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叶面积指数提取模型的研究与应用第一章绪论叶面积指数（Leaf Area Index，简称LAI）是指某一地区上方植物叶片投影面积与该地区地面面积之比。
它是评价植被生物量和能量交换的重要参数之一，广泛应用于气候变化、生态环境监测、农作物生长等领域。
然而，LAI的测量需要大量时间和人力，并且极易受到人为因素的影响，因此研发LAI提取模型技术成为一种重要的研究方向。
本文旨在探讨当前LAI提取模型的研究现状，以及其在应用中的价值和问题。
第二章 Lai提取模型2.1 经验模型经验模型是通过对植被野外观测数据进行处理和分析，获得反映LAI变化规律的数学公式。
常见的经验模型包括指数模型、抛物线模型、对数模型等。
例如，指数模型的公式为：LAI = a * exp(-b * NDVI)其中，a和b为常数，NDVI为归一化植被指数。
经验模型简单易行，适用于小面积的LAI估算，但具有局限性，对于大面积植被的LAI提取精度较低。
2.2 物理模型物理模型是基于植被的光学和辐射学理论和计算方法，通过计算植被与光的相互作用，建立模型，计算LAI估算值。
与经验模型相比，物理模型计算精度较高，但需要测量的参数多，难以实现。
常见的物理模型有植被径向分布函数模型、辐射传输模型等。
2.3 统计学和机器学习方法统计学和机器学习方法是将LAI与遥感数据建立关系模型，利用统计学和机器学习算法来进行求解。
常用的统计学模型有回归模型等，常用的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
此类模型的优点是准确性高、稳定性好，但需要大量的已知数据进行训练，且对数据的质量和处理要求较高。
第三章 LAI提取模型的应用LAI提取模型可以应用于许多领域:3.1 生态环境监测LAI是评价生态系统健康状况和卫星遥感监测的重要指标之一。
通过LAI提取模型可以快速准确地了解LAI的变化情况，监测土地覆盖变化、绿化程度等，对环境保护和资源管理具有重要作用。
3.2 气候变化研究LAI可以反映植被覆盖面积和密度的变化，对反映区域生长让步变化、干旱监测等气候变化相关研究具有重要意义。
《冬小麦-夏玉米轮作农田水热通量研究》一、引言农田水热通量研究是农业生态学和农田水文学的重要领域，对于提高作物产量、优化农田管理以及应对气候变化具有重要意义。
冬小麦和夏玉米作为我国主要的粮食作物，其轮作种植模式在我国广泛存在。
本文旨在研究冬小麦-夏玉米轮作农田的水热通量特征及其影响因素，以期为优化农田水热管理提供科学依据。
二、研究区域与方法1. 研究区域本研究选取位于我国华北平原的某农田作为研究对象，该地区具有典型的冬小麦-夏玉米轮作种植模式。
2. 研究方法（1）田间观测：通过安装土壤温度计、土壤湿度计和通量观测系统，对农田水热通量进行实时观测。
（2）数据采集与处理：收集气象数据、土壤数据以及作物生长数据，运用统计分析方法对数据进行处理和分析。
（3）模型模拟：建立农田水热通量模型，对不同情景下的水热通量进行模拟预测。
三、农田水热通量特征分析1. 土壤温度与湿度变化冬小麦生长期间，土壤温度逐渐升高，湿度逐渐降低；夏玉米生长期间，由于作物遮荫和蒸腾作用，土壤温度和湿度变化规律与冬小麦生长期间有所不同。
整体上，农田土壤温度和湿度受到季节变化、气候条件、作物生长等多种因素的影响。
2. 潜热与显热通量变化潜热通量和显热通量是农田水热通量的重要组成部分。
在冬小麦和夏玉米生长期间，潜热通量和显热通量均呈现出明显的季节变化规律。
其中，潜热通量主要受到作物蒸腾作用的影响，显热通量则与土壤温度和风速等因素有关。
四、影响因素分析1. 气候条件气候条件是影响农田水热通量的重要因素。
降水、温度、风速等气象因素均会对农田水热通量产生影响。
例如，降水会增加土壤湿度，进而影响潜热通量和显热通量的变化。
2. 作物生长与覆盖度作物生长和覆盖度对农田水热通量具有显著影响。
冬小麦和夏玉米的生长过程中，叶片面积指数、作物高度等因素均会影响潜热通量和显热通量的变化。
