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基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型冬小麦产量和品质预报一、引言冬小麦是世界上重要的粮食作物之一，对人类的生存和发展具有重要意义。
因此，准确预测冬小麦的产量和品质对于农业生产和国民经济发展至关重要。
然而，冬小麦产量和品质受到多种因素的影响，如土壤养分、气象条件等。
基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型可以提供有效的冬小麦产量和品质的预测方法。
本文将重点探讨基于遥感数据和气象预报数据的DSSAT模型在冬小麦产量和品质预测上的应用。
二、DSSAT模型简介DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）模型是一种基于农业科学原理和农业系统模拟的决策支持系统，广泛应用于全球各地的农业管理和决策中。
该模型可以模拟农田生态系统中的各种生理和生态过程，如作物生长、土壤水分和养分环境等。
通过输入土壤属性、作物品种、管理措施、气象数据等参数，DSSAT模型能够模拟和预测作物的生长和产量。
三、遥感数据在DSSAT模型中的应用遥感数据是通过卫星或飞机获取的地球表面的信息，包括地表温度、植被指数、土壤湿度等。
这些数据能够提供大面积的地表信息，对于农业生产的决策和管理具有重要意义。
在DSSAT 模型中，通过将遥感数据作为模型的输入，可以更精确地模拟和预测冬小麦的生长和产量。
例如，遥感数据可以提供冬小麦的叶绿素含量和植被覆盖度，从而反映作物的光合作用和生长状态。
同时，遥感数据还可以用于监测土壤湿度和作物水分胁迫等关键参数，为提高冬小麦产量和品质提供可靠的依据。
四、气象预报数据在DSSAT模型中的应用气象预报数据是指天气预报部门根据大气环流和气象要素变化趋势所进行的预测数据。
这些数据可以提供未来一段时间内的气温、降水量和光照等信息。
在DSSAT模型中，气象预报数据可以用于预测冬小麦的生长季节和气候条件。
基于高光谱遥感的农作物叶面积指数反演方法的分析与比较摘要：高光谱遥感技术作为反演农作物叶面积指数（LAI）的一个有力工具，近几年来已经越来越被国内外学者所重视。
本文比较系统地总结了利用高光谱遥感反演LAI值的一般方法，即包括试验田建立、光谱数据采集、LAI值测定、HVI值计算、反演模型的生成五个步骤。
总结出了一些常见农作物的最佳的LAI 值定量反演模型，便于今后相关研究时查阅。
关键词：高光谱遥感；叶面积指数（LAI）；反演模型Abstract: High spectrum remote sensing technology as the inversion of crop leaf area index ( LAI ) are a powerful tool, in recent years it has been pay more and more attention of both domestic and foreign scholars. The paper systematically summed up the use of hyperspectral remote sensing inversion of LAI value general methods, including experimental field establishment, data acquisition, LAI value, HVI value calculation, determination of inversion model is generated in five steps. Summarizes some common crop optimal LAI value quantitative inversion model for future related research, consulting.Key words: remote sensing; leaf area index (LAI); inversion model引言遥感技术是指远距离、在不直接接触目标物体情况下,通过接收目标物体反射或辐射的电磁波,探测地物波谱信息,并获取目标地物的光谱数据与图像,从而实现对地物的定位、定性或定量的描述。
高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展茅恒昌（北京师范大学资源与环境学院，北京 100875）摘 要：随着生活质量要求的逐渐提升，高光谱技术在现代农业的发展中起到重要的作用。
文章通过对高光谱技术在农业遥感中的应用现状进行分析，以此深入研究高光谱技术在农业遥感中应用。
通过农业作物产量品质、生长情况以及生长性状进行全面的发展。
通过对现阶段研究情况的总结和分析，推动高光谱技术在农业遥感中的应用，从根本上提升国家农业种植的综合能力。
关键词：高光谱技术；农业遥感；生长性状中图分类号：S127 文献标志码：A 文章编号：1672-3872（2017）22-0088-01——————————————作者简介： 茅恒昌（1983-），男，安徽阜阳人，硕士在读，研究方向：农业遥感。
1 高光谱技术在农业遥感中的发展方向现阶段，精细农业成为国家农业现代化发展的主要目标和方向，而高光谱遥感技术在农业监测方面展现出来的快速高效、精准无损的特点，让其成为农业遥感监测中的重要应用手段。
精细农业是一种结合信息、生物以及工程等多种高新技术为一体的现代化农业管理手段，通过科学系统的管理方法提高农业资源的利用效率，在保证环境无污染的情况下，提升农产品的产量和质量。
考虑到精细农业对数据和信息的需求，传统的分析方法无法满足现代化农业发展，因此将遥感技术、地理信息系统、全球定位系统都应用到农业监测中。
农业遥感属于这三种技术其中之一，根据监测的不同类型分为农作物的土壤成分遥感信息模型、作物灾害估计遥感分析模型等。
而高光谱技术作为遥感技术中的重要手段，在国家现代化精细农业的发展中得到了广泛的应用。
利用高光谱技术获取相比传统分析技术中更加完整准确的农业作物参数，为农业作物的管理和种植提供保障。
2 高光谱技术在农业遥感中的具体应用2.1 农业作物生长长势监测1）叶面积指数。
高光谱遥感技术因为不会对作物造成破坏的特点，因而被应用到监测作物的叶面积上，弥补传统获取农业作物叶面积指数的耗时过长等缺点，以最小的破坏，获取最精准的叶面积指数。
基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究吕玮;李玉环;毛伟兵;宫雪;陈士更【期刊名称】《农业资源与环境学报》【年(卷),期】2017(034)006【摘要】植物净光合速率是植物生产的基础,是体现植物生长状况的重要生理指标。
本文将小麦旗叶高光谱波段反射率进行一阶导数变换后与净光合速率（Pn）进行相关性分析确定敏感波段,分别采用二次多项式逐步回归（QPSR）、偏最小二乘法（PLSR）、BP神经网络法（BPNN）3种方法构建小麦旗叶的净光合速率反演模型,并对3种模型的预测精度进行比较分析。
