農作物長勢監測技術研究性論文

實用文時間：2021-08-31 手機版

　　１研究內容

　　１．１田間尺度長勢指標與遙感參數的定量關系

　　目前大尺度的作物長勢遙感監測中，主要采用單一的植被指數比較法；采用差值模型或等級模型，該評估模型較為單一，沒有根據不同空間區域、不同作物及不同生育期進行不同的等級劃分。通過對黑龍江墾區的水稻、玉米和大豆不同生育期地面實測農學數據與遙感反演的ＮＤＶＩ、ＥＶＩ、ＬＡＩ等參數的比對與分析，研究分作物生育期的田間尺度長勢指標與遙感參數的定量關系，特別是對作物遭受干旱、病害及低溫凍害等自然災害后長勢狀況進行實時監測與評價，建立分生育期的作物田間長勢指標與遙感參數的定量關系模型。

　　１．２長勢綜合評價指標體系

　　目前農作物的遙感長勢監測中長勢綜合評價標準分為好、較好、正常、較差和差５個等級，其主要是根據等序列進行劃分或根據長勢監測中不及常年、與常年持平及好于常年的比例獲得的一個定性評價。這個評價指標缺乏科學的統計學依據，而且評價結果不能直接和產量預測掛鉤。利用多因子統計法和權重分析法等，建立長勢綜合評價指標體系，對作物遭受干旱、病害及低溫冷害等自然災害后的作物長勢狀況進行綜合評價。

　　２技術路線

　　２．１選擇地面監測樣區

　　在黑龍江墾區某農場選擇１０～２０個樣點，對典型樣點的水稻、玉米不同生育期（苗期、孕穗期、開花期、乳熟期等）地面實測農學數據進行整理、統計、分析。

　　２．２建立模型

　　處理研究區遙感數據，反演遙感參數（ＮＤＶＩ、ＥＶＩ、ＬＡＩ等）。研究、分析不同作物田間長勢指標（如單位面積莖數、分蘗數、單位面積穗數等）與遙感參數的定量關系，建立基于作物光譜特征和作物農學參數機理相聯系的.、分作物生育期的作物田間長勢指標與遙感參數的定量關系和模型。

　　２．３建立長勢綜合評價指標體系及其分級標準

　　以研究區長時間序列不同作物歷史長勢遙感監測數據，特別是作物遭受干旱、病害及低溫冷害等自然災害后的監測數據為樣本進行統計學分析，綜合應用數理統計學方法和權重分析法等，建立長勢綜合評價指標體系，進行長勢綜合評價研究，根據作物產量數據和長勢分級指標，進行長勢評價標準與產量關系的研究，將長勢綜合評價分級指標與產量預測的趨勢值有機結合。使長勢綜合評價指標能有效地為作物產量預測服務。

　　２．４驗證精度

　　用部分實測數據和遙感反演指數對建立的作物田間長勢指標與遙感參數的定量關系模型進行精度驗證與評價，最后利用ＧＩＳ軟件的空間插值功能，實現樣區尺度到區域尺度的推演，將分生育期作物田間長勢遙感模型試運行到業務化運行中，提高作物長勢監測的精度。

　　３結束語

　　農作物長勢遙感監測綜合評價指標體系的建立，解決了因采用單一的植被指數，評估模型較為單一，缺乏空間區域的普適性和不同災害脅迫環境下的監測精度低等問題。在農作物長勢遙感監測模型的科學性、空間區域適應性和監測精度上都將大幅度提高。

【農作物長勢監測技術研究性論文】相關文章：