农田春小麦叶面积指数和覆盖度时空变异性研究

• 作者: 余涛 刘苗 孟庆岩 李玲玲 王春梅 顾行发
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 春小麦 叶面积指数 覆盖度 地统计 时空变异
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 254-261,235
• 分类号: S512.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.08.041

摘要

准确获取春小麦叶面积指数和覆盖度的时空变异特征,对春小麦生长参数时空分析至关重要,也是利用遥感准确反演春小麦叶面积指数和覆盖度必须解决的问题,对于尺度转换研究具有十分重要的意义.综合运用传统统计分析方法、地质统计分析方法及时间稳定分析方法,研究了春小麦叶面积指数和覆盖度在不同生育阶段的时空变异特征,并探讨了二者的关系,建立了综合考虑时空特征的春小麦叶面积指数增长模型.研究结果表明:在研究条件下,春小麦覆盖度和叶面积指数随时间的变化趋势相似,但二者变异系数(CV)的变化趋势明显不同,随着春小麦的不断生长,覆盖度CV不断减小,而叶面积指数CV则是先增加后减小;春小麦叶面积指数和覆盖度都具有空间结构,其中在播种-分蘖阶段(头水灌溉前)的空间相关距离最大(50 ～ 60 m),头水灌溉后,春小麦叶面积指数和覆盖度的空间相关距都减小,其中叶面积指数相对比较稳定(约20 m);春小麦叶面积指数和覆盖度均具有时间稳定特征,播种-分蘖阶段处于头水灌溉前,这个阶段的春小麦覆盖度对其在整个生育期的稳定性有显著影响,相比之下,这个阶段的叶面积指数对其在整个生育期的稳定性影响不明显;春小麦叶面积指数除了与生育期有密切的时间相关关系外,还在一定范围内与覆盖度有显著的空间相关关系,为此从时空变异角度,建立了一个以生育期和覆盖度为预报因子的叶面积指数增长模型,经检验,拟合模型方程在置信度0.01水平上表现显著.叶面积指数增长模型将不同时间的叶面积结合了空间上的变异特征,较之前的仅基于生育期的Logistic模型适应性更广.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾行发	中国科学院遥感与数字地球研究所	63	555	13.0	21.0
2	余涛	中国科学院遥感与数字地球研究所	84	782	14.0	23.0
3	王春梅	中国科学院遥感与数字地球研究所	49	787	14.0	27.0
4	刘苗	中国科学院遥感与数字地球研究所	13	76	5.0	8.0
5	孟庆岩	中国科学院遥感与数字地球研究所	49	385	12.0	17.0
6	李玲玲	中国科学院遥感与数字地球研究所	8	38	3.0	6.0