此外，作物种植密度和种植模式也会对农田水热通量产生影响。
3. 土壤性质与水分管理土壤性质和水分管理是影响农田水热通量的另一个重要因素。
《基于AquaCrop模型的天津滨海地区夏玉米产量模拟》一、引言天津滨海地区作为我国的重要农业产区，夏玉米作为当地的主要农作物之一，其产量的稳定性和提高对于地区农业发展和农民增收具有重要意义。
随着现代农业技术的不断进步，农业模型的应用越来越广泛。
其中，AquaCrop模型作为一种国际上广泛应用的作物模型，具有较高的准确性和可靠性，可以用于模拟和预测不同地区的作物产量。
本文以天津滨海地区夏玉米为例，探讨基于AquaCrop模型的夏玉米产量模拟，以期为当地农业生产提供科学依据。
二、研究方法1. 数据收集本研究收集了天津滨海地区的气候、土壤、作物品种等相关数据，包括降雨量、气温、日照时数、土壤类型、作物品种等。
同时，还收集了历年夏玉米的产量数据，用于模型验证和对比分析。
2. AquaCrop模型应用AquaCrop模型是一种基于作物生理生态过程的作物模型，可以模拟作物的生长过程和产量。
在模型中，我们输入天津滨海地区的气候、土壤等数据，并设定适当的作物参数，模拟夏玉米的生长过程和产量。
三、模型结果与分析1. 模拟结果通过AquaCrop模型模拟，我们得到了天津滨海地区夏玉米的产量数据。
结果显示，在正常的气候和土壤条件下，夏玉米的产量较高，但受到气候波动和土壤条件变化的影响，产量也会相应地发生变化。
2. 结果分析我们将模拟结果与历年夏玉米的产量数据进行对比分析，发现AquaCrop模型能够较好地反映天津滨海地区夏玉米的产量变化趋势。
同时，我们还分析了影响夏玉米产量的主要因素，包括气候、土壤、作物品种等。
其中，气候因素对夏玉米产量的影响最为显著，特别是降雨量和气温的变化对夏玉米的生长和产量有着重要的影响。
四、讨论与建议1. 气候变化的应对策略由于气候因素对夏玉米产量的影响较大，因此我们需要采取有效的应对策略来降低气候变化对夏玉米产量的影响。
首先，可以通过改进种植技术和管理措施，提高作物的抗逆能力；其次，可以开展气候预测和预警工作，及时掌握天气变化情况，为农业生产提供科学依据；最后，可以推广耐旱、耐高温的作物品种，以适应气候变化的影响。
玉米叶面积指数变化及其应用摘要叶面积指数（LAI）与作物产量的增长联系紧密，在一定范围内随着叶面积指数的增加群体光合速率提高。
LAI与品种特性，种植密度，栽培措施，气象条件有密切联系。
本文分别从玉米LAI模型构建和不同处理措施对玉米LAI的影响角度总结近年来关于玉米LAI的研究以及其对于农业生产的意义。
前言玉米是大田中的主要作物之一，我国的玉米生产水平有较大的提高潜力。
叶面积指数是计算作物蒸散和干物质累积最重要的生理参数，可为植冠表面最初能量交换描述提供结构化定量信息，是进行物质循环及能量代谢等研究的基础，是除单叶光合作用速率以外决定作物冠层光合作用计算精确与否的重要参数，且最能反映遥感数据与作物生长状态密切关系关系，因此研究叶面积指数动态变化模式有重要的应用价值。
目前有关玉米LAI的测定，LAI动态模型的建立，不同株型玉米LAI动态变化和不同的栽培因子对于玉米LAI的影响是研究的热点。
一、玉米LAI动态模型关于玉米全生育期的动态变化模拟模型主要是logistic模型的扩展。
例如中国科学院地理科学与资源研林忠辉等提出的模型便是以积温指标表示的生育阶段为自变量,综合不同地理位置、品种、播期、密度等的影响,是一个扩展的Logistic 叶面积生长模型。
[1]玉米叶面积指数随生育进程变化可分为4 个时期,即缓慢增长期,指播种～拔节期叶面积指数增长缓慢;线性增长期,指拔节～抽雄吐丝期叶面积指数增长最快,且吐丝期达最大值;相对稳定期,指抽雄吐丝～乳熟期叶面积指数相对稳定而后期略有下降;衰退期,指乳熟～蜡熟期叶面积指数下降。
Logistic 曲线可较好地表述玉米叶面积指数前2 个生育阶段,但不能表述相对稳定期后期及衰退期叶面积指数下降过程,必须经过修正方可用于整个生育期动态变化模拟。
