基于遥感和DSSAT模型的夏玉米优化模式研究
发布时间：2021-02-17 01:43
华北平原是我国玉米的主要主产区,玉米种植过程中不合理的水肥管理措施,造成一定程度的农业面源污染,这对华北地区的水环境造成了一定程度的影响。因此需要探索一种合理的种植管理模式,实现玉米产量和环境效益的双赢。因此本文在实验观测的基础上,采用模型和遥感方法,模拟与评估玉米不同生态阶段的环境效益,为华北地区玉米种植模式的优化选择提供科学依据。论文以河南省农业科学院原阳基地的夏玉米11种不同田间管理模式的优化为对象,利用植被指数法实现对玉米LAI的反演,构建DSSAT生长模型并利用GLUE模块完成作物遗传参数优化,借助EFAST全局分析法实现对22个模型输入参数的敏感性分析,依据敏感指数筛选出与模拟结果关联性较强的的待优化数据集。然后通过构建遥感反演LAI与模型模拟LAI之间的最小代价函数,利用SCE-UA优化算法找出待优化参数集的最优取值,完成数据同化。最后根据经济、作物参数和环境效益指标对11种夏玉米田间管理模式进行了综合评估和优化选择。论文主要结论如下:（1）基于各处理夏玉米生长发育过程中无人机遥感影像的可见光谱信息,结合玉米实测LAI数据与15个可见光植被指数,构建了数学统计回归模型,实...
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
原阳县河南省现代农业研究开发基地影像图
研究区2019年夏玉米生育期气象数据图
2实验数据获取及预处理15测量时，首先打开仪器手臂，然后将要测量的叶片的一端夹好，再将叶片匀速拉出仪器手臂即可完成一个叶片的测量，然后将一个玉米植株的所有绿叶进行测量、求和得到单株叶片面积，最后统计样地所有玉米植株的总绿色叶片面积及所测玉米样本占地面积计算得出LAI。图2.4CI-203便携式激光叶面积仪（2）籽粒产量在夏玉米成熟之后，从每个处理的地块上采取相同面积的样本植株进行测产。测产时要对收割面积进行记录，然后将玉米籽粒进行风干晾晒，最后利用天平对各个处理地块收取的玉米籽粒进行称重，并利用测得的数据和收割面积计算得出每个处理地块上的产量数据。2.3.5无人机影像数据由于本研究研究区域面积较小，而卫星遥感又存在着分辨率不够高、时域长、易受大气干扰等问题[5]，所以本文采用无人机遥感影像代替卫星遥感，无人机低空遥感具有着分辨率高、受大气影响较孝操作简便灵活以及数据获取周期短等优点，很适合在中小型研究区域使用。本研究使用的无人机是Phantom4Pro，由飞行器、云台相机、遥控器以及配套使用的DJIGO4APP组成。相机采用1英寸CMOS传感器，可稳定拍摄4K超高清视频与2000万像素照片。飞行器最大水平飞行速度为20m/s，最大飞行时间约为30分钟。其余具体参数见表2.2。无人机工作时，飞行参数设置为：飞行速度5m/s，飞行高度29.36m，主航线上、主航线间图像重复率分别为90%和60%，即地面分辨率为0.8cm。无人机及田间飞行实验见图2-3。无人机影像数据获取时期同样是在玉米的大喇叭口期、抽雄期、开花抽丝期及籽粒灌浆期四个生育期，测量时间均在北京时间11:00至13:00之间。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于APSIM的旱地小麦籽粒蛋白质含量模型精度检验及应用[J]. 聂志刚,李广,王钧,董莉霞,逯玉兰,雒翠萍,马维伟. 中国生态农业学报(中英文). 2020(01)
[2]同化遥感信息与WheatSM模型的冬小麦估产[J]. 李颖,陈怀亮,田宏伟,余卫东. 生态学杂志. 2019(07)
[3]基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类[J]. 兰玉彬,朱梓豪,邓小玲,练碧桢,黄敬易,黄梓效,胡洁. 农业工程学报. 2019(03)
