發(fā)布時間：2021-01-16 06:50

　　準(zhǔn)確、及時地掌握大區(qū)域尺度的冬小麥成熟期信息能夠為農(nóng)業(yè)機械調(diào)度、優(yōu)化農(nóng)作物收割順序提供重要的參考依據(jù)。以華北平原中部冬小麥為研究對象,首先使用2013年研究區(qū)冬小麥生育期內(nèi)HJ-1 A/B CCD時間序列影像,通過線性插值構(gòu)建像元尺度上逐日的時間序列NDVI,隨后采用上包絡(luò)線S-G濾波方法重構(gòu)時間序列NDVI,通過動態(tài)閾值法逐像元提取冬小麥抽穗期;然后以抽穗至成熟期的有效積溫模型為判別依據(jù),利用歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）提供的日平均氣溫預(yù)報數(shù)據(jù),實現(xiàn)未來10 d冬小麥成熟期的動態(tài)預(yù)測;最后采用農(nóng)業(yè)氣象站點的成熟期觀測值對預(yù)測結(jié)果進行驗證,重點對比分析了從不同成熟期預(yù)報起始時間點獲得的冬小麥成熟期精度,以確定最優(yōu)的預(yù)報起始時間點。結(jié)果表明:當(dāng)預(yù)報時效小于等于10 d時,成熟期預(yù)測精度趨于穩(wěn)定,因此,綜合考慮確定提前10天對預(yù)測冬小麥成熟期在時效和精度上最優(yōu),平均誤差為3 d。該方法為地塊尺度的區(qū)域農(nóng)作物成熟期預(yù)測提供了可參考的技術(shù)途徑。 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2016,47(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)冬小麥種植區(qū)、農(nóng)業(yè)氣象站、地面基準(zhǔn)氣象站Fig．1Winterwheatplantingareas，agrometeorologicalstationsandmeteorologicalstationsinstudyarea

詰陌刖?L———滑動窗口所包括的數(shù)據(jù)點(即濾波器的長度)，等于窗口的寬度(2m+1)如果單獨使用S-G濾波算法，時間序列曲線將變得比較平滑，但會造成序列上每一點的濾波結(jié)果總是位于周圍極大值或極小值之間。然而由于作物不斷生長引起的NDVI變化是十分平滑而連續(xù)的，而由于云、氣溶膠等因素的影響造成的NDVI值變化則總是降低。因此，NDVI與作物生長連續(xù)變化過程中的不一致突降點都應(yīng)該作為噪聲消除。為達到這個目的，采用CHEN等［20］提出的基于上包絡(luò)線S-G濾波來改進單純使用S-G濾波后的冬小麥NDVI時間序列數(shù)據(jù)(圖2)，步驟如下:(1)對初始的NDVI時間序列根據(jù)式(2)進行S-G濾波，得到平滑后的結(jié)果。并分別保存平滑前和平滑后的序列。(2)對比上一步的兩個序列，生成新的序列作為初始序列，計算式為Nti=Oi(Ot－1i≥Nt－1i)Nt－1i(Ot－1i＜Nt－1i{)(3)式中O———初始NDVI值N———濾波后的NDVI值t———迭代次數(shù)i———NDVI時間序列索引(3)重復(fù)步驟(1)和步驟(2)，直到整個序列小于指定的閾值0.02。圖2典型像元S-G上包絡(luò)線濾波NDVI時間序列過程Fig．2S-GenvelopefilteringNDVItimeseriesprocessoftypicalpixel利用上包絡(luò)線S-G濾波后的HJ-1A/B衛(wèi)星NDVI時間序列曲線通過動態(tài)閾值法提取研究區(qū)冬小麥抽穗期具體日期，即NDVI達到最大值的日期。2.2抽穗-成熟期有效積溫模型的構(gòu)建選取研究區(qū)冬小麥生育期內(nèi)2008—2012年農(nóng)作物生長發(fā)育數(shù)據(jù)集和中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集進行建模。首先對每年第90天～第190天的地面基準(zhǔn)氣象數(shù)據(jù)進行插值，具體到各農(nóng)業(yè)氣象站點上;然后結(jié)合農(nóng)業(yè)氣象站點提供的抽穗、成熟普遍期日期計算各農(nóng)業(yè)氣象站點抽穗-成熟期的有效積溫，并按照時間序列

圖3遙感提取的冬小麥抽穗期空間分布圖Fig．3Spatialdistributionofwinterwheatheadingstageretrievedfromremotesensing表2研究區(qū)冬小麥抽穗期和成熟期具體日期觀測值與提取值、預(yù)測值的對比Tab．2Comparisonofwinterwheatobservedandexperimentalvaluesofheadingandmaturitystagesinstudyaread農(nóng)業(yè)氣象站抽穗期成熟期觀測值提取值誤差觀測值預(yù)測值誤差涿州市134130－4171166－5容城縣131128－3170167－3河間市12913011611665深州市128126－21631641阜城縣1241240165162－3南宮市1211243161160－1肥鄉(xiāng)縣11812351581613湯陰縣11812021571603濮陽市12012111581613荷澤市11411511551572均方根誤差2.63.2陽市、阜城縣和河間市抽穗日期精度最高，誤差在1d之內(nèi)。3.2成熟期動態(tài)預(yù)測以5月25日、6月1日、6月5日、6月15日為起始預(yù)報日期，預(yù)測10d之后研究區(qū)冬小麥的成熟情況，如圖4所示。研究表明研究區(qū)冬小麥，在6月25日全部成熟，從整體來看最早成熟的區(qū)域?qū)?yīng)著最先抽穗的區(qū)域，即河南省北部和山東省南部，在6月上旬，研究區(qū)北部抽穗最遲，包括保定市和廊坊市，在6月中下旬。在成熟期動態(tài)預(yù)測的過程中，每天對數(shù)據(jù)進行預(yù)報和氣象數(shù)據(jù)更新，以保證數(shù)據(jù)的實時性，并準(zhǔn)確反映當(dāng)前氣象條件和最新的預(yù)報。6月15號預(yù)測到研究區(qū)冬小麥全部成熟，此時將冬小麥成熟期日期預(yù)測值與2013年農(nóng)業(yè)氣象站點的成熟期日期觀測值進行對比，其中成熟期日期用年內(nèi)的日序數(shù)表示，結(jié)果如表2所示。從表2可知，成熟期日期預(yù)測值與觀測值較為一致，前后天數(shù)平均相差3d左右。其中深州市、南宮市成熟期日期誤差在1d之內(nèi)。3.3精度評價隨著氣象預(yù)報數(shù)據(jù)預(yù)報時效的延長，其精度也會相應(yīng)降低，因此需探索最優(yōu)的成熟期預(yù)報起始時間點，既滿

【參考文獻】：
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博士論文
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本文編號：2980357