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基于模拟光谱数据的冬小麦播期遥感监测最佳时相研究
  • ISSN号:1009-1041
  • 期刊名称:《麦类作物学报》
  • 时间:0
  • 分类:S512.1[农业科学—作物学] S314[农业科学—作物栽培与耕作技术;农业科学—农艺学]
  • 作者机构:[1]北京农业信息技术研究中心,北京100097, [2]西安科技大学,陕西西安710054
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41171281)
中文摘要:

为利用高时空分辨率的航天数据对区域冬小麦播期实现尽早监测,对冬小麦播期的不同遥感监测时相精度进行了分析。首先利用耦合作物模型和辐射传输模型模拟不同播期冬小麦从播种至返青的冠层光谱反射率,分析不同播期的冠层光谱响应差异,选取对不同播种日期敏感的波段。然后,根据敏感波段的冠层光谱,选择训练样本并计算不同播期之间的J-M距离,初步判断出光谱可分性较好的时相。最后,对不同的播期进一步进行判别分析,判定未知类别样本的所属类别。根据正确分类的精度,在华北平原北部选择播期监测的最佳时相为12月中旬,精度达到89.5%。

英文摘要:

The stable availability of remote sensing data with high spatial and high temporal resolution makes it possible to detect sowing time in early growth stage. In this study,the best phase of satellite imaging to extract winter wheat sowing time was chosen by data mining on various simulation experiments. Firstly by coupling of the crop model and radiative transfer model,the canopy spectral reflectance dynamics of winter wheat with different sowing time from sowing to turn green stage were simulated,and sensitive bands to detect different sowing date was selected. Secondly,based on sensitive bands,the J-M distances of the canopy spectral reflectance under different sowing dates were calculated,and the better spectral-distinguished phase was selected according to J-M distance. Lastly,the discriminant analysis on the canopy spectral reflectance of winter wheat under different sowing dates was used,according to the accuracy of sowing time classification,the best sowing time monitoring phase was chosen,with the accuracy of 89. 5%. The result of our study shows that the best phase for winter wheat sowing time monitoring using remote sensing data in northern plain of North China is about December 19.

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期刊信息
  • 《麦类作物学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西北农林科技大学 中国作物学会 国家小麦工程技术研究中心
  • 主编:孙其信
  • 地址:陕西省杨凌邰城路3号《麦类作物学报》编辑部
  • 邮编:712100
  • 邮箱:mlzwxb@163.com
  • 电话:029-87082032
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-1041
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1359/S
  • 邮发代号:52-66
  • 获奖情况:
  • 从2003年起被收录为国家科技部“中国科技核心期刊”,2002年获第三届全国优秀农业期刊一等奖,1999年获陕西省科技期刊一等奖,1995年获陕西省优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:13981