[4]MODIS遥感产品在三江源地区草产量估测中的应用[J]. 曹西凤,孙林,赵子飞,韩晓峰,颜明捷. 国土资源遥感. 2018(04)
[5]基于地块尺度多时相遥感影像的冬小麦种植面积提取[J]. 邓刘洋,沈占锋,柯映明,许泽宇. 农业工程学报. 2018(21)
[6]遥感与作物生长模型数据同化应用综述[J]. 黄健熙,黄海,马鸿元,卓文,黄然,高欣然,刘峻明,苏伟,李俐,张晓东,朱德海. 农业工程学报. 2018(21)
[7]基于物候信息的山东省冬小麦长势遥感监测[J]. 侯学会,隋学艳,姚慧敏,梁守真,王猛. 国土资源遥感. 2018(02)
[8]持续受涝对冬小麦高光谱特征参数的影响分析[J]. 段丁丁,熊勤学,刘莉,何英彬. 中国农业信息. 2018(02)
[9]基于无人机数码影像的大豆育种材料叶面积指数估测[J]. 李长春,牛庆林,杨贵军,冯海宽,刘建刚,王艳杰. 农业机械学报. 2017(08)
[10]基于CERES-Maize模型的吉林春玉米遗传参数调试[J]. 刘玉汐,赵柠,任景全,郭春明,李建平. 中国农学通报. 2017(24)
博士论文
[1]基于遥感与作物模型同化的冬小麦节水灌溉研究[D]. 邢会敏.中国矿业大学(北京) 2018
[2]基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报[D]. 李振海.浙江大学 2016
[3]利用模型对黑土条件下玉米生长和土壤碳氮循环的模拟研究[D]. 杨靖民.吉林农业大学 2011
硕士论文
[1]基于无人机遥感影像的棉花主要生长参数反演[D]. 刘金然.山东师范大学 2019
[2]基于四旋翼无人机的多参数空气质量检测系统设计[D]. 谢涛.安徽理工大学 2019
[3]基于无人机遥感的棉花螨害动态监测研究[D]. 崔美娜.石河子大学 2019
[4]基于无人机遥感的荒漠灌丛植物种识别方法研究[D]. 张超.内蒙古农业大学 2019
[5]设施芹菜种植污染防治整装技术模式优选与综合效益评估[D]. 胡梦甜.中国环境科学研究院 2018
[6]基于无人机遥感的水稻氮素营养诊断研究[D]. 张雨.东北农业大学 2017
[7]基于WOFOST作物模型与叶面积指数同化的冬小麦遥感估产研究[D]. 陈艳玲.河南理工大学 2015
本文编号：3037227
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
原阳县河南省现代农业研究开发基地影像图
研究区2019年夏玉米生育期气象数据图
2实验数据获取及预处理15测量时，首先打开仪器手臂，然后将要测量的叶片的一端夹好，再将叶片匀速拉出仪器手臂即可完成一个叶片的测量，然后将一个玉米植株的所有绿叶进行测量、求和得到单株叶片面积，最后统计样地所有玉米植株的总绿色叶片面积及所测玉米样本占地面积计算得出LAI。图2.4CI-203便携式激光叶面积仪（2）籽粒产量在夏玉米成熟之后，从每个处理的地块上采取相同面积的样本植株进行测产。测产时要对收割面积进行记录，然后将玉米籽粒进行风干晾晒，最后利用天平对各个处理地块收取的玉米籽粒进行称重，并利用测得的数据和收割面积计算得出每个处理地块上的产量数据。2.3.5无人机影像数据由于本研究研究区域面积较小，而卫星遥感又存在着分辨率不够高、时域长、易受大气干扰等问题[5]，所以本文采用无人机遥感影像代替卫星遥感，无人机低空遥感具有着分辨率高、受大气影响较孝操作简便灵活以及数据获取周期短等优点，很适合在中小型研究区域使用。本研究使用的无人机是Phantom4Pro，由飞行器、云台相机、遥控器以及配套使用的DJIGO4APP组成。