10.3964/j.issn.1000-0593(2016)08-2585-05
基于时间序列高光谱遥感影像的田块尺度作物产量预测
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。
光谱指数、精准管理分区、高光谱遥感、时间序列、产量
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O657.3(分析化学)
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
2016-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
2585-2589
