【摘 要】
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农业生产过程中,作物长势信息是进行农业生产管理的重要信息,作物产量数据是评估农田生产力的指标、是农民收益的直接表现,科学高效地获取作物生长信息和及时准确的产量模拟,对农田生产管理、农业生产监管、评估农业灾害、国家农业决策、粮食仓储安全等都具有重要意义。本研究选择青稞为研究对象,青海省门源县为研究区域,依据青稞生长物候期获取的高分卫星遥感影像数据及地面实测数据,提取NDVI时序数据,结合与作物长势密
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农业生产过程中,作物长势信息是进行农业生产管理的重要信息,作物产量数据是评估农田生产力的指标、是农民收益的直接表现,科学高效地获取作物生长信息和及时准确的产量模拟,对农田生产管理、农业生产监管、评估农业灾害、国家农业决策、粮食仓储安全等都具有重要意义。本研究选择青稞为研究对象,青海省门源县为研究区域,依据青稞生长物候期获取的高分卫星遥感影像数据及地面实测数据,提取NDVI时序数据,结合与作物长势密切相关的参数,利用统计监测法对作物长势进行分级评价及动态监测;选择NDVI值、气象因子、地形因子作为产量影响因子,与实测数据进行关联分析后确定敏感因子,运用回归分析方法构建青稞产量遥感估算模型,精度验证后对门源县青稞产量进行了估算。通过研究,本文得出主要结论如下:（1）基于作物生长周期获得的高分影像数据,构建了NDVI时间序列数据集,并结合同期地面实测覆盖度和绿度进行相关性分析,相关系数均达0.75,表明NDVI能够较好的反映青稞作物的生长状态,对青稞作物具有较强响应能力,可用于进行作物长势等级划分与长势遥感监测。（2）通过计算三期归一化地面长势指数NCGI ground值并与NDVI进行回归分析,两者相关性较好,R2可达0.90,可将其用于遥感长势指数的定标计算,作为长势“真值”与归一化遥感长势指数NCGI rs进行比较。经长势等级和长势指数两种方法进行精度验证,基于NDVI反演得到的NCGI rs精度不理想,长势等级验证存在一期RMSE值=0.26>0.20,不符合精度要求;长势指数验证时与三期NCGIground相关性较差,散点图并不分布在于1:1标准线附近,不满足精度要求,故此指数在门源地区不适合作为长势分级指数参与长势等级划分及监测工作。最终选择拟合度更好的NDVI值作为本研究长势分级指数。（3）为选取最佳生长状况参数表征值,将NDVI值与实测产量进行相关性分析,发现单期NDVI值相关系数存在负值且变化不规律,多期NDVI堆积均值相关系数均大于单期,且多期NDVI堆积均值与实测产量相关性更强,受个体值误差影响更小,能更好反映青稞生长过程。本研究最终选取7月26日为堆积终点的6期NDVI堆积均值（相关系数0.865）作为青稞生长状况参数,参与模型建立。（4）对敏感因子进行了关联性分析,即地形因子、气象因子及NDVI因子及其不同组合,综合考虑拟合优度R2及调整后的R2值进行模型选择,从七种不同因子组合中选择较优三种组合分别建模,用10组实测点数据带入模型表达式进行精度验证。结果证明,最适合门源县青稞估产的建模敏感因子为7月26日NDVI堆积均值,R2=0.748,调整后的R2=0.727,其产量相对误差最小为-3.85,最大为-21.7%,准确率为78.14%—95.85%,绝对误差最大为60 kg,限差为70 kg,均在限差范围内。因此该模型可用于门源县产量估算。
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