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阿拉爾墾區(qū)棉花葉面積指數(shù)監(jiān)測模型與產(chǎn)量分析

2017-02-23 19:11:17張樹艷王有武白鐵成劉小文
南方農(nóng)業(yè)·下旬 2016年8期

張樹艷+王有武+白鐵成+劉小文

(塔里木大學(xué),新疆阿拉爾 843300)

摘 要 棉花葉面積指數(shù)是衡量作物生物量的關(guān)鍵參數(shù),為棉花葉面積指數(shù)的獲取提供可靠、方便的估算模型,以阿拉爾墾區(qū)作為主要研究區(qū)域,利用光譜分析儀對從墾區(qū)獲得棉花冠層光譜反射率和由此計(jì)算得到的植被指數(shù)進(jìn)行分析,基于NDVI的回歸模型確定性系數(shù)R2為0.92,進(jìn)而確定了阿拉爾墾區(qū)棉花葉面積指數(shù)的最佳監(jiān)測模型,為墾區(qū)棉花作物遙感監(jiān)測和產(chǎn)量估算奠定了良好基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞 棉花葉面積;指數(shù)監(jiān)測模型;歸一化植被指數(shù)

中圖分類號:S562 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2016.24.004

葉面積指數(shù)LAI和葉片生物化學(xué)性質(zhì)、冠層光譜及制備生態(tài)生理學(xué)特征具有較大關(guān)聯(lián),是生物作物產(chǎn)量估算和分析的重要參數(shù)。諸多自然植物群落與作物冠層的葉面積指數(shù)研究表明,LAI自身的變化同葉片光學(xué)性質(zhì)的改變比且關(guān)聯(lián),故LAI可被視為遙感監(jiān)測技術(shù)對植被長勢與產(chǎn)量估算過程中的重要結(jié)構(gòu)參數(shù)[1]。本文擬通過建立棉花葉面積指數(shù)與光譜植被指數(shù)間的回歸模型,確定棉花葉面積指數(shù)的監(jiān)測模型,為棉花長勢的監(jiān)測與產(chǎn)量估算提供依據(jù)。

1 阿拉爾墾區(qū)概述

阿拉爾墾區(qū)位于塔里木盆地西北角,地理坐標(biāo)為東經(jīng)81°03′,北緯40°33′,屬于典型的大陸性干旱荒漠氣候,墾區(qū)降雨較少且大氣干燥,年均相對濕度為51%,太陽輻射總量為年均6100MJ/m2左右,生長季太陽輻射量為1300MJ/m2左右,年均日照為2800~3000h,云霧天氣較少,氣象要素變化幅度較大,揚(yáng)塵、浮沉和沙暴等天氣較多。

2 研究方法

2.1 試驗(yàn)區(qū)與試驗(yàn)樣點(diǎn)選擇

據(jù)統(tǒng)計(jì),阿拉爾墾區(qū)每年棉花種植面積約為10.6萬hm2,是新疆地區(qū)的主要植棉區(qū)之一,棉田占新疆棉田總面積的25%,本文所選取的試驗(yàn)區(qū)為阿拉爾墾區(qū)的10團(tuán)的棉花地,選擇種植面積相對較大的新陸中67號、中棉35和新海14這3個品種的棉花作為主要試驗(yàn)品種。

2.2 田間實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.2.1 棉花冠層光譜測試

采用美國賽默飛世爾公司Antaris II FT-NIR型光譜儀進(jìn)行測試,測量范圍10000-4000cm-1,掃描次數(shù)設(shè)置為32次,分辨率設(shè)置為8cm-1,采樣點(diǎn)數(shù)為1557點(diǎn),檢測器為In Ga As檢測器。測試步驟:選擇晴朗無風(fēng)的天氣,對墾區(qū)棉花在蕾期、初花期以及盛花期、鈴期和吐絮期進(jìn)行采集,采集時(shí)間為當(dāng)日11:00-14:00,在試驗(yàn)田的3個點(diǎn)分別采集不同品種棉花的葉片,將葉片裝入紙袋,標(biāo)號封口。在室內(nèi)對各品種進(jìn)行光譜測量前,對各品種棉花進(jìn)行定標(biāo)校準(zhǔn),使其對應(yīng)光譜與100%的基線靠近,而后,對準(zhǔn)目標(biāo)進(jìn)行測量獲取高光譜圖像,使用EVNI軟件獲取不同區(qū)域光譜反射值的平均值作為當(dāng)前試驗(yàn)區(qū)域棉花葉片的光譜反射值[2]。

2.2.2 葉面積測定

葉面積的測定主要依靠計(jì)算機(jī)、數(shù)碼照像機(jī)、萬深LA-S植物圖像分析軟件予以完成,具體操作為:在對冠層反射光譜進(jìn)行測定后,將其不重疊地鋪放在畫有坐標(biāo)網(wǎng)格的白色背景的紙張上,利用實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)備好的數(shù)碼相機(jī)拍攝,要求葉片光線均勻且無陰影,對統(tǒng)一目標(biāo)進(jìn)行3次拍攝,并將相應(yīng)的照片編號和樣點(diǎn)號進(jìn)行記錄;以LA-S植物圖像分析軟件得到圖片上的葉片面積。在試驗(yàn)時(shí)間方面,阿拉爾墾區(qū)試驗(yàn)點(diǎn)的試驗(yàn)時(shí)間為2013年6月22日、7月8日、7月24日、8月9日、8月24日和9月10日,分別對應(yīng)墾區(qū)棉花的蕾期、初花期、盛花期、結(jié)鈴期以及盛鈴期和吐絮期。

