变时,农业投入随地表起伏度的增加而增加,地表起伏度与综合指标(农业产出投入比)所建指数模型的可决系数R~2为0.8296。     

季节性冻土的分布与变化特征及对多样性农区农业生产的影响

[目的]研究季节性冻土的分布与变化对多样性农区农业生产的影响,对于合理利用气候资源,指导当地农业生产具有重要的意义。[方法]文章以临汾市为例,选用1960—2019年临汾市17个观测站逐日的冻土深度、温度、地温、降水量和蒸发量等资料数据,采用克里金空间插值法分析研究区冻土的空间分布,并运用M-K检验、一元线性回归、相关分析等方法分析研究区不同海拔高度季节性冻土的变化趋势及影响因素。[结果](1)临汾市季节性冻土深度山区大于盆地,北部大于南部,冻土深度与海拔高度正相关显著,相关系数为0.712 (P0.01)具有明显的垂直分布特征。(2)近年来最大冻土深度呈明显下降趋势,变化倾向率平均为-2.304cm/10年,高海拔地区变化趋势尤为显著,1982年冻土深度发生突变,突变后从一个相对偏深期跃变为相对较浅期。(3)冻土始冻日山区早于平川,北部早于南部,解冻日刚好相反,冻土持续期平均相差1个月左右;多年来临汾市土壤表面始冻日推迟,解冻日提前,冻土期明显减少,平均变化率分别为2.088d/10年、1.762d/10年和4.069d/10年,低海拔地区变化趋势更为明显。(4)相关分析表明,冻土深度受冬季地面最低气温影响极显著,其中1月的地面最低气温升高对冻土深度变化起到主要的促进作用,这种影响在高海拔地区更为明显;春、秋两季的地面最低气温升高,使研究区始冻日推迟,解冻日提前,相关系数分别为-0.741、-0.408 (P0.01),冻土期明显缩短,蒸发量的相对减少对冻土期和冻土深度变化起到一定抑制作用,降水量对冻土期和冻土深度影响甚微。[结论]临汾市冻土期缩短,冻土深度变浅,使越冬农作物干旱加剧,病虫害发生几率增加,同时增加了植物安全越冬系数,使作物生长季延长,对农业增产起到一定作用。     

贵州省县域农村贫困度时空变化分析

[目的]农村贫困程度的变化是一个动态变化的过程,动态、客观地监测农村贫困的时空变化对国家扶贫工作十分重要。[方法]文章利用DOSP/OLS夜光数据集构建的平均灯光指数ALI (Average light index,ALI)与社会经济数据构建的综合贫困指数IPI (Integrated Poerty Index,IPI)建立关系,进而估算2003—2018年贵州省县（区）域间综合贫困指数,分析农村贫困的时空格局演变。[结果]（1） ALI与IPI建立模型估算的IPI与真实的IPI拟合程度较好,R2超过了0.86,具有一定的准确性和科学性;（2）贵州省各县（区）域IPI指数的变异系数和泰尔指数在2003—2018年两者都有所增长,增长幅度分别为19.21%和2.38%,表明农村贫困度差异在逐渐增大。但贫困程度极高的县（区）域呈下降趋势,由2003年的65个减少到2018年的37个;（3）标准差椭圆分析表明贵州农村贫困程度整体呈现“东北—西南”的空间分布格局,椭圆覆盖面积和贫困化重心变化不大;（4）探索性空间数据分析显示,贵州各县（区）域农村贫困程度表现出显著的正相关,并存在较强的空间聚集...     

基于熵权TOPSIS模型的农业绿色发展水平评价与障碍因素分析以江西省为例

目的 通过揭示特定区域的农业绿色发展水平及其影响因素,为提升江西省农业绿色发展水平提供理论依据。方法 文章以首批国家生态文明试验区的江西省为研究对象,从资源利用、环境影响、生态保育以及经济效益等4个维度,选取契合江西省农业发展的特色指标构建了农业绿色评价指标体系,运用熵权TOPSIS组合模型以及障碍度模型对江西省农业绿色发展状况进行了实证分析。结果 2008—2017年江西省农业绿色发展水平总体呈现上升的趋势,优化程度属于中水平及以上;各一级指标整体上也表现出上升的趋势;对江西省农业绿色发展起阻碍作用的为资源利用、环境影响与经济效应,而生态保育起到较大的支撑作用。结论 推动江西省农业绿色发展要转变传统农业发展理念,加快农业绿色发展创新,建立农业生态环境综合治理机制,强化农业生态环境保护与修复,实现农业经济与生态协调发展。