相机采用1英寸CMOS传感器，可稳定拍摄4K超高清视频与2000万像素照片。飞行器最大水平飞行速度为20m/s，最大飞行时间约为30分钟。其余具体参数见表2.2。无人机工作时，飞行参数设置为：飞行速度5m/s，飞行高度29.36m，主航线上、主航线间图像重复率分别为90%和60%，即地面分辨率为0.8cm。无人机及田间飞行实验见图2-3。无人机影像数据获取时期同样是在玉米的大喇叭口期、抽雄期、开花抽丝期及籽粒灌浆期四个生育期，测量时间均在北京时间11:00至13:00之间。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于APSIM的旱地小麦籽粒蛋白质含量模型精度检验及应用[J]. 聂志刚,李广,王钧,董莉霞,逯玉兰,雒翠萍,马维伟. 中国生态农业学报(中英文). 2020(01)
[2]同化遥感信息与WheatSM模型的冬小麦估产[J]. 李颖,陈怀亮,田宏伟,余卫东. 生态学杂志. 2019(07)
[3]基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类[J]. 兰玉彬,朱梓豪,邓小玲,练碧桢,黄敬易,黄梓效,胡洁. 农业工程学报. 2019(03)
[4]MODIS遥感产品在三江源地区草产量估测中的应用[J]. 曹西凤,孙林,赵子飞,韩晓峰,颜明捷. 国土资源遥感. 2018(04)
[5]基于地块尺度多时相遥感影像的冬小麦种植面积提取[J]. 邓刘洋,沈占锋,柯映明,许泽宇. 农业工程学报. 2018(21)
[6]遥感与作物生长模型数据同化应用综述[J]. 黄健熙,黄海,马鸿元,卓文,黄然,高欣然,刘峻明,苏伟,李俐,张晓东,朱德海. 农业工程学报. 2018(21)
[7]基于物候信息的山东省冬小麦长势遥感监测[J]. 侯学会,隋学艳,姚慧敏,梁守真,王猛. 国土资源遥感. 2018(02)
[8]持续受涝对冬小麦高光谱特征参数的影响分析[J]. 段丁丁,熊勤学,刘莉,何英彬. 中国农业信息. 2018(02)
[9]基于无人机数码影像的大豆育种材料叶面积指数估测[J]. 李长春,牛庆林,杨贵军,冯海宽,刘建刚,王艳杰. 农业机械学报. 2017(08)
[10]基于CERES-Maize模型的吉林春玉米遗传参数调试[J]. 刘玉汐,赵柠,任景全,郭春明,李建平. 中国农学通报. 2017(24)
博士论文
[1]基于遥感与作物模型同化的冬小麦节水灌溉研究[D]. 邢会敏.中国矿业大学(北京) 2018
[2]基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报[D]. 李振海.浙江大学 2016
[3]利用模型对黑土条件下玉米生长和土壤碳氮循环的模拟研究[D]. 杨靖民.吉林农业大学 2011
硕士论文
[1]基于无人机遥感影像的棉花主要生长参数反演[D]. 刘金然.山东师范大学 2019
[2]基于四旋翼无人机的多参数空气质量检测系统设计[D]. 谢涛.安徽理工大学 2019
[3]基于无人机遥感的棉花螨害动态监测研究[D]. 崔美娜.石河子大学 2019
[4]基于无人机遥感的荒漠灌丛植物种识别方法研究[D]. 张超.内蒙古农业大学 2019
[5]设施芹菜种植污染防治整装技术模式优选与综合效益评估[D]. 胡梦甜.中国环境科学研究院 2018
[6]基于无人机遥感的水稻氮素营养诊断研究[D]. 张雨.东北农业大学 2017
[7]基于WOFOST作物模型与叶面积指数同化的冬小麦遥感估产研究[D]. 陈艳玲.河南理工大学 2015
本文编号：3037227
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