發(fā)布時(shí)間：2020-01-27 19:57

【摘要】：【目的】通過對(duì)倒伏發(fā)生前后的多時(shí)相HJ-1B衛(wèi)星CCD多光譜影像植被指數(shù)的變化分析,實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度下的玉米倒伏受災(zāi)范圍監(jiān)測(cè)和災(zāi)情評(píng)估�！痉椒ā恳�2015年8月3日因大風(fēng)暴雨導(dǎo)致大面積玉米倒伏的河北省藁城市為研究區(qū),提取HJ-1B CCD多光譜影像的多種植被指數(shù),根據(jù)多時(shí)相植被指數(shù)變化量與實(shí)測(cè)倒伏樣本的關(guān)聯(lián)分析,篩選玉米倒伏敏感植被指數(shù),采用正態(tài)(偏正態(tài))統(tǒng)計(jì)理論的雙閾值劃分策略劃定閾值,構(gòu)建基于植被指數(shù)變化分析的玉米倒伏災(zāi)情遙感監(jiān)測(cè)模型,評(píng)價(jià)玉米倒伏災(zāi)情嚴(yán)重程度,并基于野外實(shí)測(cè)樣本進(jìn)行精度評(píng)價(jià)�！窘Y(jié)果】基于城鎮(zhèn)、水體、倒伏與未倒伏玉米的HJ-1B CCD2多光譜反射率曲線可得,玉米與城鎮(zhèn)建筑物和水體的光譜反射率存在較大差異,在可見光波段,倒伏玉米要高于未倒伏玉米的反射率,然而在近紅外波段(830 nm),未倒伏玉米略高于倒伏玉米的反射率。由已提取出玉米種植區(qū)域后的前后兩期HJ星的差值影像分析可得其像元整體分布趨勢(shì)基本符合正態(tài)(偏正態(tài))分布。由相關(guān)性分析可得,倒伏前后的比值植被指數(shù)(RVI)差值與玉米倒伏比例具有最高的相關(guān)性(R=0.9377),而且倒伏越嚴(yán)重,其RVI差值越大;通過野外實(shí)測(cè)樣本與模型驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)行混淆矩陣分析,總體分類精度達(dá)到85.7%,Kappa系數(shù)為0.804;研究區(qū)玉米倒伏遙感空間制圖結(jié)果與當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)技術(shù)推廣站監(jiān)測(cè)結(jié)果基本一致�！窘Y(jié)論】倒伏發(fā)生后,其玉米長(zhǎng)勢(shì)以及災(zāi)后恢復(fù)程度均存在較大差異,因此,基于玉米倒伏前后RVI差值的遙感監(jiān)測(cè)模型能有效反映不同倒伏程度的冠層群體變化信息以及長(zhǎng)勢(shì)恢復(fù)情況,能在區(qū)域尺度下實(shí)現(xiàn)玉米倒伏受災(zāi)范圍監(jiān)測(cè)和災(zāi)情等級(jí)評(píng)估。
【圖文】：

并使用Arcgis軟件做出樣圖如下，藁城市7月25日HJ-1BCCD2遙感影像（a）和玉米種植空間分布圖（b）見圖1，其中a圖由綠光、近紅外、紅光波段依次組合而成。1.4分析方法1.4.1數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)于所獲取的玉米倒伏數(shù)據(jù)首先采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要包括利樣本點(diǎn)Samplingpoint邊界線Boundaryline樣本點(diǎn)Samplingpoint邊界線Boundaryline玉米Maize非玉米Non-maize03.5714km03.5714kma7月25日HJ-1BCCD2影像HJ-1BCCD2imageonJuly25b藁城玉米種植空間分布圖SpatialdistributionofmaizeinGaocheng圖17月25日HJ-1BCCD2影像與玉米種植空間分布圖Fig.1HJ-1BCCD2imageonJuly25andspatialdistributionofmaizeinGaocheng

21期王立志等：基于多時(shí)相HJ-1BCCD影像的玉米倒伏災(zāi)情遙感監(jiān)測(cè)4127樣本點(diǎn)Samplingpoint邊界線Boundaryline倒伏分級(jí)Lodginggrade未倒伏Nolodging輕度Light中度Moderate重度Serious03.5714km圖6藁城市玉米倒伏災(zāi)情等級(jí)遙感監(jiān)測(cè)圖Fig.6RemotesensingmonitoringrankchartofmaizelodgingdisasterinGaocheng陣，按照計(jì)算公式分別計(jì)算其總體分類精度和Kappa系數(shù)。為增強(qiáng)精度評(píng)價(jià)的可靠性，增加試驗(yàn)次數(shù)至50次，每次均采用放回隨機(jī)抽樣，每次均計(jì)算其總體分類精度和Kappa系數(shù)，最后選取50次總體分類精度和Kappa系數(shù)的均值作為最終的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)。經(jīng)計(jì)算得到得其總體分類精度Pc為85.7%，Kappa系數(shù)K為0.804，兩種精度驗(yàn)證結(jié)果均表明本文的倒伏遙感監(jiān)測(cè)模型精度較高，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域內(nèi)不同倒伏狀態(tài)空間分布的遙感監(jiān)測(cè)。3討論玉米發(fā)生倒伏后，受倒伏脅迫的影響，不同倒伏程度的玉米在后期的自我恢復(fù)中所需要的時(shí)間以及恢復(fù)程度均有較大差異，，主要表現(xiàn)在倒伏后玉米的不同長(zhǎng)勢(shì)上，而且倒伏災(zāi)情越嚴(yán)重，其對(duì)后期長(zhǎng)勢(shì)回復(fù)的干擾就越大[31]，所以可以通過能夠表征作物長(zhǎng)勢(shì)的植被指數(shù)差值來反演玉米倒伏的受災(zāi)程度[14]。本文選取倒伏發(fā)生前后的兩幅環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星多光譜影像，提取多種植被指數(shù)并進(jìn)行差值運(yùn)算，通過相關(guān)性分析篩選敏感性最高的植被指數(shù)差值，基于正態(tài)（偏正態(tài)）統(tǒng)計(jì)理論的雙閾值劃分策略進(jìn)行閾值劃定，構(gòu)建基于植被指數(shù)變化分析的玉米倒伏災(zāi)情遙感監(jiān)測(cè)模型，最終實(shí)現(xiàn)藁城市玉米倒伏的遙感監(jiān)測(cè)。此次關(guān)于玉米倒伏的研究?jī)H僅只是玉米生長(zhǎng)周期內(nèi)的一個(gè)生育期——抽雄期，并不能完全推廣整個(gè)生育周期內(nèi)的玉米倒伏研究。由于灌漿期玉米穗粒開始灌漿，營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)基本停止，加上處于夏季暴風(fēng)雨的多發(fā)時(shí)節(jié)，?

【相似文獻(xiàn)】

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