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基于主动遥感的冬小麦群体动态监测

Monitoring Winter Wheat Population Dynamics Using an Active Crop Sensor

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摘要

茎蘖数的多少是冬小麦达到最佳产量的关键因素, 也是氮肥调控的重要指标。 然而为了获得一个代表性的茎蘖数, 传统的人工数分蘖的方法费时费力。 近年来, 随着遥感, 特别是主动遥感技术的长足发展, 为解决这个问题提供了机遇。 文章通过2008年—2009年在河北曲周县中国农业大学试验站的播期、 播量和氮水平田间试验, 采用主动光谱仪GreenSeeker对冬小麦群体动态进行实时监测, 并建立模型来预测小麦茎蘖数。 研究表明, 以归一化植被指数(NDVI)和简单比值植被指数(RVI)这两个植被指数建立模型都能成功预测小麦茎蘖数, 两个植被指数与茎蘖数有着显著的线性关系。 NDVI与茎蘖数的决定系数(R2)介于0.25~0.64之间, RVI与茎蘖数的决定系数(R2)介于0.26~0.65之间。 验证结果进一步证实了NDVI能更好地在生育前期预测冬小麦的茎蘖数, 有高的决定系数(R2, 0.54~0.64)、 低的均方根误差(RMSE, 260~350茎蘖数·m-2)和低的相对误差(RE, 16.3%~23.0%)。 这些结果表明, 主动光谱仪是一个很好的工具可以用来监测冬小麦的群体动态。

Abstract

Tiller density plays an important role in attaining optimum grain yield and applying topdressing N in winter wheat. However, the traditional approach based on determining tiller density is time-consuming and labor-intensive. As technology advances, remote sensing might provide an opportunity in eliminating this7 problem. In the present paper, an N rate experiment and a variety-seeding and sowing dates experiment were conducted in Quzhou County, Hebei Province in 2008/2009 to develop the models to predict the amount of winter wheat tillers. Positive linear relationships between vegetation indices and tillers were observed across growth stages (R2, 0.25~0.64 for NDVI; 0.26~0.65 for RVI). The validation results indicated that the prediction using NDVI had the higher coefficient of determination (R2, 0.54~0.64), the lower root mean square error (RMSE, 260~350 tillers m-2) and relative error (RE, 16.3%~23.0%) at early growth stages of winter wheat. We conclude that active GreenSeeker sensor is a promising tool for timely monitoring of winter wheat tiller density.

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补充资料

中图分类号:S127

基金项目:国家“十一五”科技支撑计划项目(2006BAD02A15)资助

收稿日期:2010-04-23

修改稿日期:2010-08-08

网络出版日期:0001-01-01

作者单位    点击查看

吴军华:中国农业大学资源与环境学院, 北京100193
岳善超:中国农业大学资源与环境学院, 北京100193
侯鹏:中国农业大学资源与环境学院, 北京100193
孟庆峰:中国农业大学资源与环境学院, 北京100193
崔振岭:中国农业大学资源与环境学院, 北京100193
李斐:中国农业大学资源与环境学院, 北京100193内蒙古农业大学生态环境学院, 内蒙古 呼和浩特010019
陈新平:中国农业大学资源与环境学院, 北京100193

备注:吴军华, 1982年生, 中国农业大学资源与环境学院硕士研究生

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引用该论文

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吴军华,岳善超,侯鹏,孟庆峰,崔振岭,李斐,陈新平. 基于主动遥感的冬小麦群体动态监测[J]. 光谱学与光谱分析, 2011, 31(2): 535-538

被引情况

【1】杨 健,史 硕,龚 威,杜 霖,祝 波,马盈盈,孙 嘉. 氮胁迫下水稻的激光诱导荧光光谱特性. 光谱学与光谱分析, 2016, 36(2): 537-540

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