河南省科技攻关计划(092102110042)
- 作品数：2 被引量：32H指数：2
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- 相关机构：河南省农业科学院河南农业大学山西农业大学更多>>
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- 基于SPOT-5影像的冬小麦拔节期生物量及氮积累量监测被引量：29
- 2012年
- 【目的】建立基于SPOT-5遥感信息的冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型,为利用SPOT-5影像进行大面积小麦生产力预测和氮素调控提供依据。【方法】分析冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量与同期SPOT-5光谱参数之间的定量关系,筛选出适宜的光谱参数,建立并评价冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的遥感监测模型。【结果】绿光、红光和近红外波段反射率与冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量的相关系数均达到极显著水平。其中,近红外波段反射率对地上部生物量反应最敏感,绿光波段反射率则对地上部氮积累量反应最敏感。利用归一化植被指数(NDVI)为变量建立地上部生物量指数函数遥感监测模型表现最优,决定系数(R2)达到0.696**,均方根误差(RMSE)达到258.92 kg.hm-2。利用近红外和绿光波段反射率的比值为变量建立地上部氮积累量线性函数遥感监测模型表现最优,R2达到0.717**,RMSE达到19.24 kg.hm-2。依据上述模型,制作了研究区冬小麦拔节期地上部生物量和氮积累量遥感监测专题图。【结论】SPOT-5影像在冬小麦拔节期小麦长势监测中能够获得较高精度,具有广泛的应用前景。
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- 关键词：冬小麦SPOT-5拔节期生物量氮积累量
- 基于多源数据的县域冬小麦氮肥调控管理分区被引量：3
- 2012年
- 为便于对县域尺度冬小麦进行精确氮肥调控,该文以安阳县冬小麦种植区为研究对象,在3S技术的支持下,利用定性和定量相结合的分析方法,分别对影响冬小麦氮肥调控的重要因子,如地形、土壤类型、土壤养分和光谱信息等多源数据,进行聚类和综合叠加分析,以确定最终的县域氮肥调控管理分区。基于土壤养分和产量的管理分区划分结果评价表明,各级分区土壤养分和产量的变异系数均有所减低,其中三级分区的21个子区为最终分区结果,其管理分区之间的土壤理化性质差异显著,有机质、碱解氮和产量变异系数均值分别降低70%、53%、66%。基于光谱数据的管理分区划分结果评价表明,不同分区内归一化植被指数(NDVI)的集中程度明显提高。分区结果可以作为冬小麦氮肥调控的决策单元,为精确农业管理提供有效途径。
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- 关键词：氮肥管理分区县域冬小麦
