旱冻双重胁迫下的冬小麦幼苗长势遥感监测研究

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时间:2018-04-15

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1、麦类作物学报2014,34(5):635-641JournalofTriticeaeCropsdoi:10.7606/j.issn.1009-1041.2014.05.10网络出版时间:2014-5-12网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/doi/10.7606/j.issn.1009-1041.2014.05.10.html旱冻双重胁迫下的冬小麦幼苗长势遥感监测研究孙晨红1,2,3,杨贵军2,3,董燕生2,3,杨小冬2,3,陈晓宁1,徐鹏1,2,3,王晨1(1.西安科技大学,陕西西安710054;2.国家农业信

2、息化工程技术研究中心,北京100097;3.农业部农业信息技术重点实验室,北京100097)摘要:为了探讨“旱冻交加”的气候条件下遥感监测小麦苗情的可行性,以河南省冬小麦为例,利用多时相MODIS为遥感数据源,引入了广泛用于小麦苗情监测的距平植被指数(AVI),同时基于植被健康状态指数(VHI)和晚霜冻害综合指数(I),构建了旱冻双重胁迫条件下的小麦苗情综合指数(CI),以反映冬小麦拔节期的生长状况,并分别利用实测样点苗情分类和距平植被指数对结果进行验证。结果表明,CI的总体分类精度为85.00%,Kappa系数为0.74;冬小麦总茎数与C

3、I呈线性正相关关系,拟合方程为y=8.732CI+1.256,决定系数为0.6053;与实测样本对比,CI预测精度为73.30%,苗情分类分级更符合小麦生长实际情况。因此认为旱冻双重胁迫下可以利用CI对冬小麦苗情进行监测。关键词:冬小麦;旱冻双重胁迫;遥感监测;苗情中图分类号:S512.1;S334文献标识码:A文章编号:1009-1041(2014)05-0635-07RemoteSensingMonitoringonSeedlingConditionsofWinterWheatunderDoubleStressofDroughtandF

4、reezingInjury1,2,3,YANGGuijun2,3,DONGYansheng2,3,SUNChenhong2,3,CHENXiaoning1,XUPeng1,2,3,WANGChen1YANGXiaodong(1.Xi’anUniversityofScienceandTechnology,Xi’an,Shaanxi710054,China;2.NationalEngineeringResearchCenterforInformationTechnologyinAgriculture,Beijing100097,China;3.

5、KeyLaboratoryofAgri-informatics,MinistryofAgriculture,Beijing100097,China)Abstract:Inordertoexplorethefeasibilitytomonitorthegrowthofwheatseedlingsunderthestres-sesof“droughtandfreezing”byremotesensing.Inthispaper,thewinterwheatinHenanProvincewastakenasthesubjectandmulti-t

6、emporalMODISastheremotesensingdatasources,theAnomalyVegetationIndex(AVI)wasintroducedtomonitorwheatseedlingcondition.BasedonVegetationHealthIndex(VHI)andLastFrostFreezingCompositeIndex(I),theWheatSeedlingsCompositeIndex(CI)wasestablishedtoreflectthegrowthsituationofwinterw

7、heatatjointingstageunderdoublestressesofdroughtandfreezinginjury.Thenthemonitoringresultsobtainedwerevalidatedbytheclassificationofmeasuredground-sampleandAVI,respectively.TheresultsshowedthattotalclassificationaccuracyofCIwas85.00%,Kappacoefficientwas0.74.Therelationshipb

8、etweenthetotaltillersofwinterwheatandCIwerepositivelyandlinearcorrelatedwitharegressioneq

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