农作物长势遥感监测指标研究

论文摘要

作物长势监测可以为决策者提供作物生长状态信息，及时反映作物单产丰欠的变化情况。作物长势遥感监测指标与作物产量有密切的关系，实时监测作物长势动态变化，可以尽早预测粮食短缺或盈余，对粮食的宏观调控有重要的意义。然而目前的研究方法都在不同程度上存在以下几个问题：（1）过多的依赖于NDVI，很少把其他指数应用于农作物长势监测；（2）长势和最后的单产变化相脱节，没有联系在一起进行研究；（3）不考虑物候的影响，在不同的物候期使用相同的指标；（4）遥感监测结果与传统苗情相脱节。因此本论文面向全国主要粮食作物，从实时监测和作物生长过程监测两个角度出发，研究NDVI、LAI、NPP、TCI、VCI和NDWI六种指数在不同农业区划、不同作物以及作物生长发育的不同物候期监测农作物长势的有效性和适宜性，建立全国农作物长势遥感监测的多指数指标集。研究的主要内容与成果如下：（1）实现了全国农作物叶面积指数和净初级生产力的遥感估算结合多个样区、多种作物的实测叶面积指数与遥感获取的植被指数，建立了四个典型样区的作物叶面积指数模型，并在此基础上结合全国作物种植结构分区数据，对四个样区的模型进行外推，建立了全国农作物叶面积指数反演模型。验证结果的平均相对误差为18.51％，表明模型达到了较高的精度。同时将计算结果代入BIOME-BGC模型，进行了全国农作物净初级生产力的计算，并使用农气站点的作物湿重观测数据对结果进行了初步验证。（2）建立了作物长势遥感实时监测指标集通过分析不同物候期作物苗情变化和单产变幅与各种指数的关系，通过各种指数的适宜性评价，对实时监测过程中，在什么区划单元，对什么作物，在什么物候期使用什么指数进行监测做了研究。同时考虑各种指数在不同区划内监测作物长势的相关性、稳定性、合理性、一致性和简约性，建立了使用多种指数进行全国农作物长势实时监测的指标集，为全国每个区划内主要作物在不同物候期长势的宏观实时监测确定了优选的一种或两种指数。

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Abstract

图表目录

1 绪论

1.1 长势监测的意义

1.2 国内外研究进展

1.2.1.国外研究进展

1.2.2.国内研究进展

1.2.3.长势监测方法

1.3 问题的提出

1.3.1.系统现状

1.3.2.存在的问题

1.4 研究内容与研究方法

1.4.1.研究内容

1.4.2.技术路线

2 数据准备

2.1 观测数据

2.1.1.站点分布

2.1.2.观测内容

2.2 遥感数据

2.2.1.遥感数据预处理

2.2.2.遥感指数

2.2.2.1.NDVI

2.2.2.2.TCI

2.2.2.3.VCI

2.2.2.4.NDWI

2.3 气象数据

2.4 基础数据

2.4.1.土地利用数据

2.4.2.农业区划数据

2.5 数据提取

2.5.1.参数提取

2.5.2.NDVI曲线重构

2.6 本章小结

3 农作物生理参数遥感反演

3.1 叶面积指数

3.1.1.引言

3.1.2.研究数据

3.1.3.模型建立方法

3.1.4.结果与讨论

3.1.5.结果分析

3.1.6.模型验证

3.1.7.模型不足

3.2 净初级生产力

3.2.1.引言

3.2.2.模型选择

3.2.3.计算方法

3.2.4.结果分析

3.2.5.验证

3.3 本章小结

4 实时监测指标集

4.1 技术方法

4.2 分析结果

4.3 适宜性评价

4.3.1.青藏高原喜凉作物区（Ⅰ）

4.3.2.内蒙古东南部黄土高原西部半干旱喜凉作物区（Ⅱ）

4.3.3.内蒙古陕晋高原山地易旱喜温作物区（Ⅲ）

4.3.4.东北平原丘陵半湿润湿润喜凉作物区（Ⅳ）

4.3.5.新疆河西走廊及河套干旱灌溉区（Ⅴ）

4.3.6.黄淮海平原丘陵半湿润旱作物为主区（Ⅵ）

4.3.7.西南东部高原山地湿润水旱兼作区（Ⅶ）

4.3.8.长江中下游平原丘陵湿润水田为主区（Ⅷ）

4.3.9.四川盆地平原丘陵山地湿润水旱兼作区（Ⅸ）

4.3.10.东南丘陵山地湿润双季单季水稻兼作区（Ⅹ）

4.3.11.华南丘陵平原湿润双季稻作区（Ⅺ）

4.4 监测指标集

4.4.1.选取原则

4.4.2.指标集

4.4.3.指标集应用

4.5 本章小结

5 过程监测指标集

5.1 单产变幅预测指标集

5.1.1.技术方法

5.1.2.指标评价

5.1.3.结果分析

5.1.3.1.相关性评价

5.1.3.2.稳定性分析

5.1.3.3.普适性分析

5.2 单产预测指标适宜性评价

5.2.1.技术方法

5.2.2.效果评价

5.2.2.1.春小麦

5.2.2.2.玉米

5.2.2.3.冬小麦

5.2.2.4.水稻

5.2.3.指标集

5.2.3.1.分析结果和选取原则

5.2.3.2.指标集

5.3 本章小结

6 不确定性分析

6.1 引言

6.2 数据源的不确定性

6.2.1.观测数据的不确定性

6.2.2.遥感数据源的不确定性

6.2.3.遥感指数的不确定性

6.3 研究方法的不确定性

6.3.1.观测数据与遥感数据的匹配

6.3.2.苗情与单产的关系

6.3.3.绝对与相对的关系

6.4 指标集和方法应用的不确定性

6.4.1.分区问题

6.4.2.作物种类问题

6.4.3.物候问题

6.5 本章小结

7 结论与展望

7.1 创新与讨论

7.2 结论

7.3 展望

参考文献

读博士学位期间参加科研情况

致谢

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