结果表明：（1）将小麦旗叶的原始光谱进行一阶导数变换后与Pn进行相关性分析确定的敏感谱区集中在750-925 nm 之间,确定的6个敏感波段分别是：760、761、767、814、815、889 nm;（2）基于QPSR、PLSR、BPNN3种方法以及敏感波段的反射率一阶导数构建的Pn估测模型预测精度都较高,说明用这3种方法以及敏感波段对Pn的估测是可行的,其中模型估算能力顺序为QPSR〉BPNN〉PLSR,说明小麦旗叶Pn的最佳高光谱分析模型为小麦叶片750-925 nm反射率一阶导数变化后的QPSR模型。
【总页数】5页(P582-586)【作者】吕玮;李玉环;毛伟兵;宫雪;陈士更【作者单位】[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000;;[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000;;[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000;;[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000;;[1]山东农业大学资源与环境学院,土肥资源高效利用国家工程实验室,山东泰安271000 [2]山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271000 [3]山东农大肥业科技有限公司,山东泰安271000【正文语种】中文【中图分类】S127【相关文献】1.水氮运筹对伊犁河流域新垦土壤冬小麦旗叶SPAD值、净光合速率及产量的影响2.灌浆期高温对小麦旗叶净光合速率及籽粒生长的影响3.基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究4.基于小波分析小麦旗叶净光合速率高光谱遥感反演5.冬小麦条锈病严重度高光谱遥感反演模型研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
麦类作物学报2009,29(1):174-178Jo ur na l of T rit iceae Cr ops高光谱遥感技术在作物生长监测中的应用研究进展李映雪,谢晓金,徐德福(南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044)摘要:精准农业是现代化农业生产中实现低耗、高效、优质与安全的重要途径,高光谱遥感技术可以快速准确地获取农田作物生长状态的实时信息,为实施精准农业提供重要的技术支撑。
本文综述了以高光谱遥感技术监测作物长势(包括叶面积指数和生物量)、作物生物化学参数(包括植物的氮素营养、叶绿素含量、叶片碳氮比等)和籽粒品质(包括籽粒蛋白质含量、面筋含量、淀粉积累量等)的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期为未来精确农业快速发展提供参考。
关键词:作物;高光谱遥感;生长监测中图分类号:S24;S311文献标识码:A文章编号:1009-1041(2009)01-0174-05Application of Hyperspectral Remote Sensing Technologyin Monitoring Crop GrowthLI Ying-xue,XIE Xiao-jin,XU De-fu(College of Applied M eteorology,Nanjin g U nivers ity of Information T echnology,Nan jing,Jiangsu210044,China)Abstract:Precision farming is an im por tant appr oach to realizing low consumption,high yield,goo d qual-i ty and safety in m odern agricultural production.H yperspectral remo te sensing can rapidly and precisely de-termine the g row th status of cro p in the field,w hich offers im por tant technical suppo rt for im plementation of precision farming.On the basis of hyper spectral remo te sensing,m onitoring character of crop g row th, bio-chemical parameter s and grain quality of crop w ere summarized and som e ideas for further resear ch w ere discussed in this paper,w hich could supply an im por tant reference and guideline for quickly develop-m ent o f precision farm ing in the futur e.Key words:Crop;H yperspetral remo te sensing;Grow th;Monitoring精准农业是在现代信息技术、生物技术与工程技术等一系列高新技术最新成就的基础上发展起来的一种重要的现代农业生产形式,它是实现农业低耗、高效、优质与安全的重要途径,目前,已成为世界农业技术的研究重点,其中遥感技术是实施精准农业的重要工具之一。
农业机械学报第51卷第12期2020年12月doi：10.6041/j.issn.1000-1298.2020.12.021基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算陶惠林1徐良骥2冯海宽1,3杨贵军1,4代阳2牛亚超2（1.北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室，北京100097；2.安徽理工大学测绘学院，淮南232001；3.国家农业信息化工程技术研究中心，北京100097；4.北京市农业物联网工程技术研究中心，北京100097）摘要：为了快速、准确地估算叶面积指数（LAI）,通过无人机搭载成像高光谱相机,获取了冬小麦3个生育期的影像数据，从中提取岀株高（Hcsm）。
首先，分析了植被指数、Hcsm与LAI的相关性，挑选岀最优植被指数;然后，分别构建了单个参数的LAI线性估算模型;最后，以植被指数、植被指数结合Hcsm为模型输入因子，采用偏最小二乘回归方法构建LAI估算模型。
结果表明:通过无人机高光谱遥感影像提取的Hcsm精度较高（R2=0.95）;在不同生育期，大部分植被指数和Hcsm均与LAI呈0.01显著相关水平;基于最优植被指数结合Hcsm估算LAI的精度优于仅基于最优植被指数或Hcsm的估算精度；以植被指数、植被指数结合Hcsm为输入变量，通过偏最小二乘回归构建的LAI估算模型在开花期估算精度达到最高,并且以植被指数结合Hcsm为自变量估算LAI的能力更佳（建模R2=0.73,RMSE为0.64）。
