利用LandsatTM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期主要長勢參數(shù)

1、第5期譚R偉等：利用LandsatTMig數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期要氏勢參數(shù)#農(nóng)業(yè)工程學報Transactions of the CSAE利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期主要長勢參數(shù)譚昌偉王紀華2,趙春江2,王妍1,王君嬋】，童璐-朱新開】，郭文善曲(1.揚州大學江蘇省、作物遺傳生理重點實驗電/農(nóng)業(yè)部長江中卜游作物生理生態(tài)與栽培取點開放實驗室,揚州225009：2國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心，北京100097)摘要：為將準農(nóng)業(yè)技術(shù)休系中的小麥農(nóng)藝處方特理決策提供詳盡的全局性信息.該文以2007-2009年試驗實測數(shù)據(jù)為 基礎.以Landsat TM 像為遙感數(shù)據(jù)源.分析試驗樣點開

2、花期冬小麥上耍長勢參數(shù)與品質(zhì)和產(chǎn)竝間以及與衛(wèi)杲遙感變 啟間的相關(guān)性分別建立及評價了 TM影像遙感變就監(jiān)測冬小麥開花期SPAD值、住物啟、葉而積指數(shù)和葉片氮倉雖的 模型。結(jié)果衣明：冬小麥丿花期選用作物氨反射指數(shù)、近紅外波段反射率和歸化植被抬以這些11感變量分別反演冬 小麥SPAD仏 生物量、葉面積指數(shù)和葉片氮會吊是可行的：SPADf 4物訟 葉血積指數(shù)和葉片氮件量遙感監(jiān)測樓盤 的梢度較討均力根決簽分別為3.12、216.5 kg hm 0.269 fll 0.162.以此為基礎.制作出八仃實農(nóng)寧總義的冬小麥開 花期不同等級SPAD值、生物就、葉血積指數(shù)和葉片氮含就遙感監(jiān)測專題圖.實現(xiàn)了上耍長勢參

3、數(shù)空間分布駅化表達。 荃丁衛(wèi)星影像的農(nóng)山而狀信息獲取技術(shù)克服了點狀信息的不足.為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仕理決策及時提供信息支持，使該研究技術(shù) 更利于大面積應用和推廣.關(guān)鍵詞：遙感，監(jiān)測模型，主要長勢泰數(shù)估算，LandsatTM.冬小麥doi： 10.3969加 ssn.1002-6819.201L05.040中圖分類號：S127文獻標志碼：A文章編號:1002-6819(2011)-05-0224-07譚昌偉，王紀華.趙春江.等.利用Landsat TNf ig感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期主要長勢參數(shù)j.農(nóng)業(yè)工程學報.2011, 27(5)： 224-230.Tan Changxxret Wang Jihiia.

4、 Zhao Chunjiang. et al Monitoring wheat main growth parameters at anthesis stage by Landsat TNfJ. Transactions of the CSAE, 2011, 27(5): 224230 (in Chinese with English abstract)1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用LandsatTMig數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期要氏勢參數(shù)#19

5、94-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用LandsatTMig數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期要氏勢參數(shù)2250引言作物長勢直接關(guān)系到籽粒品質(zhì)和產(chǎn)量的形成，其主 要參數(shù)有 SPAD ( soil plant analysis development)值、牛 物最、葉面積指數(shù)(leafarea indexLAT)和葉片氮含量 (leaf nitrogen content. LNC)。作物氏勢監(jiān)測足農(nóng)悄IS感 的重要內(nèi)容，可及時了解作物的生長狀況，便于及時采 取田間管理

6、措施，從而保證作物正常生長.多年以來, 國內(nèi)外許多學者利用不同遙感數(shù)據(jù)源和遙感方式對作物 長勢進行了監(jiān)測，取得了一建進展Myneni等對比 分析了 MODIS LAI、地農(nóng)實測 LAI.ETM+LAI 和IKONOS LAL發(fā)現(xiàn)MODIS LAI H冇較高的巒度：Pnvette等對 比分析了南非撒哈拉沙漠地區(qū)地農(nóng)實測LAI和MODIS LAI,認為MODIS LAI算法能夠體現(xiàn)半干早區(qū)森林的結(jié) 構(gòu)和物候變化；Schneider等刃利用NOAA數(shù)據(jù)進行作物 長勢監(jiān)測,效果較好。近年來,作物長勢遙感監(jiān)測主要收稿口期:2010-08-15 修訂II期：2011-02-23基金項目:國家自然科學基金(

