基于时序LAI的地块尺度玉米长势监测方法
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.
多源卫星影像、地块尺度、LAI、PROSAIL模型、生长过程监测、实时监测
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国家自然科学基金项目41671433,41371327;十三五国家重点研发计划项目2017YFD0300903
2019-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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