水稻长势遥感监测与产量预报复合建模研究

• 作 者: 田翠玲
• 机 构: 南京信息工程大学
• 出 处: 南京信息工程大学
• 发表日期: 2005年01期
• 关键词: 遥感 NDVI LAI 水稻生长模拟模型

如何及时、准确地掌握水稻长势和产量信息,一直是学术界和政府部门迫切需要解决的重大技术课题。遥感估产具有客观、定量、宏观性强的优点,但预报精度不稳定;目前的作物模拟模型具有明确的生物学意义,但对于大面积的农业问题,模型只能选择有代表性的点进行模拟,难以处理空间现象;本文将遥感技术与水稻生长模拟模型结合起来,从遥感影像中提取作物模型所需要的地面生物学参数,以同时处理“点”的时间过程与“面”的空间分布,使得作物模拟模型从单点和田间尺度应用于更大空间尺度。本文利用NOAA卫星的可见光通道和近红外通道,构造植被指数(NDVI),结合地面样区实测叶面积指数,建立NDVI与LAI的相关模式,对大面积水稻LAI进行反演,在此基础上,将反演数据与水稻模拟模型相结合,进行水稻长势的遥感监测与产量预报。本文主要研究成果如下:1、 利用ERDAS软件,通过建立的TM图像本底数据对获取的NOAA影像作几何精校正,可以达到较好的配准效果;2、 对NOAA卫星的可见光通道和近红外通道,采用双通道组合构造植被指数NDVI,根据NDVI与LAI关系,可以对大面积水稻LAI进行反演,从而实现水稻长势的遥感动态监测;3、 比较四个样点像元的不同时相的模拟产量与实际产量,平均精度达到90%以上:比较不同时相的模拟结果,对于单时相产量模拟选择水稻封行到齐穗开花期间的模拟精度较高,多时相模拟整体精度高于单时相模拟精度;4、 遥感信息与水稻模拟模型(RCSODS)复合建模,利用反演的LAI校正模拟模型的LAI,使得作物模拟模型从单点和田间尺度应用于更大空间尺度,以江苏省高邮市为例进行大面积产量模拟,总产量预报精度达到94%;