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耕地生产力质量遥感监测
日期:2014-10-15     来源:杨凌示范区科技信息中心    
 
       开展基于多源遥感数据的耕地生产力质量遥感监测方法研究,为耕地质量综合评价提供依据。利用农作物特定生育期内的国产HJ-1A/B遥感数据,动态监测作物全生育期长势信息,结合区域耕地地块本底数据库,实现区域地块尺度全生育期农作物长势动态监测;利用长时间序列(2003-2012年)MODIS250m反射率数据集,利用S-G滤波方法重构MODIS NDVI时间序列影像,结合土地生产潜力的生态学模型,研究并实现区域尺度的耕地生产力质量的定量监测方法。
       1 基于长时间序列遥感数据的耕地生产力质量评价
       1)陕西省农作物种植模式和类型识别
       利用MOD09Q1反射率数据的红波段和近红外波段计算NDVI作为本文使用的植被指数。数据选择的时间跨度为10年(2003-2012年),共计460个时相、920个HDF-EOS数据,利用S-G滤波方法重构MODIS NDVI时间序列影像,以此来构建NDVI长时间序列数据集,并以此数据集为基础,开展陕西省农作物种植模式和类型识别工作。
       2)陕西省耕地生产潜力估算
       以陕西省农作物种植模式和类型识别结果为基础,结合利用改进的“机制法”模型完成了基于作物生长动态的耕地生产潜力的估算,利用逐级递减的方式,考虑了耕地区域的不同作物生长过程中光、温、水、土四大影响因子对其生长状态的影响,实现耕地生产潜力模型的构建。
       3)陕西省耕地生产力估算结果精度评价
       利用2012-2013年度在杨凌、武功和扶风地区实测获得的34个野外样本点的数据,对模型模拟的结果进行验证,R2为0.531,RMSE为1055.5,精度(1-abs(模拟值-实测值)/实测值)*100%为93.5%。利用《陕西统计年鉴》中各市作物单位面积产量数据对陕西耕地生产潜力结果进行验证。为了与统计数据相匹配,利用陕西省各市的矢量数据进行各市潜力值的划分,计算均值作为各市潜力值并与统计值进行对比分析,以行政区划为单元的验证结果显示,R2为0.90,精度为89.6%。
       4)陕西省耕地生产力质量评价
       利用近10年的时间序列耕地生产潜力评价结果进行耕地生产力评价,建立生产力距平指数模型进行耕地生产力质量的评价。
       2 杨凌及周边地区作物关键生育期群体长势遥感监测
  为了及时给冬小麦田间管理提供信息,利用多时相环境小卫星影像,在杨凌、武功和扶风境内,在关键生育期内开展田间调查,根据冬小麦叶面积指数和生物量两个群体质量指标,如2013年杨凌地区冬小麦拔节期(开花期)长势进行监测与分析。
 
 
图1 2013年杨凌及周边地区冬小麦拔节期长势监测图
 
 
图2 2013年杨凌及周边地区冬小麦拔节期长势监测图
 
(资料来源:北京农业信息技术研究中心)