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《基于LandsatTM影像的冬小麦拔节期主要长势参数遥感监测_谭昌伟》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、中国农业科学2011,44(7):1358-1366ScientiaAgriculturaSinicadoi:10.3864/j.issn.0578-1752.2011.07.007基于LandsatTM影像的冬小麦拔节期主要长势参数遥感监测1211111谭昌伟，王纪华，朱新开，王妍，王君婵，童璐，郭文善1（扬州大学农学院/农业部长江中下游作物生理生态与栽培重点开放实验室/江苏省作物遗传生理重点实验室，江苏扬州225009；2国家农业信息化工程技术研究中心，北京100089）摘要：【目的】强化冬小麦长势遥感监测机制，为田间生产
2、管理提供信息支撑。【方法】以2007—2009年试验实测数据为基础，以LandsatTM影像为数据源，分析试验样点拔节期冬小麦主要长势参数与品质、产量以及卫星遥感变量间的相关性，分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦拔节期叶面积指数（LAI）、生物量、SPAD值和叶片氮含量（LNC）的模型。【结果】冬小麦拔节期，选用中红外波段的反射率（B5）、归一化植被指数（NDVI）、DSW5和绿波段的反射率（B2）等遥感变量分别反演冬小麦的SPAD值、生物量、LAI和LNC是可行的；SPAD值、生物量、LAI和LNC遥感监测模型的精度
3、较高，以此为基础，制作出了具有实际农学意义的冬小麦拔节期不同等级SPAD值、生物量、LAI和LNC遥感监测专题图，实现了主要长势参数空间分布量化表达。【结论】研究结果可为广大农学家、农业部门决策者和田间管理人员提供及时的农情信息。关键词：冬小麦；LandsatTM；拔节期；主要长势参数；监测模型MonitoringMainGrowthStatusParametersatJointingStageinWinterWheatBasedonLandsatTMImages1211111TANChang-wei,WANGJi-hua,Z
4、HUXin-kai,WANGYan,WANGJun-chan,TONGLu,GUOWen-shan1(CollegeofAgronomy,YangzhouUniversity/KeyLaboratoryofCropPhysiology,EcologyandCultivationinMiddleandLowerReachesofYangtseRiverofMinistryofAgriculture/KeyLaboratoryofCropGeneticsandPhysiologyofJiangsuProvince,Yangzhou
5、2225009,Jiangsu；NationalEngineeringResearchCenterforInformationTechnologyinAgriculture,Beijing100097）Abstract：【Objective】Asthegrowthstatusofwinterwheathasanimportanteffectsongrainquality,themechanismofmonitoringwinterwheatgrowthstatususingremotesensingtechnologyshou
6、ldbefurtherstrengthened,thusthegrowinginformationcouldbeprovidedforfieldproductionmanagementinwheatgrowthseason.【Method】TheexperimentwascarriedoutinJiangsuprovinceinwheatgrowthseasonduring2007-2009tomonitorthemaingrowthstatusparametersatjointingstagewithlandsatTMima
7、ges.Intheexperiment,431pointshavebeenacquiredtodeterminthemaingrowthstatusparamenters.Thesatelliteremotesensingdatawereusedtomonitorwinterwheatgrowthstatus.Therelationshipsbetweenthemaingrowthstatusparameters,grainqualityandyieldparametersatjointingstage,andbetweenm
8、aingrowthstatusparametersandsatelliteremotesensingvariableswereanalyzed.Throughcomparingthecorrelationbetweendifferentremotesensingvariabl
