【摘要】：農(nóng)作物產(chǎn)量的估產(chǎn)是當(dāng)今農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要方向,也是世界糧食安全保障的重要依據(jù)。我國(guó)擁有全世界最多的人口,國(guó)家發(fā)展首先要解決的就是人口的糧食問題。玉米是人類重要的糧食作物之一,確保玉米生產(chǎn)的安全性在糧食安全和提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力方面具有很重要的意義。高光譜遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)在多種信息的監(jiān)測(cè)和獲取方面發(fā)展迅速,利用高光譜遙感技術(shù)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地獲取玉米生長(zhǎng)信息與冠層光譜特征參數(shù)之間的相關(guān)性對(duì)農(nóng)業(yè)估產(chǎn)意義重大。高光譜遙感技術(shù)的有效利用,可以高效,無損地對(duì)玉米冠層進(jìn)行信息采集,實(shí)現(xiàn)對(duì)玉米各個(gè)生長(zhǎng)時(shí)期信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、玉米農(nóng)學(xué)參數(shù)的定量反演,為精準(zhǔn)、優(yōu)化的玉米栽培和管理提供了科學(xué)指導(dǎo)。因此,利用高光譜數(shù)據(jù)對(duì)玉米進(jìn)行估產(chǎn)可以為農(nóng)業(yè)發(fā)展、糧食安全提供科學(xué)依據(jù)。本文利用高分一號(hào)遙感影像數(shù)據(jù)以及MODIS-NDVI成品數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源,選取對(duì)應(yīng)研究區(qū)內(nèi)主要作物夏玉米關(guān)鍵生長(zhǎng)期的衛(wèi)星影像,結(jié)合植被指數(shù)利用回歸模型反演得到玉米的LAI分布情況,然后通過LAI-環(huán)境產(chǎn)量模型和LAI-生物量模型結(jié)合所獲取的各項(xiàng)影響因子參數(shù)進(jìn)行遙感產(chǎn)量估產(chǎn),得到2016年禹城市玉米產(chǎn)量估算結(jié)果,再對(duì)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。本文主要的研究?jī)?nèi)容如下:(1)利用高分一號(hào)遙感影像獲取禹城市土地利用分類狀況及玉米種植分布情況,通過MODIS-NDVI成品數(shù)據(jù)結(jié)合不同植被指數(shù)(EVI、HJVI、MSAVI、RVI),并采用不同指標(biāo)組建多元回歸模型來獲取葉面積指數(shù)(LAI)的分布情況。(2)對(duì)玉米生長(zhǎng)過程的高光譜特征進(jìn)行分析,反演得出不同生育期玉米冠層原始光譜變化規(guī)律,不同葉綠素含量、不同葉片含水率、不同生物量下的玉米冠層高光譜特征。(3)通過對(duì)“潛在-脅迫因子產(chǎn)量估算模式”下不同參數(shù)的選取,利用最佳時(shí)相的LAI作為反映玉米產(chǎn)量可能達(dá)到最高上限的生理因素,同時(shí)將累積氣溫、累積太陽輻射量與水分條件作為影響玉米最終產(chǎn)量的限制因子構(gòu)建LAI-環(huán)境產(chǎn)量模型;利用各生育期玉米吸收的有效太陽輻射與溫度、水分條件等脅迫因子的有機(jī)結(jié)合,獲得對(duì)應(yīng)各生育期的地上累積生物量,并結(jié)合收獲指數(shù)構(gòu)建LAI-生物量模型,運(yùn)用兩種模型分別進(jìn)行估產(chǎn)。同時(shí),與禹城市15個(gè)樣區(qū)45個(gè)樣點(diǎn)的實(shí)際采樣結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)玉米實(shí)際產(chǎn)量與估算產(chǎn)量的精度評(píng)價(jià)。(4)基于LAI-環(huán)境產(chǎn)量模型的估產(chǎn)的平均值為10060 kg·hm~(-2),略大于中科院禹城站站提供的玉米產(chǎn)量均值水平9636 kg·hm~(-2),玉米單產(chǎn)水平基本介于到9800 kg·hm~(-2)之間;,基于LAI-生物量模型的平均值為9270 kg·hm~(-2),略大于中科院禹城站站提供的玉米產(chǎn)量均值水平9636 kg·hm~(-2),玉米單產(chǎn)水平基本介于到9980 kg·hm~(-2)之間。兩個(gè)模型都達(dá)到了一定的精度,符合估產(chǎn)的精度要求。
【圖文】：

技術(shù)路線圖

禹城市相對(duì)地理位置示意圖
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S127;S513

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2655490