[2]玉米LAI动态模型主要用于区域作物生长模拟模型和区域作物生长监测及遥感估产。
二、不同株型玉米LAI动态变化主要是研究平展型品种和紧凑型品种的LAI动态变化，通过比较得出不同品种的最大最适叶面积指数，从而为玉米的增产提供理论依据。
玉米叶面积指数变化及其应用摘要叶面积指数（LAI）与作物产量的增长联系紧密，在一定范围内随着叶面积指数的增加群体光合速率提高。
LAI与品种特性，种植密度，栽培措施，气象条件有密切联系。
本文分别从玉米LAI模型构建和不同处理措施对玉米LAI的影响角度总结近年来关于玉米LAI的研究以及其对于农业生产的意义。
前言玉米是大田中的主要作物之一，我国的玉米生产水平有较大的提高潜力。
叶面积指数是计算作物蒸散和干物质累积最重要的生理参数，可为植冠表面最初能量交换描述提供结构化定量信息，是进行物质循环及能量代谢等研究的基础，是除单叶光合作用速率以外决定作物冠层光合作用计算精确与否的重要参数，且最能反映遥感数据与作物生长状态密切关系关系，因此研究叶面积指数动态变化模式有重要的应用价值。
目前有关玉米LAI的测定，LAI动态模型的建立，不同株型玉米LAI动态变化和不同的栽培因子对于玉米LAI的影响是研究的热点。
一、玉米LAI动态模型关于玉米全生育期的动态变化模拟模型主要是logistic模型的扩展。
例如中国科学院地理科学与资源研林忠辉等提出的模型便是以积温指标表示的生育阶段为自变量,综合不同地理位置、品种、播期、密度等的影响,是一个扩展的Logistic 叶面积生长模型。
[1]玉米叶面积指数随生育进程变化可分为4 个时期,即缓慢增长期,指播种～拔节期叶面积指数增长缓慢;线性增长期,指拔节～抽雄吐丝期叶面积指数增长最快,且吐丝期达最大值;相对稳定期,指抽雄吐丝～乳熟期叶面积指数相对稳定而后期略有下降;衰退期,指乳熟～蜡熟期叶面积指数下降。
Logistic 曲线可较好地表述玉米叶面积指数前2 个生育阶段,但不能表述相对稳定期后期及衰退期叶面积指数下降过程,必须经过修正方可用于整个生育期动态变化模拟。
[2]玉米LAI动态模型主要用于区域作物生长模拟模型和区域作物生长监测及遥感估产。
二、不同株型玉米LAI动态变化主要是研究平展型品种和紧凑型品种的LAI动态变化，通过比较得出不同品种的最大最适叶面积指数，从而为玉米的增产提供理论依据。
不同覆盖物和行距对夏玉米农艺性状及产量的影响摘要：选择优良品种,改进耕作系统和优化种植方法是提高玉米产量的主要途径。
膜覆盖,骨架覆盖和深窄线的推广是显着提高玉米产量的重要种植措施。
作物覆盖主要通过提高土壤覆盖率,改善土壤热液条件,抑制杂草,促进土壤有机氮矿化,提高土壤氮含量,促进作物生长和产量形成来提高玉米产量;通过调节土壤温度来覆盖玉米,增加土壤中的有机物,营养物质和微量元素含量,促进玉米生长并提高产量。
基于此，对不同覆盖物和行距对夏玉米农艺性状及产量的影响进行研究，以供参考。
关键词：夏玉米；农艺性状；产量；覆盖栽培；行距引言不同的覆盖范围和线间距离设置是提高玉米产量的重要措施之一,对玉米的种植有重要影响。
相关科学家也对此进行了研究,一些科学家认为,种植宽窄线可以增加叶面积指数,改善玉米干物质的积累;还有一些科学家认为,与广泛而狭窄的种植方式相比,玉米与线之间的距离有助于提高产量。
1不同处理方式对玉米农艺性状的影响分析从表1的相关数据可以看出,不同的加工方法对不同时期玉米的农艺特性有不同的影响。
对于玉米的高度,除成熟期外,A1B1、A1B2、A2B1和A2B2在四种加工方法中的高度均高于CK1和CK2,差异明显。
其中最引人注目的是A2B1处理,这三种处理方法中一直保持最高的,其次是A2B2处理、A1B1、A1B2、A2B1、A2B2这四种处理方法没有显着差异。
至于晶筒厚度,除成熟期外,A1B1、A1B2、A2B1和A2B2四种加工方式的玉米晶筒厚度均高于CK1和CK2,差异相对较大。
其中最引人注目的是A2B1处理,这三种处理方法中一直保持最高的,其次是A2B2处理、A1B1、A1B2、A2B1、A2B2这四种处理方法没有显着差异。
