本文選題：生物量 + 遙感��； 參考：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：該文對(duì)原始CASA(carnegie-ames-stanford-approach)模型中歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)最值提取方法及光合有效輻射吸收比(fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR)的算法進(jìn)行了深入分析,并通過(guò)綜合分析大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn),更加科學(xué)合理的確定了最大光能利用率的取值,最終確立了適合該研究區(qū)的CASA模型。該文以河北省邯鄲市3個(gè)縣域冬小麥為研究對(duì)象,以HJ-1A/B星遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品為數(shù)據(jù)支撐,采用CASA模型對(duì)研究區(qū)2014年冬小麥生物量進(jìn)行了估算和精度驗(yàn)證,結(jié)果表明:研究區(qū)冬小麥生物量平均值為1 485 g/m~2,50%以上區(qū)域在1 500~2 000 g/m~2之間。冬小麥實(shí)測(cè)生物量與預(yù)測(cè)生物量相關(guān)性達(dá)到顯著水平,R~2為0.811 5。經(jīng)過(guò)50組數(shù)據(jù)分析對(duì)比,平均相對(duì)誤差為2.13%,其中,最大值為11.54%,最小值為0.33%;平均預(yù)測(cè)生物量為1 807.54 g/m~2,與平均實(shí)測(cè)生物量1 720.74 g/m~2相比,絕對(duì)誤差為86.80 g/m~2,為估算區(qū)域冬小麥產(chǎn)量提供理論支撐。
[Abstract]:In this paper, the method of extracting normalized difference vegetation NDVIs from the original CASA Carnegie-ames-stanford-approach-model and the algorithm of photosynthetic effective radiation absorption ratio of absorbed photosynthetically active radiation FPAR) are analyzed, and a large number of literatures at home and abroad are synthetically analyzed. The maximum light energy utilization ratio is determined more scientifically and reasonably, and the CASA model suitable for the study area is finally established. Taking winter wheat in three counties of Handan City, Hebei Province as the research object and HJ-1A/B star remote sensing data product as data support, the biomass of winter wheat in 2014 in the study area was estimated and verified by CASA model. The results showed that the average biomass of winter wheat in the study area was 1 485 g / m ~ 2 50% in the range of 1 500 ~ 2 000 g/m~2. The correlation between the measured biomass and the predicted biomass of winter wheat reached a significant level of 0.811. 5%. The average relative error was 2.13, in which the maximum value was 11.54, the minimum value was 0.33, the average predicted biomass was 1 807.54 g / m ~ 2, compared with the average measured biomass of 1 720.74 g/m~2. The absolute error is 86.80 g / m ~ (-2), which provides theoretical support for estimating regional winter wheat yield.
【作者單位】： 黃河中下游數(shù)字地理技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2012AA12A307) 糧食公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201313009-2,201413003-7) 河南省科技廳科技攻關(guān)項(xiàng)目(152102110047) 國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(41401457)
【分類號(hào)】：S512.11;S127

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 張永領(lǐng);郝成元;;基于遙感和CASA模型的西江流域NPP時(shí)空分布特征研究[J];水土保持研究;2010年05期

2 耿君;阮宏華;涂麗麗;吳國(guó)訓(xùn);;基于CASA模型的瓦屋山林場(chǎng)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力估算[J];林業(yè)科技開(kāi)發(fā);2012年03期

3 陳正華;麻清源;王建;祁元;李凈;黃春林;馬明國(guó);楊國(guó)靖;;利用CASA模型估算黑河流域凈第一性生產(chǎn)力[J];自然資源學(xué)報(bào);2008年02期

4 張美玲;蔣文蘭;陳全功;柳小妮;;基于改進(jìn)的CASA模型模擬草原綜合順序分類體系各類的最大光能利用率[J];草原與草坪;2012年04期

5 劉思瑤;盧濤;唐斌;吳彥;吳寧;;基于CASA模型的四川植被凈初級(jí)生產(chǎn)力及其時(shí)空格局分析[J];四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2013年03期

6 張美玲;蔣文蘭;陳全功;柳小妮;;基于CSCS改進(jìn)CASA模型的中國(guó)草地凈初級(jí)生產(chǎn)力模擬[J];中國(guó)沙漠;2014年04期

7 王嵐;陳雪洋;;基于CASA模型的海河流域生物量估算及特征分析[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2014年19期

8 董丹;倪健;;利用CASA模型模擬西南喀斯特植被凈第一性生產(chǎn)力[J];生態(tài)學(xué)報(bào);2011年07期

9 ;[J];;年期

相關(guān)會(huì)議論文 前5條

1 李明歡;;阿姆斯特丹亞洲研究中心(CASA)印象[A];近代中國(guó)（第六輯）[C];1996年

2 孫紅梅;劉文芳;張曉麗;劉廣;劉書劍;;基于CASA改進(jìn)模型的京津冀地區(qū)NPP估算[A];第十七屆中國(guó)遙感大會(huì)摘要集[C];2010年

3 包剛;包玉海;阿拉騰圖雅;郭利彪;;用MODIS數(shù)據(jù)和CASA模型估算近五年內(nèi)蒙古植被凈初級(jí)生產(chǎn)力[A];全國(guó)農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2009年

4 姚葉林;何英愛(ài);梁逸仙;葉錦俊;;東莞地區(qū)2140例不育患者精液CASA分析[A];第五次全國(guó)中青年檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文匯編[C];2006年

5 胡家會(huì);張士璀;張永忠;許玉艷;;計(jì)算機(jī)輔助精子分析(CASA)系統(tǒng)檢測(cè)青島文昌魚(yú)精子運(yùn)動(dòng)[A];第十屆全國(guó)生殖生物學(xué)學(xué)術(shù)研討會(huì)論文摘要集[C];2005年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 楊光;CASA重申NVOCC管理職責(zé)[N];中國(guó)交通報(bào);2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 張美玲;基于草原綜合順序分類系統(tǒng)改進(jìn)CASA模型及其在中國(guó)草地NPP估算中的應(yīng)用[D];甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 趙芬;基于CASA模型的錫林郭勒盟草地凈初級(jí)生產(chǎn)力遙感估算與驗(yàn)證[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2015年

2 李萌萌;基于CASA模型的陜西省NPP反演及其與氣象因子的關(guān)系[D];南京信息工程大學(xué);2015年

3 石志華;基于CASA與GSMSR模型的陜西省植被碳匯時(shí)空模擬及影響因素研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

4 高彥凈;基于CASA模型的植被NPP時(shí)空動(dòng)態(tài)研究[D];蘭州大學(xué);2015年

5 裘駿一;基于CASA模型的中衛(wèi)沙坡頭自然保護(hù)區(qū)NPP時(shí)空變化研究[D];蘭州大學(xué);2016年

6 婁君宜;基于遙感反演CASA模型的通遼市開(kāi)魯縣植被凈初級(jí)生產(chǎn)力研究[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

7 黃登成;基于CASA模型的蒙古高原植被凈初級(jí)生產(chǎn)力遙感估算[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2014年

8 杜紅;基于CASA模型的呼倫貝爾地區(qū)NPP估算研究[D];河北師范大學(xué);2010年

9 冉慧;基于CASA模型的吉林省區(qū)域NPP遙感研究[D];吉林大學(xué);2010年

10 鄭穎娟;基于CASA模型的河北省凈初級(jí)生產(chǎn)力遙感估算研究[D];河北師范大學(xué);2013年

，

本文編號(hào)：1775044