7、40801122)：江蘇髙校優(yōu)勢學科建設匸程贄 助項目:公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè)科研專項經(jīng)費(200803037)作者簡介：譚Wl，(1980-). B，說師.Wi:.研究方向為農(nóng)業(yè)研丸。揚州 注蘇省揚州審文N東卅48匕揚州人學農(nóng)學院.225009.Email: tanxvei010通信作布：乳文憐教授.博七生號師揚州江蘇省揚州市文匯東略48 巧揚州人學農(nóng)學院.225009 Email: cn 集中在對作物種植面積的提取方而切,所使用的數(shù)據(jù) 源主要是NOAA-AVHRR、EOS-MODIS等"叫 盡省;作 物長勢遙感監(jiān)測現(xiàn)(2冇套完整的體系，但技術(shù)上還有 較大發(fā)展

8、空間，主耍是田間管理服務的監(jiān)測模樂通用性 差、機理性研究工作還不夠均,對小麥而言,特別是在 開花期丄要氏外參數(shù)方面研究較少，遙感監(jiān)測粘度尚嫌 滿足小麥生產(chǎn)需求,在長勢參數(shù)遙感監(jiān)測方面仍需要進 一步研究，以提高遙感監(jiān)測的定量化水平。本研究利川Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測小麥開花期 SPAD值、牛物就、LAI以及LNC,綜介評價小麥開花 期K勢*狀況，利用衛(wèi)星遙感技術(shù)獲取區(qū)域性小麥開花期 主耍長勢參數(shù)空間分布昴:化表達，篩選監(jiān)測開花期主耍 長勢參數(shù)的敏憊遙感變屋，構(gòu)建及驗證其遙感監(jiān)測模熨, 從而為將笊農(nóng)業(yè)技術(shù)體系中的小麥農(nóng)藝處方管理決策提 供詳盡的全局性信息，以利于改善小麥籽粒品質(zhì)、提髙 小麥

9、產(chǎn)量。1材料與方法1.1試驗設計與數(shù)據(jù)獲取試驗1： 2007年在江蘇省泰興、姜堰、儀征、興化、 大豐、贛榆、灌云、海安8縣進行，每縣設置采樣點15* 30個，共計186個采樣點(圖1),每個采樣點位置均 采用矣國Trimble公訶生產(chǎn)的Juno ST乎持式GPS立位獲 取地理信息，調(diào)茂內(nèi)容主要包括冬小麥品種類駐、生疔 旳期及其群體長勢號災害（4要為祠蟲害）狀況。冬小 麥品種為揚麥13 t、揚麥15匕、揚麥16號、揚軸-L 2 號和寧麥9號,這匹胡種在試驗縣均有分布。取樣時期 為拔節(jié)期、抽穗期、開花期和成熟期，具體取樣時間根 據(jù)衛(wèi)星過境周期和實驗區(qū)實際借況確定，一般在每個試 驗地塊中間,選取長勢

10、均勻的植株,取4行50 cm,長度 用直尺測量，同時用GPS定位。取樣后及時至實驗室進 行SPAD fft（SPAD-502儀測定法）、牛物吊（稱質(zhì)就法）、 LAI （比葉重法）以及LNC （凱氏定氮法）測定，成熟期 測定籽粒品質(zhì)參數(shù)（近紅外谷物品質(zhì)分析儀測定法）， 包括蛋白質(zhì)、淀粉和濕1何筋。遙感數(shù)據(jù)為Laiidsat TM 2007-05-07 （開花期）過境影像。該試驗數(shù)據(jù)上耍作為檢 驗樣本評價模旳。試驗2： 2008年在江蘇省泰興、姜堰、儀征、興化、 大豐、贛榆、灌云、宿豫8縣進行，毎縣設置采樣點15 20個，共計163個采樣點（圖1）,其他同試驗U遙感 數(shù)據(jù)為Landsat TM 2