至于叶片面积指数,A1B1、A1B2、A2B1、A2B2这四种加工方式均高于CK1和CK2,差异较大。
其中最引人注目的是A2B1处理,在A2B2处理后的三个时期内,A2B1处理始终是所有处理类型中最高的。
麦类作物学报 2005,25(2):46～50Journal of T riticeae C rop s应用SPAD值预测小麦叶片叶绿素和氮含量的初步研究Ξ朱新开1,盛海君2,顾晶2,张容1,李春燕1(1.扬州大学小麦研究所,扬州225009; 2.扬州大学环境科学与工程学院,扬州225009)摘 要:2003～2004年以中筋小麦品种扬麦11号、W H510和徐州26为试验材料,研究不同生育时期(拔节、孕穗、抽穗)不同叶位叶片SPAD值变化特征及其与叶片叶绿素含量、全氮含量及NO32-N含量的关系,旨在为小麦上应用SPAD快速诊断施肥提供理论依据。
结果表明,不同品种及不同叶位小麦叶片SPAD 值明显不同;小麦叶片SPAD值与叶绿素含量之间的关系因品种和生育时期的不同而有明显差异,同一品种小麦不同叶位叶片SPAD值与叶绿素含量呈极显著正相关。
小麦叶片SPAD值与全氮含量呈正相关,SPAD 值高,全氮含量也高,可以用SPAD值估算全氮含量进行小麦氮素营养状况诊断,但同一品种不同叶位SPAD 值与全氮含量的关系表现不一致,即用SPAD值来诊断小麦叶片氮含量时应选择完全展开并已进入功能盛期的叶片。
小麦叶片SPAD值与NO32N含量相关性不显著。
关键词:中筋小麦;SPAD值;叶绿素含量;氮含量中图分类号:S512.1;S311 文献标识码:A 文章编号:100921041(2005)022******* Pr i m ary Study on Appl i ca ti on of SPAD Va lue to Esti m a te Chlorophylland N itrogen Con ten t i n W hea t L eavesZHU X i n-ka i1,SHENG Ha i-jun2,GU J i n g2,Zhang Rong1,L i Chun-yan1(1.W heat Research Institute,Yangzhou U niversity,Yangzhou,J iangsu225009,China;2.College of Environm ental Science and Engineering,YangZhou U niversity,YangZhou,J iangsu225009,China) Abstract:SPAD(So il and P lan t A nalyzer D evel opm en t)values at differen t grow th stages and its relati on sh i p to ch l o rophyll,to tal n itrogen and NO32-N con ten t in leaves of th ree m edium2gluten w heat cultivars,na m ely Yangm ai11,W H510and Xuzhou26,w ere investigated.T he results show ed that SPAD values varied distinctly w ith cultivars.T he relati on sh i p bet w een SPAD value and ch l o rophyll con ten t als o differed a mong w heat cultivars.T he SPAD valuesw ere po sitively co rrelated w ith ch l o rophyll con ten t in the leaves of differen t p lan t po siti on s fo r the sa m e cultivar w heat.T he SPAD value w