基于遥感数据和生态因子的小麦籽粒蛋白质含量监测

详细信息    查看全文 | 下载全文 | 推荐本文 |

• 作者：李存军王大成王纪华宋晓宇王芊王妍
• 会议时间：2012-10-20
• 关键词：小麦 ; 籽粒蛋白质含量 ; 遥感 ; 生态因子 ; 监测
• 作者单位：李存军(北京农业信息技术研究中心 北京100097;国家农业信息化工程技术研究中心 北京100097)王大成,王纪华,宋晓宇,王芊,王妍(北京农业信息技术研究中心 北京100097)
• 母体文献：第十八届中国遥感大会论文集
• 会议名称：第十八届中国遥感大会
• 会议地点：武汉
• 主办单位：中国感光学会
• 语种：chi
• 分类号：S51;S56

摘要

本研究引入温度、降水、太阳辐射和土壤肥力等影响小麦籽粒蛋白质含量的重要生态因子,结合遥感数据进行小麦籽粒蛋白质含量监测.以北京郊区的小麦种植区为实验区,获取多时相的HJ1A/B卫星数据,多个气象站点全生育期气象数据和土壤养分数据,以及收获时小麦籽粒蛋白质含量.分别构建了遥感光谱蛋白质含量模型、生态因子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型.结果表明:北京地区冬小麦以5月11日(开花期左右)NDVIgreen值与籽粒蛋白质含量相关性最好,达到极显著水平,因此该时期为冬小麦籽粒蛋白质含量遥感监测的最佳时相,并将利用该时期的NDVIgreen参与光谱蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型的构建.对光谱蛋白质含量模型、生态因子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型进行F检验,表明各模型均达到极显著水平,三种模型的决定系数分别为0.782、0.635、0.843,相对误差分别为0.151、0.123、0.049.说明综合利用遥感数据和生态因子的监测结果比单独利用遥感数据或单独利用生态因子的精度高.引入生态因子的小麦籽粒蛋白质含量遥感监测有助于提高监测精度,并增加监测模型的农业机理.