11、008-05-02 （開花期）過境彩像.該 試驗數(shù)據(jù)主要作為檢驗樣本評價模些。試驗3： 2009年在江蘇省泰興、姜堰、儀征、興化、 大豐5縣進行，每縣設置采樣點1520個，共計82個 采樣點（圖1），其他同試驗E遙感數(shù)據(jù)為Landsat TM 2009-04-26 （開花期）過境影像。該試驗數(shù)據(jù)主耍作為訓 練樣本建立模甲。圖1 2007 - 2009年試驗采樣點分布Fig.l Distribution of sampling points from 2007 to 20091.2影像數(shù)據(jù)預處理采用遙感影像處理系統(tǒng)（environment for visualizing images, ENVI

12、）對衛(wèi)星影像進行預處理。忤先利用江蘇 地區(qū)1 : 100 000地形圖對所有衛(wèi)星影像進行兒何粗校止, 然后再利用地面實測的GPS控制點対衛(wèi)爪諂像進廳了幾何 耕校正，確保幾何校正精度優(yōu)于1個像元。大氣輻射校止 和反射率轉(zhuǎn)換是采丿IJ經(jīng)驗線性法轉(zhuǎn)換進行的W1.3數(shù)據(jù)分析與利用利川ENVI和ArcGIS提取對應GPS定位采樣點光譜 波段亮度值，結(jié)合已有杭被指數(shù)算法，W Excel中計畀出 衛(wèi)星遙感變量。以試驗3數(shù)據(jù)為基礎,分析開花期小麥 上耍氏勢參數(shù)間及JC與衛(wèi)星遙感變量間的相關(guān)性，建立 遙感監(jiān)測模熨。采用擬合度（X）和均方根誤差（root mean square error, RKISE）卩&qu

13、ot;，利用試驗1和試驗2數(shù)據(jù)對所 建模型進行評價，并繪制預測值與實測值間的1 ： 1關(guān)系 圖。本研究所選用的植被指數(shù)如衣1。表1植被指數(shù)的計算公式Table 1 Formulas of remote sensing vegetation indices柚被指數(shù)計算公式歸化植被指數(shù)NDVINDVHBI-B3)(54+£3)1.填調(diào)能梢披折數(shù)SAVISAVHD4-B3) (54+53*0.5)(1*0 5)壤殼股的析被指數(shù) OSAV7OSAV1= (1).16X54-53) (54+53+0.16)f物氮反射指數(shù)NRINRI=(52-53). (52-53)綠色燈化川被指數(shù)GNDVIG

14、NDq-(54-52) (54*52)冠圧結(jié)構(gòu)不域感杭被拆戲SIPISIPI=(54-51) (5W1)杭散族減捋敵PSRIPSRKB3-B1)灰川反拆故WT1=(57-55)/(57*55)差值柚被指散DVIDVI=54-53比伉析被折數(shù)RVIRVIB40301化差什水體指數(shù)NDWINDVKI=(54-55) (54-55)調(diào)整的歸 化殺并水體指數(shù) NDWI2ND5X12=(54-57) (54-57)DSW1DSW1=54 55DSW2DSW2B5B2DSW3DSW3=55 B3DSW4DSW4-52 53DSW5DSW5=(54W) (55+53)ii : B4B7分別代&戡、綠

15、、紅.反射纟I外波段的反射率：DSW5為|'|應 義參比2結(jié)果與分析2.1開花期小麥主要長勢參數(shù)間及與品質(zhì)和產(chǎn)量間的 相關(guān)性分析農(nóng)2為開花期小麥主耍長勢參數(shù)與品質(zhì)及產(chǎn)屋參數(shù) 間的相關(guān)性。2009年試驗實測的82個開花期樣本長勢 與成熟期胡質(zhì)及產(chǎn)呈間相關(guān)性分析衣明：小麥開花期, SPAD值與LNC、牛物就與LAI均呈極顯苫止相關(guān)， SPAD值與濕面筋含B呈顯著負相關(guān)，生物量與產(chǎn)量呈 極顯苫止相關(guān)，LNC與蛋口質(zhì)質(zhì)量分數(shù)、濕而筋質(zhì)量分 數(shù)及淀粉質(zhì)最分數(shù)均呈極顯”負相關(guān)，說明卩.星遙感技 術(shù)監(jiān)測開花期小麥氏勢結(jié)杲可輔助制定農(nóng)藝處方管理 決策為開花期應用遙感技術(shù)間接預測品質(zhì)和產(chǎn)吊提供 了一宦科

