基于时序LAI的地块尺度玉米长势监测方法

• 作者: 刘哲 朱德海 苏伟 苏鸣宇 郭浩 黄健熙
• 来源期刊: 资源科学
• 关键词: 多源卫星影像 地块尺度 LAI PROSAIL模型 生长过程监测 实时监测
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 生物资源
• 页码范围: 601-611
• 页数: 11页
• 语种: 中文
• DOI: 10.18402/resci.2019.03.17

摘要

农作物长势监测可为田间管理措施调整和农作物产量预测提供及时、准确的信息.针对中国地块面积小的情况,本文采用中高分辨率的多源遥感影像Landsat-7 ETM+影像、Landsat-8OLI影像、高分一号(GF-1)影像、HJ-1 A/B卫星影像为数据源;针对目前过多依赖NDVI等易饱和植被指数的问题,研究中选择LAI为长势监测指标,并利用PROSAIL辐射传输模型反演LAI,以保证该指标的准确性;长势实时监测采用RPLAI、LVCI、MLVCI指标,从多个角度表征长势的实时监测结果.研究结果表明:①同时相GF-1影像和Landsat-8OLI影像具有较高的相关性,2种影像在近红外波段、绿波段、红波段的相关性决定系数R2分别为0.9320、0.7339、0.7153.②基于PRO-SAIL模型可以反演得到高精度的LAI,基于时序LAI的玉米生长过程监测结果表明:2015年,黑龙江农垦总局八五二农场6月下旬玉米冠层LAI快速增加,7月底、8月初LAI达到最大,并持续一段时间,进入8月下旬后,LAI开始下降.③利用RPLAI、LVCI、MLVCI指标对研究区玉米长势实时监测的结果表明,与2011-2014年相比,2015年八五二农场玉米长势一般,研究区北部长势较好,南部区域长势较差.从研究结果我们得出如下结论:①同时相的Landsat-8OLI影像与GF-1遥感影像,经过相对辐射定标后可以结合使用于农作物长势监测中;②利用PROSAIL模型反演时序LA,可用于地块尺度的农作物长势精细监测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱德海	中国农业大学土地科学与技术学院	128	2023	23.0	39.0
3	刘哲	中国农业大学土地科学与技术学院	35	291	10.0	15.0
5	黄健熙	中国农业大学土地科学与技术学院	43	474	13.0	20.0
7	苏伟	中国农业大学土地科学与技术学院	50	594	15.0	22.0