利用多源遥感监测冬小麦长势与白粉病的研究.doc

利用多源遥感监测冬小麦长势与白粉病的研究我国是世界第一农业大国,人口的增长迫切需要农产品的数量增加。小麦是我国主要的粮食作物之一,其高产、稳产是保证粮食问题的关键。随着我国进入数字农业时代,及时准确、低成本的监测大田小麦长势和病虫害发生状况不仅可满足各级农业管理部门信息需求,也为广大农民与涉农企业提供重要的参考信息,及时实施科学管理措施,以确保小麦的增产丰收。本文以遥感技术在农作物生产中的应用为研究领域,以小麦为研究对象,综合大田基本农情信息、地理数据以及多源、多时相遥感影像数据,围绕小麦的长势与病害遥感监测进行了研究,主要研究内容为：1.利用多时相遥感数据监测冬小麦叶面积指数变化。以江苏省泰兴市为例,利用多时相Landsat/TM遥感影像数据,在GPS实地采样调查和建立解译标志的基础上,通过遥感影像校正、解译、非监督分类等操作,并将实验样点的实测GPS数据进行小麦种植面积精度检验与校正。利用遥感植被指数反演叶面积指数,进行不同时期小麦多个生育期的长势进行监测,制作了冬小麦叶面积指数分级图。2.基于冬小麦生物量模型(APBW)利用环境星(HJ-1)进行冬小麦生物量预测研究。基于小麦生物量形成的生理生态过程,利用作物定量模拟技术建立了小麦生物量估测模型。利用泰兴市冬小麦抽穗期遥感影像反演的LAI及时修订生物量模型的参数,再利用修订后的参数与模型对兴化市冬小麦生物量信息进行预测,制作了冬小麦生物量预测专题图,取得较好估测效果。小麦生物量估测模型是基于小麦光合同化有机物积累过程构件,并耦合遥感反演信息进行修订,增强了小麦生物量遥感估测的机理性、解释性和适用性。3.冬小麦生理生化指标与冠层光谱特征关系分析。小麦长势的异同主要来源于其生理生化特性的变化。运用相关分析方法,研究了不同营养期小麦叶片冠层光谱参数与与小麦生化成分(叶绿素、氮素)和生理指标(含水量)之间的关系,建立了小麦生理生化指标的遥感估测模型。利用这些估测模型可对不同品种小麦营养生长期叶片多种生理生化进行快速监测,也可根据叶片高光谱的特征区分不同小麦品种的长势情况。4.基于ⅡJ卫星遥感的冬小麦白粉病监测。对不同县级区域小麦开花期白粉病进行病情调查,分析了白粉病病情数与长势、气候环境因素间的关系,明确了病情指数有重要影响的主要参数因子(叶面积指数、叶片叶绿素含量及叶片含水量和空气温度)。将参数因子与病情指数(DI)分别进行多元回归,建立了小麦白粉病病情指数估测模型,在此基础上制作了小麦白粉病病情指数遥感监测的专题图。