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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (2): 171-177    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.02.23
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基于物候信息的山东省冬小麦长势遥感监测
侯学会1,2(), 隋学艳1,2, 姚慧敏1,2, 梁守真1,2, 王猛1,2
1.山东省农业可持续发展研究所,济南 250100
2.农业部华东都市农业重点实验室,济南 250100
Study of the growth condition of winter wheat in Shandong Province based on phenology
Xuehui HOU1,2(), Xueyan SUI1,2, Huimin YAO1,2, Shouzhen LIANG1,2, Meng WANG1,2
1. Institute of Agriculture Sustainable Development, Shandong Academy of Agriculture Sciences, Ji’nan 250100, China;
2. Key Laboratory of East China Urban Agriculture, Ministry of Agriculture, Ji’nan 250100, China;
全文: PDF(2415 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

作物长势监测是农情监测的核心内容之一,处在不同生育期的作物长势存在显著差异。为了提高大范围作物长势遥感监测的精度,利用2001―2015年间获取的MOD09A1数据,以山东省冬小麦为研究对象,在逐年提取冬小麦抽穗期基础上,探讨研究区近15 a间冬小麦抽穗期长势时空格局。研究表明,与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)相比,基于增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)提取的冬小麦抽穗期与地面观测数据有更好的一致性。研究区冬小麦抽穗期主要集中在4月中、下旬,并从南向北、自西向东逐渐推迟; 与NDVI,EVI和归一化差值红外指数(normalized difference infrared index,NDII)相比,产品改进-NDVI(product improve-NDVI,PI_NDVI)更能反映冬小麦的实际长势。基于该指数监测冬小麦长势,2001―2015年间山东省冬小麦抽穗期长势整体呈上升趋势; 但年际间波动较大,相同年份不同区域的冬小麦长势存在明显差异; 而大部分区域长势状况比较一致,与多年平均状况持平。研究结果与已有的相关研究较为一致,基于遥感进行大范围和长时间作物长势监测的思路可以为以后研究提供一定的参考。

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侯学会
隋学艳
姚慧敏
梁守真
王猛
关键词 物候长势遥感冬小麦    
Abstract

Crop growth condition monitoring is one of the key contents of crop monitoring. The growth condition of different periods is obviously different especially in a large region because of phenology. In order to improve the accuracy of the research on crop monitoring in the large region and long time series, the authors extracted heading dates of winter wheat in Shandong Province from 2001 to 2015 based on MOD09A1 datasets and then analyzed the spatio-temporal changes of the condition during the heading period of winter wheat. The main conclusions are as follows: ① Heading dates from EVI have a better consistency with ground observation data than results of NDVI. ② Heading stage is mainly concentrated in mid-April to late-April and gradually postponed from south to north, and so is the situation from west to east. ③ Compared with other four indexes, PI_NDVI gets a better resultant index for monitoring the actual growth conditions of winter wheat in the study area. ④ Founded on the results of PI_NDVI, irrigation condition of winter wheat during the heading stage was on the rise from 2001 to 2015. However, interannual fluctuation was obvious. Conditions of winter wheat exhibited an obvious difference in different areas of the same year. However, the growing conditions are consistent in most of the study region, close to the average level of 15 years. The results in this paper are concordant with the records of situ measurement and previous researches in the same area, and this indicates that the research thinking in this paper can provide certain references for the study of crop condition using remote sensing.

Key wordsphenology    crop condition    remote sensing    winter wheat
收稿日期: 2016-09-20      出版日期: 2018-05-30
:  TP79  
基金资助:山东省自然科学基金项目“基于物候特征的山东省冬小麦长势遥感监测方法与应用研究”(编号: ZR2014YL016);国家自然科学基金项目“森林冠层绿色FPAR的高光谱遥感反演研究”(编号: 41401407);山东省科技厅重点产业关键技术项目“农田环境和作物生长信息快速获取与处理技术”(编号: 2016CYJS03A01-1)
引用本文:   
侯学会, 隋学艳, 姚慧敏, 梁守真, 王猛. 基于物候信息的山东省冬小麦长势遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 171-177.
Xuehui HOU, Xueyan SUI, Huimin YAO, Shouzhen LIANG, Meng WANG. Study of the growth condition of winter wheat in Shandong Province based on phenology. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(2): 171-177.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.02.23      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I2/171
植被指数 指数名称 计算公式
基于绿度的指数 NDVI[12] NDVI = ( Rnir - Rred) / ( Rnir +Rred)
EVI[13] EVI = ( 1 + L) (Rnir - Rred) / ( Rnir + C1 Rred -C2 Rblue + L)
基于水分的指数 NDII[14] NDII = (Rnir - Rswir) / ( Rnir + Rswir)
基于绿度
和水分的
指数
PI_NDVI[15] 0NDVI<0NDII<0NDVI2-NDII2其他0PI_NDVI<0
PI_EVI[15] 0EVI<0NDII<0EVI2-NDII2其他0PI_EVI<0
Tab.1  各种植被指数的定义
Fig.1  山东省冬小麦种植区分布及农业台站位置
植被指数距平值 长势等级 植被指数距平值 长势等级
(-∞,-0.3] 很差 (0.1,0.3] 较好
(-0.3,-0.1] 较差 (0.3,+∞) 很好
(-0.1,0.1] 持平
Tab.2  山东省冬小麦长势划分等级
Fig.2  冬小麦抽穗期遥感提取结果与地面实测数据对比
Fig.3  2001—2015年山东省冬小麦抽穗期时空格局
植被指数 r p 植被指数 r p
EVI 0.577 0.031 PI_EVI 0.596 0.029
NDVI 0.498 0.070 PI_NDVI 0.727 0.003
NDII 0.316 0.270
Tab.3  各植被指数表征的长势与产量相关关系
Fig.4  2001—2015年山东省冬小麦抽穗期长势随时间变化趋势
Fig.5-1  2001—2015年山东省冬小麦抽穗期长势空间分布
Fig.5-2  2001—2015年山东省冬小麦抽穗期长势空间分布
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