遥感估算水稻产量Ⅱ.用光谱数据和陆地卫星图像估算水稻产量

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本文介绍了采用更系统的生物学方法,根据水稻在整个生长期的叶面积指数轨线,按叶面积指数的一次测量值,结合气象和光谱数据及陆地卫星MSS图像,估算大面积水稻产量的方法。 在产量与总截获的关系中,叶面积指数是最重要的参量之一。文中重点分析了由水稻在MSS波段内的光谱数据构成的绿度指数和Suits模式估算叶面积指数的结果。表明,用Suits模式计算的叶面积指数有较高的相关系数和较低的剩余标准差。并用这个方法计算了不同田块的叶面积指数,再根据这些数据和MSS图像建立关系。本文比较了卫星数据和多种绿度指数的关系,认为垂直植被指数(PVI)是估算叶面积指数的最好参量,因为它消除了土壤背景的影响,并用它求出了大面积水稻的叶面积指数分布。再根据已建立的叶面积指数轨线和作物截获的有效光合辐射(TIPAR)关系,计算了TIPAR,编制了产置分布图。文章分析了计算结果,并以1983年的例子进一步讨论了该方法的适用性。结果表明,预测的水稻产量和实测产量间的相关系数为0.9左右。 In this paper, a more systematic approach to biological estimation of large-area rice yield based on a systematic measurement of leaf area index trajectory and a measurement of leaf area index, combined with meteorological and spectral data and terrestrial satellite MSS images, method. In the relationship between yield and total interception, leaf area index is one of the most important parameters. In this paper, we mainly analyze the results of estimating the leaf area index by the greenness index and the Suits model, which consist of the spectral data of rice in the MSS band. It shows that the leaf area index calculated by Suits model has higher correlation coefficient and lower residual standard deviation. The leaf area index of different plots was calculated by this method, and then the relationship between these data and MSS images was established. In this paper, the relationship between satellite data and various greenness indices is compared. It is considered that the vertical vegetation index (PVI) is the best parameter to estimate the leaf area index because it eliminates the influence of soil background and uses it to find the leaves of large-area rice Area index distribution. Then according to the established leaf area index trajectory and crops intercepted effective photosynthetic radiation (TIPAR) relationship, calculated TIPAR, prepared production distribution map. The article analyzes the calculation results and further discusses the applicability of the method by the example of 1983. The results showed that the correlation coefficient between predicted rice yield and actual yield was about 0.9.
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