as als o po sitively co rrelated w ith to tal n itrogen con ten t in the leaves of differen t w heat cultivars.T herefo re,it m ay be suggested that SPAD value can be used to esti m ate to tal n itrogen con ten t to diagno se n itrogen status in w heat p lan ts.Since the SPAD value of the differen t po siti on leaves of the sa m e cultivar w heat m aybe no t have obvi ous relati on sh i p w ith the to tal n itrogen con ten t.T he SPAD value should be careful used to diagno se the n itrogen con ten t of differen t part of the w heat leaf.Key words:M edium2gluten w heat;SPAD value;Ch l o rophyll con ten t;N itrogen con ten t 在大田作物生产中,为及时掌握作物生长情况,人们除根据经验进行外观诊断外,往往采用作物生长季节内直接或间接分析作物地上部分的无机养分作为快速诊断作物营养状况的依据。
第23卷第2期2007年2月农业工程学报Tr ansactions of the CSAE V ol.23 N o.2Feb. 2007全国农作物叶面积指数遥感估算方法蒙继华,吴炳方※,李强子(中国科学院遥感应用研究所,北京100101)摘 要:目前对农作物叶面积指数L AI 的遥感估算研究多是针对单一作物或是作物种植结构单一的区域,该文运用大尺度农作物叶面积指数的遥感估算方法,在像元尺度上对4个代表性实验站的L A I 与归一化植被指数(N DV I )的相互关系进行了回归分析后,得到4种代表性作物种植结构的L AI 估算模型,然后结合全国农作物种植结构数据对模型外推,建立了一个全国尺度的遥感模型,并估算了全国作物L AI 。
该文使用“863”项目山东遥感应用综合试验中的作物L AI 观测数据进行了验证,结果表明该模型较其它估算模型达到了较高的精度,最大相对误差为39%,平均的相对误差为19%。
该模型的计算结果已经在“中国农情遥感速报”系统中得到了广泛的应用。
关键词:遥感;作物;叶面积指数;遥感模型;归一化植被指数;估算中图分类号:T P79;T P274 文献标识码:A 文章编号:1002-6819(2007)2-0160-08蒙继华,吴炳方,李强子.全国农作物叶面积指数遥感估算方法[J].农业工程学报,2007,23(2):160-167.M eng J ihua,W u B ingfa ng ,Li Qiang zi.M ethod fo r estimating cro p leaf a rea index o f China using r emote sensing [J].T ransac tio ns of th e CSA E,2007,23(2):160-167.(in Chinese with Eng lish abstract)收稿日期:2006-03-01 修订日期:2006-05-29基金项目:国家863计划:粮食预警遥感辅助决策系统(2003AA131050);中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX3-SW -338-2);遥感应用示范工程总体技术研究(2003AA131040)作者简介:蒙继华(1977-),男,新疆石河子人,博士,主要从事遥感应用方面研究,北京 中国科学院遥感应用研究所,100101。