16、學依據(jù)。2.2開花期小壽主要長勢參數(shù)與遙感蠻杲間的相關(guān)性 分析農(nóng)3為開花期上耍氏勢參數(shù)與遙感變量間的相關(guān)性。 2009年試驗實測的59個開花期樣本長勢與24個遙感變 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#屋間相關(guān)性分析表明：小麥開花期，SPADffl與32、£3、 NDVI、OSAVI、SAVI、NRI、DVI、RVI、GNDV1 和 DSW4呈顯”或極顯吾相關(guān)，其中與NRI間的相

17、關(guān)性嚴 k(7ooi=O684),依據(jù)墩感參數(shù)確定原則，說明開花期 利用NRI反演SPAD值最好：生物量與B3、B4、B'、 NDVL NDWI和NDWI2呈極昭”相關(guān)，其中以E4相關(guān) 系數(shù)最大(ro.oi=-O 662),說明利用B4反演生物量最好: LAI與32、33、B4、B5和NDVI間呈極顯甘相關(guān)，其叩 以NDVI相關(guān)系數(shù)最大(7o.oi=O 7O9),說明開花期利用 NDVI 反演 LAI 最好；LNC 與 B3、B4、NDVI 和 NRI 間 呈極顯著相關(guān)，其中以NDVI相關(guān)系數(shù)最丿、(ro.oi=O.717), 說明開花期利川N DVI反演LNC最好；綜上，開花期選 用

18、NRI、B4和NDVI這些遙感變戢分別反演SPAD值、 生物園、LAI和LNC是可行的。© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參

19、數(shù)#表2開花期主要長勢參數(shù)與品質(zhì)及產(chǎn)呈間的相關(guān)性(2009年.”=82)Table 2 Correlation of main growih parameters with gram quality and yield at anthesis stageSPAD 值生物StLAILNC蛋門質(zhì)質(zhì)呈分數(shù)濕面筋質(zhì)址分敎沈粉質(zhì)址分散產(chǎn)就SPADffl1生物fit-0 2091LAI4).0330.457°1LNC0412“-013700701蛋Cl質(zhì)質(zhì)雖分散-0.1S90.020-0.0030636"1濕而筋質(zhì)戒分數(shù)-0245*01340076-0614"0.926

20、76;1淀粉質(zhì)如分數(shù)00690.1170 0950.540*00.236"-0.1421產(chǎn)就0.0250 368°0.1040.0330.256"0.319°0.0721注:和"分別為通il P<0 05和P<0.01的顯善性檢臉.用為樣本敕.0如網(wǎng)217 fooluTUS.表3開花期主要長勢參數(shù)與遙感變塑間的相關(guān)性(2009年.n=59)Table 3Correlation of mam growth parameters and remote sensing vanables at anthesis stageSPAD (ft生

21、物處LAILNC5102630.2670.1320.089B2-0335*0.2420.351°0 062B3.0348*0.476"0.539°0.510°B40218-0.662-0 599“0440"B5-0.0150.385"0436"0.159B6-0 104-0.120-0.1490.130B1-0129-0.005-00300.136NDVI0.411°0363"0.709°0.717“OSAV10 32f-016302370 065SAVI0303*4).1630.2180.06

22、5SITI0257-0.184-02160 067NDWI01780.594"-0.018-0.104NDWI20.191-O.578*0039-0 090PSRI0107-0.122-0 2060.128NRI0.684°4).0840.0790374”WI-01970.1530 0360.269DVI0309*-0.147-0.2440.261RVI-0 298*0.1260266-0.116GNDV70.283*0.166-0 2290.080DSW10 177-0.0640071-0 096DSW201400.266-01970.100DSW30.239-0.282

23、0.2020.066DSW40354“-0075-0072-0 040DSW50.2654).0310.060-0.067注：ro 05,59=0.273, root 59=0 354© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#2.3主要長勢參數(shù)遙感監(jiān)測模型堆于上述分析，依據(jù)柑關(guān)性瑕強為原則，篩選監(jiān)測 上要長勢參數(shù)的敏感遙感變量，以城感遙感變雖:為門變 就、主要長勢參數(shù)為因變雖，選用

