高光谱遥感在农作物长势监测中的应用

被引：23

作者：

郑有飞 ^{[1
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Olfert O ^{[2
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Brandt S ^{[2
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Thomas G ^{[2
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Weiss R ^{[2
]}

Sproule L ^{[3
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学环境科学与工程学院

[2] AAFC Saskatoon Research Centre, Science Place,Saskatoon,SK SN X

[3] Soil and Crop Management,AAFC,POBox ,Scott,SK SK A

来源：

气象与环境科学 | 2007年 / 01期

关键词：

农作物; 叶面积指数; 高光谱遥感; 植被指数;

D O I：

10.16765/j.cnki.1673-7148.2007.01.002

中图分类号：

S127 [遥感技术在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ;

摘要：

该研究是加拿大Saskatchewan Scott农作物轮作系统(ACS)研究的一部分。研究始于1994年,历时18a,评价9个可耕种农作物产量系统的可靠性。由3种处理水平(organic,reduced,high)和3种作物多样性水平(low,diversified annual grains,diversified annual perennials)结合而产生的9个农作物产量系统,被用于监测和评价加拿大牧场不同处理和不同作物种植轮作下可耕种农作物的产量。在2003年生长季共收集了3次叶面积指数和光谱反射率的数据:生长季前期(6月)、生长季旺盛期(7月)、生长季后期(8月)。叶面积指数是由LAI-2000植物冠层分析仪监测的,光谱测量是由覆盖了350-2500 nm波长范围共2215个波段的ADS便携式高光谱仪完成的。结果显示,光学测量可以用于监测农作物生长状况的差异。从生长季的早期到中期,光谱和叶面积指数在不同处理下有显著差异。7月中期是用遥感资料监测农作物长势的最佳季节;红光波段与近红外波段反射率的比值和基于这两个波段构造的归一化植被指数,是检测农作物长势的最佳植被指数。

引用

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页数：7

共 2 条

[1] 水稻地上鲜生物量的高光谱遥感估算模型研究 [J].

王秀珍 ;

黄敬峰 ;

李云梅 ;

王人潮 .

作物学报, 2003, (06) :815-821

[2]

水稻遥感估产的农学机理研究——Ⅰ.不同氮素水平的水稻光谱特征及其敏感波段的选择[J]. 王人潮,陈铭臻,蒋亨显.浙江农业大学学报. 1993(S1)

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