3 阿拉爾墾區(qū)棉花葉面積遙感監(jiān)測模型

3.1 葉面積指數(shù)在棉花各生育期間的變化

圖1給出了阿拉爾墾區(qū)10團(tuán)不同棉花葉片指數(shù)在整個生育期的變化情況。由圖1可知,從蕾期到初花期,因墾區(qū)棉花枝葉的數(shù)量急聚增加,使葉片面積持續(xù)增長,由此,LAI也呈現(xiàn)出逐漸上升的變化趨勢。對墾區(qū)棉花頁葉面積的變化情況進(jìn)行分析可知,其在盛蕾期、花期和盛花期增長較快,且各品種棉花的LAI在鈴期均達(dá)到了最大值。在進(jìn)入盛鈴期后,棉花葉片的光合作用下降,養(yǎng)分被轉(zhuǎn)移至棉鈴中,故導(dǎo)致棉葉逐漸枯黃掉落,使得LAI在吐絮后迅速下降。

圖1 阿拉爾墾區(qū)不同棉花葉片指數(shù)在整個生育期的變化情況

3.2 棉花葉面積指數(shù)同植被指數(shù)的相關(guān)性

通過對阿拉爾墾區(qū)棉花全生育期內(nèi)歸一化植被指數(shù)NDVI和相應(yīng)LAI進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果表明,阿拉爾墾區(qū)的三個品種的棉花在蕾期和始花期均未達(dá)到0.05的顯著性檢驗(yàn)水平。此外,墾區(qū)三品種棉花的其余生育期均達(dá)到顯著性水平,其中,NDVI與LAI在盛花期與鈴期的相關(guān)性最優(yōu)。

3.3 墾區(qū)棉花葉面積指數(shù)的監(jiān)測模型

歸一化植被指數(shù)模型:

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

NIR與R分別表示近紅外波段與紅波段棉花冠層的反射率。由于基于NDVI的棉花葉面積指數(shù)同植被指數(shù)的相關(guān)性較好,故以NDVI歸一化指數(shù)作為LAI監(jiān)測的因子,進(jìn)而獲取阿拉爾墾區(qū)棉花LAI的監(jiān)測模型,具體表示如下:

Ix=(Mx-Mmin)×(Imax-Imin)/(Mmax-Mmin)+Imin

其中,I和M分別表示影像值與實(shí)測值。

一般,利用NDVI對葉面積指數(shù)進(jìn)行估算時(shí)可采用的模型類型大都以方程形式存在,具體包括了直線方程:

y=b0+b1t

一元二次方程:

y=b0+b1t+b2t2

對數(shù)方程:

y=b0+b1ln(t)

指數(shù)方程:

y=b0×exp(b1t)

上述各模型中,y和t分別為LAI擬合值與植被指數(shù)。b0、b1、b2和b3為常數(shù)[3]。本文選取NDVI對于LAI相關(guān)性最顯著和鈴期棉花LAI最大的樣本作為回歸分析樣本,樣本數(shù)為37,進(jìn)而對NDVI與LAI進(jìn)行回歸分析并構(gòu)建阿拉爾墾區(qū)三種棉花的統(tǒng)一監(jiān)測模型,具體模型如表1所示。

表1 阿拉爾墾區(qū)NDVI與LAI回歸分析(n=37)

模型 b0 b1 b2 R2 F

直線方程 -6.69 15.08 - 0.85 161.11

一元二次方程 -54.86 157.97 -105.11 0.92 674.51

對數(shù)方程 7.61 10.35 - 0.87 201.68

指數(shù)方程 0.13 4.84 - 0.78 105.04

4 結(jié)論

本文以阿拉爾墾區(qū)作為主要研究區(qū)域,通過對阿拉爾墾區(qū)的基本情況進(jìn)行說明,進(jìn)而以墾區(qū)新陸中67號、中棉35和新海14三種棉花作為研究對象,利用Antaris II FT-NIR型光譜儀對試驗(yàn)區(qū)域棉花在不同生育期的光譜反射率進(jìn)行分析,在結(jié)合NDVI與LAI的相關(guān)性的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于NDVI的阿拉爾墾區(qū)棉花葉面積指數(shù)的監(jiān)測模型。研究結(jié)果表明,基于歸一化植被指數(shù)的棉花葉面積指數(shù)監(jiān)測模型關(guān)于NDVI與LAI兩參數(shù)的相關(guān)性較高,能夠較好地為相應(yīng)地區(qū)棉花生產(chǎn)情況的監(jiān)測和產(chǎn)量估算提供可靠保障。

參考文獻(xiàn)

[1]夏天,吳文斌,周清波,等.基于高光譜的冬小麥葉面積指數(shù)估算方法[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,10(12):2085-2092.

[2]張懷志,曹衛(wèi)星,周治國,等.棉花適宜葉面積指數(shù)的動態(tài)知識模型[J].棉花學(xué)報(bào),2013,3(9):151-154.

[3]劉姣娣,曹衛(wèi)彬,馬蓉.棉花葉面積指數(shù)的遙感估算模型研究[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,12(25):4301-4306.

(責(zé)任編輯:趙中正)

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