24、線性關(guān)系模熨，構(gòu)建 開花期小麥丄耍氏勢參數(shù)遙感監(jiān)測模型，選擇斤皿大的 方程，確定為開花期主耍長勢參數(shù)遙感監(jiān)測?？?圖2)。2. 4模型評價綜合利用2007年和2008年數(shù)據(jù)，將預測值與實測 值進行回歸分析,同時采用疋和RAISE.構(gòu)建預測值與 實測值間的1 : 1關(guān)系圖，對各模型可信度進行評價(圖表4) 結(jié)果表明:由這些模塑推算得到的預測值與 實測值之間都呈極顯著相關(guān),疋和RMSE都較理想,說© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用La

25、ndsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)227© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#明由這些模吃監(jiān)測號其対咸的

26、小麥主要長勢參數(shù)足叩了I-43.7X+53 46-1Z468avd"NRIn SPAD與NRI的叩關(guān)竹© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)

27、測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#y- 70 8l3x>l7 6«9 用=04386S.ON -16 000140001200010 0008 0006 0004 000© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#07100150200B4c.生幼總與B4的機關(guān)性0203040506NDVId LNCNDVI的郴關(guān)性© 1994-2011 China Academ

28、ic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#圖2開花期小麥主妥長勢參數(shù)遙感監(jiān)測模型Fig.2 Remote sensing models for monitoring main growth parameters of wheat at anthesis stagemK-guvds60555035.RMSE-3 12 86y O 8422x*O.474 Z 452 RMSE-0 269 n-8730 &130354043505560

29、SPAD實測血a SWU>預訓們與實測(的相關(guān)性2.0 上2.0 2.53.0 3.54.0 4.55.0 5.56.0LAI實制值16 000尸0 734計2997 I,M 0 .461RMSE 216.5 kg hm2/r=90140001200010 0008 000 6 0004 000200000 2(H) 4ar)6000 80 100ft) 12m)I4f«o IfiOLNU丈割值b.LAl預測值,丿實測值的相關(guān)怦© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rig

30、hts reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#dLNCfft測逬的相關(guān)件圖3小麥開花期主要長勢券數(shù)遙感監(jiān)測模型評價Fig.3 Evaluating the irinotr briibiug models foi inomtonug main giowth paiainclris o

31、f wheal al anlhrbis slag©依據(jù)上述分析，利用2009-04-26（開花期）LandsatTM再通過值化掩膜巻加小麥種植分布數(shù)據(jù)左掉非種植區(qū)影像數(shù)據(jù)生成的敏感遙感變戢影像圖.一一進行解算.域丿7結(jié)介行政邊界矢戢數(shù)據(jù).制作了 2009年小麥開花期SPADfH、生物屋、LAI和LNC遙感監(jiān)測專題圖(圖 以3.54和44.5為+.: LNC以2.72.9和2.93.1為 4),圖4農(nóng)明：彩像覆蓋區(qū)SPAD值以3843和43主。該結(jié)果可輔助制定優(yōu)質(zhì)髙產(chǎn)農(nóng)藝處方管理決策。48為主：生物就以5 6005 900和大于5 900為主：LAIm4rLI2MHOIII mnciI

32、 MooooI MXMioJ0 91040 km war*MRSPADF拔壞紋酮JL!樣i-e: 人花I4INMIN)口 WlIuxim>nisari)oximt 9IFIW WA！9t2lJU?:Ii*I左亍- 9S1SI-XMXS efis$ 0§? 00a£ OOOOHt： fixxss b.生物顯質(zhì)顯分數(shù)ikmmkinaoxoIMiIOIM)I-MIXKKI140 rma. SPADtflI24INMM)I2MKMMIH2lXn)IVWKMMIc LAI殳3= g* .XWXMJ moDK" ooci 二二 ftiA ®-8s fiMMS

