基于时间序列高光谱遥感影像的田块尺度作物产量预测

发布时间：2017-12-20 05:05

  本文关键词：基于时间序列高光谱遥感影像的田块尺度作物产量预测　出处：《光谱学与光谱分析》2016年08期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：在精准农业领域,田块尺度土壤理化性质、作物长势、产量等存在极显著的空间异质性。高光谱遥感侧重于光谱维度信息的提取,未充分利用空间与时相信息,限制了植被长势、生物量与产量的监测精度。传统格网采样与地统计空间插值方法,耗时费力、成本高,难以推广;而遥感技术可以获取农作物生理参数的时空异质性信息,可以用于田块尺度的精准管理分区(SSMZ)。以田块尺度棉花地为研究对象,获取时间序列航空高光谱遥感影像,分析不同长势棉花的反射光谱特征,构建光谱指数,综合光谱、时相、空间维度信息,利用面向对象方法进行精准管理分区,建立产量遥感预测模型。结果表明:综合多维信息的面向对象分割方法优于基于象元的方法,可以部分消除遥感与产量数据噪声,提高棉花估产精度;不同植被指数与棉花产量的相关系数排序为一阶微分、NDVI、OSAVI、二阶微分;对于同一尺度、单一时相,一阶微分产量预测模型精度较高,多时相多光谱植被指数也可以得到较高精度;对于同一输入量、不同尺度,较少SSMZ个数的棉花产量预测模型精度更高、稳定性更好,这是由于影像与产量数据的空间定位存在一定的误差造成。研究成果将丰富作物长势、估产方法,提高遥感监测精度,加速无人机遥感在相关领域的应用。
【作者单位】： 东北农业大学资源与环境学院;Center
【基金】：国家自然科学基金项目(40801167) 东北农业大学博士启动基金项目(2009RC35;2010rcb22)资助
【分类号】：S127
【正文快照】： 已有利用遥感技术进行精准管理分区的研究存在如下问弓|言 题,一是获取的遥感影像数量有限,一般利用单时相、多光谱遥感影像[1°],难以准确界定最优的时相二是划分的基于像元的遥感数据处理方法主要提取光谱维度的信 SSMZ数量较少,不利于变量施肥管理技术的精准实施;三息,而高

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本文编号：1310832