【摘要】：以河南省開(kāi)封市為研究區(qū),采用2005—2013年種植區(qū)域冬小麥生育期內(nèi)16 d合成的250 m空間分辨率的歸一化植被指數(shù)(NDVI)之和,與冬小麥產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析,篩選得到最佳遙感估產(chǎn)時(shí)相,建立單變量回歸模型;同時(shí),基于冬小麥生長(zhǎng)的各個(gè)關(guān)鍵時(shí)期NDVI構(gòu)建多元回歸模型,再通過(guò)主成分分析方法對(duì)多元回歸模型參數(shù)進(jìn)行改進(jìn),得到新的估產(chǎn)模型;最后使用開(kāi)封市2014年的產(chǎn)量數(shù)據(jù)對(duì)估產(chǎn)模型進(jìn)行驗(yàn)證,旨在構(gòu)建具有較高精度的估產(chǎn)模型,從而更好地指導(dǎo)小麥生產(chǎn)。結(jié)果顯示,3種估產(chǎn)模型的估產(chǎn)誤差均控制在10.55%內(nèi),根據(jù)3個(gè)模型得到研究區(qū)內(nèi)冬小麥最佳產(chǎn)量預(yù)測(cè)時(shí)段為3月下旬,即拔節(jié)期;3個(gè)模型中,主成分回歸估產(chǎn)模型的產(chǎn)量擬合精度最高,達(dá)93.12%,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:Taking Kaifeng City, Henan Province as the research area, the sum of normalized vegetation index (NDVI) of 250m spatial resolution during the growing period of winter wheat from 2005 to 2013 was used to analyze the correlation between the normalized vegetation index (NDVI) and winter wheat yield data. At the same time, the multivariate regression model was constructed based on NDVI in every key period of winter wheat growth, and the parameters of multivariate regression model were improved by principal component analysis. A new yield estimation model was obtained. Finally, the yield estimation model was validated by using the yield data of Kaifeng city in 2014, in order to construct a yield estimation model with high accuracy, and then to guide wheat production better. The results showed that the estimation error of the three models was controlled within 10.55%. According to the three models, the best prediction period of winter wheat yield in the study area was in late March, that is, jointing stage. The yield fitting accuracy of principal component regression model is the highest, 93.12, which has certain practical value.
【作者單位】： 河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所;鄭州澍青醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)校;河南省農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)中心;
【基金】：河南省科技攻關(guān)重點(diǎn)項(xiàng)目(172102110090) 河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院自主創(chuàng)新項(xiàng)目(2017ZC60)
【分類(lèi)號(hào)】：S127;S512.11

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