33、awMa082< OO0MS sss eess oocsn1240000ITWMMMt I32mxiB6inM»aad LNC表4逼感監(jiān)測模型評價結(jié)果Table 4 Results of Ex aluatmg the remote sensing monitoring models生育期自變量(x)岡變秋(y)RMSEnNRISPADtfl73升53.4640475“3.1286開尼期B4牛物址(kghnf：)=.70 813x+176890461“216590NDVILAI1-8.7177.0.49070.452°0.26987NDVILNC/%Z 389LZ868

34、70381"0.162901241)000I2WXMM)112000B600CO1400000 1240000IISOOOO1)20000IMOOOOIMC000© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reser

35、ved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)#圖4片花期小走主要氏勢參數(shù)進感監(jiān)測務題圖Fig 4 Thematic maps for monitoring nuin growth parameters of winter wheat at anthesis stage© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第5期譚R偉等：利用Landsat TM遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測冬小麥開花期上耍氏勢參數(shù)2293討論以往利用遙感數(shù)據(jù)研究作

36、物長勢監(jiān)測時常常存在以 下問題"：一是過多的依賴T ND7和LAI,很少把其 他遙感變就和長勢參數(shù)應用于作物長勢臨測；二是不考 慮作物物候期的影響，不同的物候期使用相同長勢指標; 三是構(gòu)建的遙感監(jiān)測模型可擴展性差，其務度還不能滿 足牛產(chǎn)需求.木研究涉及24個遙感變戢和SPAD值、生 物呈、LAI和LNC這些K勢參數(shù)，且這些K勢參數(shù)能準 確地表征作物長勢綜合狀況：另外，開花期是小麥一生 中長發(fā)仔最旺盛的時期，也是決定小麥胡質(zhì)和產(chǎn)雖的關(guān) 鍵時期，該期對肥水的反應I分敏感，I壤TF或養(yǎng)分 不足都會嚴靈影響其生長，肥水過多，易發(fā)生倒伏，高 溫島濕,別I發(fā)病蟲職 說明該研究對小麥生產(chǎn)H仃實 際

37、指導意義。本研究詳盡分析了長勢參數(shù)遙感監(jiān)測模些 的構(gòu)建和驗證過程，增強了遙感監(jiān)測模型的機理性、穩(wěn) 定性和重演性,在LAI方面與前人研究一致切,但篩 選的其他3個長勢參數(shù)的敏感遙感變最與詢?nèi)搜芯坎⒉?一致，其可能*-是前人研究所用遙感數(shù)據(jù)源號本 研究不同：二是詢?nèi)搜芯拷Y(jié)果是基于小區(qū)試驗，而本研 究結(jié)果是基FAI11試驗。研究得到的主嬰長勢參數(shù)空間 分布量化表達圖已被賦/地理坐標，與其山間位置一一 對血，真實地反映了上要長勢參數(shù)的空間分布及其差異, 為人山小麥調(diào)優(yōu)栽培及時提供可靠的農(nóng)怙信息，便于及 時采取田間管理措施進行調(diào)優(yōu)，有助于實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)種 植生產(chǎn)目標。本研究樣本數(shù)不一致，其原伏1： 一是2

38、009 年數(shù)據(jù)中冇23個GPS采樣點在影像覆蓋區(qū)之外，造成表 3樣本數(shù)比表2少：二是2007年和2008年數(shù)據(jù)除原伏I一 以外，任參數(shù)測宦過程中部分樣晶損壞和有些樣陽重復 測定耒異較大而被剔除，導致圖2和表4備長勢參數(shù)樣 本數(shù)不-致。以往多數(shù)相關(guān)研究是卑丁地1何遙感平臺進 行的叭本研究X塊于航入航空衛(wèi)星遙感技術(shù)茯取大 田冬小麥“向狀”綜合長勢信息，克服了 “點狀”信息 獲取工作量大或K勢信息單一的缺點，進-步強化了長 勢遙感監(jiān)測機理，以更好滿足對農(nóng)田信息獲取技術(shù)的需 求，使小麥長勢監(jiān)測技術(shù)更利于應川和推廣。本研究所使用的影像僅為TM數(shù)據(jù)，分辨率偏低， 時效性較差，往往會出現(xiàn)“異物同譜”、“同譜

