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玉米是辽宁省最主要的粮食作物,准确获取玉米关键物候信息有助于提高田间精细化管理水平,对监测玉米季节性变化和确保粮食安全等都具有重要意义。通过遥感手段获取春玉米物候信息具有覆盖范围广、监测时间长、获取频率高等优势,其提取途径主要是基于植被指数时序曲线进行的。MODIS数据有较好的光谱分辨率、时间分辨率和空间分辨率,是遥感提取春玉米物候信息的理想数据源。本研究基于2007年、2008年和2009年的MODIS NDVI数据,利用非对称高斯函数(AG)、双逻辑斯蒂克调和函数(DL)和赛维迪克·格雷(S-G)三种拟合方法重构春玉米NDVI时序曲线。以时序重构曲线与原曲线的均方根误差(RMSE)评价各重构法的保真能力,以重构曲线的拟合度(R2)评价各重构法的平滑能力,提出并使用均权重综合评价指标评价各重构法的综合性能。提出以动态振幅阈值法取代动态阈值法,并采用动态振幅阈值法、拐点法和最大值法提取辽宁省春玉米关键物候期(出苗期、拔节期、抽雄期、成熟期),最后使用辽宁省12个农业气象站的地面物候观测数据对提取结果加以检验。得到以下主要研究结论:第一,非对称高斯函数拟合法的保真能力和综合性能都好于其他两种方法,其重构曲线与原曲线各年平均RMSE分别为0.035、0.050和0.041,优于DL和S-G重构法的保真性能,其均权重综合评价指标数值为2.11,优于DL法的1.89和S-G法的2.00;赛维迪克·格雷滤波法的平滑能力好于其他两种方法,其各年平均R2均约为0.99。第二,基于AG重构法的各关键物候期平均提取效果最好,其三年提取结果与实际观测值的平均绝对误差(MAE)均小于5d、RMSE均小于4d,且对于拔节期、抽雄期和成熟期的提取效果也都好于其他两种重构方法的提取效果;基于S-G重构法出苗期的提取结果最好,其各年提取出苗期与观测值的RMSE分别为4.1d、4.0d、2.9d。第三,对春玉米出苗期提取而言,动态振幅阈值法优于前人所用的动态阈值法,能够有效地纠正异常低值点,使提取结果更接近春玉米实际的出苗日期。第四,辽宁省春玉米各关键物候期整体上呈现出由南向北逐渐推迟的趋势,即随着纬度的提高,春玉米生育期逐渐延迟;沿海种植区域的春玉米生育期相对较短;辽宁北部地区和东部山区有晚播和晚收的现象。