农作物长势遥感监测新方法蒙继华.pptVIP

蒙继华 博士 副研究员 2009年02月19日 中国科学院遥感应用研究所 自我介绍 蒙继华，男，博士，新疆石河子人，中科院遥感所副研究员，从事农情遥感监测及作物生理、生化参数遥感反演方面的应用研究。 目前承担的项目有： ? 2009-：遥感科学国家重点实验室青年人才项目“群体与个体特征相结合的冬小麦长势监测方法研究” 2008-：国家科技支撑计划项目子课题“粮源供应数量与价格中长期预测”（2008BADA8B00-3）； ? 2008-：国家青年自然科学基金“基于生物量精准监测的冬小麦单产预测方法研究”； ? 2008-：中科院前沿人才领域项目“冬小麦品质遥感监测方法研究”(08S01700CX)； ? 2008-：HJ-1卫星数据应用研究专题项目“HJ-1叶面积指数及光合有效辐射系数标准产品研究”(2009A01A1000)； 内容 长势监测的意义及重要性 国内外发展综述--提出问题 新方法的提出--解决问题 已经开展的一些研究工作 作物长势遥感监测展望 一、长势监测的意义及重要性 意义: 精确、及时的作物长势监测可以为生产形势预测提供科学依据，在农作物生长期内尽早掌握作物生长形势有的时候要比精确估计作物种植面积和总产量本身还重要 大尺度： 大尺度的农作物长势监测可以为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据 小尺度： 田块尺度的作物长势可以为提高农业生产管理水平及实现我国数字化农业战略具有重大意义 二、国内外发展综述--提出问题 目前的长势监测方法: 直接监测法 同期对比法 作物生长过程监测法 作物生长模型法 诊断模型法 问题： 定性或半定量的监测 方法在推广上存在问题，一个区域的模型无法在其他地区适用 二、国内外发展综述--提出问题 需求: 解决目前长势监测中存在的问题 提出新的作物长势监测技术体系 新方法与区域无关，可以在大范围进行推广，也可以在多个尺度进行应用 作物长势差异及其影像物征 三、新方法的提出--解决问题 三、新方法的提出--解决问题 通过冬小麦生理、生化参数的遥感监测，从作物群体特征及个体特征两个方面出发，考虑区域内作物物候差异给长势监测带来了影响，建立冬小麦长势遥感定量监测新方法。 三、新方法的提出--解决问题 五个关键环节： 作物生理参数（叶面积指数）遥感监测方法 作物生化参数（氮素浓度）遥感监测方法 作物物候遥感精准监测方法 作物生理、生化参数的物候归一化处理技术 群体特征与个体特征相耦合的冬小麦长势监测方法 四、已经开展的一些研究工作 地面观测 四、已经开展的一些研究工作 生理参数遥感监测-叶面积指数 四、已经开展的一些研究工作 生理参数遥感监测-叶面积指数 四、已经开展的一些研究工作 生理参数遥感监测-生物量 四、已经开展的一些研究工作 生化参数遥感监测 四、已经开展的一些研究工作 生化参数遥感监测 四、已经开展的一些研究工作 生化参数遥感监测 四、已经开展的一些研究工作 生化参数遥感监测 四、已经开展的一些研究工作 生化参数遥感监测 四、已经开展的一些研究工作 生化参数遥感监测 四、已经开展的一些研究工作 作物物候遥感精准监测 四、已经开展的一些研究工作 作物物候遥感精准监测 四、已经开展的一些研究工作 作物生理、生化参数的物候归一化处理技术 四、已经开展的一些研究工作 作物生理、生化参数的物候归一化处理技术 四、已经开展的一些研究工作 作物生理、生化参数的物候归一化处理技术 进行了作物生育期生化参数的连续观测，以支持进一步的分析 生理参数方面的工作还有待进一步开展 为了更准确（地块尺度）的开展作物物候的监测进行了高时空分辨率NDVI数据集构建方法研究 四、已经开展的一些研究工作 高时空分辨率NDVI数据集构建方法 四、已经开展的一些研究工作 群体特征与个体特征相耦合的冬小麦长势监测方法 四、已经开展的一些研究工作 五、作物长势遥感监测展望 作物长势遥感监测展望 面向遥感的作物长势定义及定量指标 “个体与群体特征相结合的长势监测方法”-进一步的改进与完善 新数据的使用-RapidEye，HJ等 长势监测的尺度问题 其他长势监测新方法 物候 生物量 冠层氮含量 * * 农作物长势遥感监测新方法 麦苗发黄、较稀、矮 麦苗浓绿、健壮、高 麦苗微黄、较稀 麦苗发黄、较稀、矮 麦苗微黄、较健壮 麦苗发黄、但苗不壮 麦苗发绿、较健壮 结论： （1）所有的模型的回归显著性概率值均小于0.01，置信度达到99.9%以上，四种植被指数均包含了可用于估测LAI的显著信息。 （2）RVI对数模型的相关系数（0.9247）最高,而RMSE（0.4083）最低，拟合结果最好。 通过对26组数据的比较： 最大的相对误差为37%，最小的为3% 相对误差大