39、異物” 現(xiàn)彖】，使得監(jiān)測粘度降低，今后的研究需耍綜介多源 多時相、多因素數(shù)據(jù)構(gòu)建機理性更強的定最化模熨，或 加強遙感號作物生K模型的同化研究，這樣將更右效地 提高遙感監(jiān)測粕度，進一步拓寬應用范用。另外，本研 究沒有考慮到病蟲草害、干早、凍害、潰害、土壤肥力 等諸多因素，因此，該研究結(jié)宋能否在不同生態(tài)區(qū)域進 行廣泛推廣仍需進一步探究.4結(jié)論通過分析試驗樣點冬小麥開花期4個丄耍氏勢參數(shù) 與品質(zhì)和產(chǎn)就間及其與24個衛(wèi)星遙感變就間的相關(guān)件， 得出以下結(jié)論：小麥開花期，選用作物氮反射指數(shù)、近 紅外波段反射率和歸一化植被指數(shù)分別反演小麥SPAD 值、生物竜、LAI和LNC是可行的；分別構(gòu)建了開花期 小麥S

40、PAD值、生物晝、LAI和LNC遙感監(jiān)測模型，且 精度較髙,均方根誤差分別為3.12、216.5kglim 0.269 和0.162：制作了 2009年小麥開花期不同等級SPAD值、 生物量、LAI和LNC遙感監(jiān)測專題圖，以實現(xiàn)主耍長勢 參數(shù)空間分布量化表達。參考文獻1 waesen K. Gilliams S. Nackaerts K. et al Ground-measured spectral signatures as indicators of ground cover and leaf area index the case of paddy nceJ. Field Crops R

41、esearch, 2001; 69(1): 13-252 趙祥江，黃文江.王紀華.等.不同品種、肥水條件下冬 小文光譜紅邊參數(shù)研究J中國農(nóng)業(yè)科學.2002. 35(8)： 9S0-987.Zhao Chiinjiang. Huang Wenjiang. Wang Jihua. et al. Studies on the red edge parameters of spectrum m winter wheat undei different vanetiesfertilizer and water ti eatmentsJ. Scientia Agncultra Sinica, 2002,

42、35(8): 9S0987. (in Chinese with English abstract)3 譚昌偉,郭文善,朱新開.等.不同條件下夏玉米冠層反 射光譜響應特性的研究卩農(nóng)業(yè)工程學報.2008. 24(9)： 131-135.Tan Changwei. Guo Wenslian. Zhu Xrnkai, et al. Canopy spectral reflectance characteristics of summer maize undei differentconditionsJ. Transactions of the CSAE. 200& 24(9): 131 135

43、. (in Chinese with English abstract)4 宋曉宇，員文江.上紀華，等.ASTER衛(wèi)星遙感彩像在冬 小麥品質(zhì)監(jiān)測方面的初步應用J農(nóng)業(yè)工程學報.2006. 22(9)： 148-153.Song Xiaoyu, Huang Wenjiang, Wang Jihua, et al. Preliminary application of ASTER images in winter wheal quality momtoringJ. Transactions of the CSAE、2006. 22(9): 148153. (m Chinese with Englis

44、h abstract)5 宋曉宇，王紀華.黃文江.等.變雖施肥條件下冬小麥長 外及品質(zhì)罡異遙感監(jiān)測J農(nóng)業(yè)工程學報.2009. 25(9)： 155-162.Song Xiaoyu, Wang Jihua, Huang Wenjiang, et al. Monitoring spatial vanance of winter wheat growth and grain quality under anable-rate fertilization conditions by remote sensing dataJ. Transactions of tlie CSAE. 2009, 25(9)

45、: 155 162. (in Chinese with English abstract)6 KyuSung L. Warren B C. Robert E K, et al. Hyperspectral versus multispectral data for estimating leaf area index in four different biomesJ. Remote Sensing of Em uonment. 2004, 91(3/4): 508-520.7 M>ueni R B. Hoffinan S. Knyazikhin Y. et al Globa produ

46、cts of vegetation leaf area and fraction absorbed PAR ttom year one of MODIS dataJ. Remote Sensing of Environment. 2002, 83(1/2): 214-231.8 Privette J L, Myneni R B. Knyazikhin Y、et al Early spatial and temporal validation of MODIS LAI product in the soutliem Africa KalaliariJ Remote Sensing of Enxu