本研究方法可以提高LAI估算精度，为农业管理者提供参考。
关键词：冬小麦；叶面积指数；株高；高光谱；植被指数；偏最小二乘中图分类号：S512.1+1；S127文献标识码：A文章编号：1000-1298（2020）12_0193_09Estimation of Plant Height and Leaf Area Index of Winter WheatBased on UAV Hyperspectral Remote SensingTAO Huilin1XU Liangji2FENG Haikuan1'3YANG Guijun1'4DAI Yang2NIU Yachao2(1.Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing in Agriculture,Ministry of Agriculture and Rural Affairs,Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing100097,China2.School of Geodesy and Geomatics，Anhui University of Science and Technology，Huainan232001，China3.National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing100097,China4.Beijing Engineering Research Center for Agriculture Internet of Things,Beijing100097,China)Abstract:Leaf area index is an important indicator of crop growth evaluation，so it is crucial to estimate LAI quickly and accurately.The imaging data of the three growth stages of winter wheat was obtained through the imaging hyperspectrum carried by the UAV,and the plant height(Hcsm)was extracted from it.Firstly，the correlation between vegetation indices，Hcsm and LAI was analyzed，and the optimal vegetation index was selected；then the LAI linear estimation model of a single parameter was constructed separately；finally，taking the vegetation indices and vegetation indices combined with Hcsm as the model input factor，the partial least squares regression method was used to construct LAI estimation model.The results showed that the height of the plant height Hcsm extracted from the UAV hyperspectral remote sensing image was highly accurate(R=0.95);the correlation between most vegetation indices and Hcsm at different growth stages and LAI was at0.01significant level；the accuracy of estimating the LAI based on the optimal vegetation index combined with Hcsm was better than that based on the optimal vegetation index or Hcsm only；taking vegetation indices and vegetation indices combined with Hcsm as input variables，the LAI estimation model constructed by partial least square regression achieved the highest accuracy during flowering stage，so partial least squares regression can improve the estimation effect，and the ability to estimate the LAI with the vegetation indices combined with Hcsm as the 收稿日期：20200719修回日期：20200908基金项目：广东省重点领域研发计划项目(2019B020214002)和国家自然科学基金项目(41601346、41871333)作者简介：陶惠林(1994—)，男，助理研究员，主要从事农业定量遥感研究，E-"ail：157****5505@163•co"通信作者：冯海宽(1982—)，男，高级工程师，主要从事农业定量遥感研究，E-mail：**********************194农业机械学报2020年independent variable was better(modeling R2=0.73，RMSE was0.64).The research was based on the Hcsm extracted from the UAV hyperspectral remote sensing image combined with the vegetation indices, which can improve the accuracy of estimating LAI and provide a reference for agricultural managers.Key words:winter wheat;leaf area index；plant height;hyperspectral;vegetation index；partial least squares regression0引言叶面积指数（Leaf area index，LAI）是反映作物长势的重要参数,与作物产量具有紧密联系,对农业生产管理具有重要作用U-2］。
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。
