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基于主動(dòng)遙感的冬小麥群體動(dòng)態(tài)監(jiān)測
摘要：莖蘗數(shù)的多少是冬小麥達(dá)到最佳產(chǎn)量的關(guān)鍵因素,也是氮肥調(diào)控的重要指標(biāo).然而為了獲得一個(gè)代表性的莖蘗數(shù),傳統(tǒng)的人工數(shù)分蘗的方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力.近年來,隨著遙感,特別是主動(dòng)遙感技術(shù)的長足發(fā)展,為解決這個(gè)問題提供了機(jī)遇.文章通過2008年-2009年在河北曲周縣中國農(nóng)業(yè)大學(xué)試驗(yàn)站的播期、播量和氮水平田間試驗(yàn),采用主動(dòng)光譜儀GreenSeeker對冬小麥群體動(dòng)態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,并建立模型來預(yù)測小麥莖蘗數(shù).研究表明,以歸一化植被指數(shù)(NDVI)和簡單比值植被指數(shù)(RVI)這兩個(gè)植被指數(shù)建立模型都能成功預(yù)測小麥莖蘗數(shù),兩個(gè)植被指數(shù)與莖蘗數(shù)有著顯著的線性關(guān)系.NDVI與莖蘗數(shù)的決定系數(shù)(R2)介于0.25～0.64之間,RVI與莖蘗數(shù)的決定系數(shù)(R2)介于0.26～0.65之間.驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了NDVI能更好地在生育前期預(yù)測冬小麥的莖蘗數(shù),有高的決定系數(shù)(R2,0.54～0.64)、低的均方根誤差(RMSE,260～350莖蘗數(shù)·m-2)和低的相對誤差(RE,16.3%～23.0%).這些結(jié)果表明,主動(dòng)光譜儀是一個(gè)很好的工具可以用來監(jiān)測冬小麥的群體動(dòng)態(tài). 作者： 吳軍華[1] 岳善超[1] 侯鵬[1] 孟慶峰[1] 崔振嶺[1] 李斐[2] 陳新平[1] Author： WU Jun-hua[1] YUE Shan-chao[1] HOU Peng[1] MENG Qing-feng[1] CUI Zhen-ling[1] LI Fei[2] CHEN Xin-ping[1] 作者單位： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,北京,100193中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,北京,100193;內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)生態(tài)環(huán)境學(xué)院,內(nèi)蒙古,呼和浩特,010019 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(2) 分類號： S127 關(guān)鍵詞： 冬小麥 植被指數(shù) 莖蘗數(shù) 機(jī)標(biāo)分類號： X83 TN2 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 主動(dòng)遙感 小麥群體 動(dòng)態(tài)監(jiān)測 Active Population Dynamics 莖蘗數(shù) 歸一化植被指數(shù) 決定系數(shù) 冬小麥 群體動(dòng)態(tài) 建立模型 預(yù)測 光譜儀 NDVI 均方根誤差 遙感技術(shù) 相對誤差 線性關(guān)系 田間試驗(yàn) 實(shí)時(shí)監(jiān)測 基金項(xiàng)目： 國家十一五科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目 基于主動(dòng)遙感的冬小麥群體動(dòng)態(tài)監(jiān)測[期刊論文] 光譜學(xué)與光譜分析 --2011, 31(2)吳軍華 岳善超 侯鵬 孟慶峰 崔振嶺 李斐 陳新平莖蘗數(shù)的多少是冬小麥達(dá)到最佳產(chǎn)量的關(guān)鍵因素,也是氮肥調(diào)控的重要指標(biāo).然而為了獲得一個(gè)代表性的莖蘗數(shù),傳統(tǒng)的人工數(shù)分蘗的方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力.近年來,隨著遙感,特別是主動(dòng)遙感技術(shù)的長足發(fā)展,為解決這個(gè)問題提供了機(jī)遇.文章...【基于主動(dòng)遙感的冬小麥群體動(dòng)態(tài)監(jiān)測】相關(guān)文章：
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