47、onment. 2002, 83(1/2): 232-243.9 Schneider S R. Mcgmnis D F, Gatlin J A Use of NOAA AHRR visible and near-infrared data for land remote seningR NOAA Technical Rexport NASSA4. USDA Washington, D. C. 1981.10 "麗小張增樣曲婷婷等.MODISNDVI和MODISZEX 任耕地信息提取中的應用及對比分析J農(nóng)業(yè)丁程學報. 2008. 24(3)： 167-172.Zuo Lijuu, Zh

48、ang Zcugxiaug. Doug TiugUng, c( al. Applicaliou of MODIS/NDM and MODIS E1 to extracting the information of cultnated land and comparison analysisJ. Transactions of the CSAE. 2008, 24(3): 167 172. (in Chinese with English abstract)11 蒙繼華.乂炳；.了加/全國農(nóng)作物葉面積指數(shù)遙感估 算方法幾 農(nóng)業(yè)工程學報,2007, 23(2)： 160-167.Meng Jihu

49、a, Wu Bingfang, Li Qiangzi. Method for monitoring crop leaf area index of China using remote sensingJ,Transactions of the CSAE. 2007, 23(2): 160 167. (in Chinese with English abstract)12 林忠輝.莫興國.NDV1時間序列諧波分析與地表物候信 息獲取卩農(nóng)業(yè)工程學報.2006. 22(12)： 138-144.Lin Zhongliut Mo Xmgguo. Phenologies from hannomcs an

50、alysis of ArHRR NDrI time senesJ. Transactions of theCSAE, 2006,22(12): 138144 (m Chinese with English abstract)13 蒙繼華.吳炳方,李強了等.全球農(nóng)作物勢遙感監(jiān)測系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)JJ.世界科技研究與發(fā)展.2006- 28(3)： 41-44MengJihua. Wu Bingfang. Li Qiangzi. et al. Design and implementation of a global crop grow th momtoring system by remote se

51、nsingJ. World Sci-Tech R&D. 2006、28(3): 41 44 (in Chinese with English abstract)14 吳炳方.崢.劉成休'；農(nóng)作物氏勢線合遙感監(jiān)測方 法幾 遙感學報.2004, 8(6)： 498-514.Wu Bingfang. Zliang Feng. Liu Chenghn. et al An integrated method for crop condition monitormgJ. Journal of Remote Sensing, 2004, 8(6): 498 514. (in Chinese

52、with English abstract)15 蒙繼華.農(nóng)作物K勢遙感監(jiān)測指標研究D.北京：中國科 學院研究生院.2006.Meng Jiliua. Research to Crop Growth Monitoring Indicators With Rriuolr Sm5ingD, Brijrng. Giaduatr Uui ribily of Clunese Academy of Sciences. 2006 (in Chinese with English abstract)16 瑕呂偉周清波.齊盼.等.水稻氮索營養(yǎng)高光譜遙感診 斷模型J應用生態(tài)學報 2008- 19(6)： 1261

53、-1268Tan Changwei. Zhou Qingbo. Qi La. et al Hy-perspectral remote sensmg diagnosis models of rice plant nitrogen nutritional status卩.Chinese Journal of Applied Ecology. 2008, 19(6): 1261 1268 (in Chinese with English abstract)17 壬紀華.李存軍劉良云.等.作物品質(zhì)遙感監(jiān)測預報研 究進展J中國農(nóng)業(yè)科學,2008. 41(9)： 2633-2640.Wang Jihua,

54、 Li Cunjun, Liu Liangyun、et al. Progress of remote sensing momtoring and forecasting crop quality J.Scientia Agncultuia Siiuca, 2008, 41(9): 26332640. (in Chinese 訕 English abstract)18 朱抱.李映嗎，周冬琴.等.稻麥葉片氮伶議與冠層反射 光譜的定戢關(guān)系J.生態(tài)學報.2006. 26(10)： 3463-3469.Zhu Yan, Li Ymgxue, Zhou Dongqin. et al. Quantitative relationship benveen leaf mtrogen concentration and canopy reflectance spectra m rice and wheatfJ Acta Ecologies Snuca, 2006. 26(10): 3463 34