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基于高光譜植被指數(shù)的冬小麥產(chǎn)量監(jiān)測

2018-04-19 09:51:02馮美臣楊武德賈學(xué)勤武改紅
山西農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年4期
關(guān)鍵詞:產(chǎn)量模型

張 松,馮美臣,楊武德,王 超,孫 慧,賈學(xué)勤,武改紅

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院,山西太谷 030801)

冬小麥?zhǔn)俏覈饕募Z食作物之一,快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測冬小麥產(chǎn)量能夠為國家糧食安全提供一定的技術(shù)保障[1]。傳統(tǒng)的測產(chǎn)方式耗時費力,而高光譜遙感技術(shù)為快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測作物產(chǎn)量提供了有效的技術(shù)途徑[2]。曹偉等[3]利用Green Seeker獲取的植被指數(shù)NDVI和RVI建立了冬小麥產(chǎn)量的預(yù)測模型。王爽等[4]研究發(fā)現(xiàn),利用冬小麥灌漿期的歸一化植被指數(shù)及產(chǎn)量構(gòu)成因素進行產(chǎn)量預(yù)測的結(jié)果最好。TENNAKOON等[5]利用遙感數(shù)據(jù)中多個波段的反射率,建立了水稻估產(chǎn)模型。QUARMAY等[6]利用累積NDVI分別監(jiān)測了冬小麥、玉米和水稻等作物的產(chǎn)量。王長耀等[7]利用植被指數(shù)NDVI和EVI對美國的冬小麥產(chǎn)量進行了預(yù)測。

利用高光譜遙感估產(chǎn)主要有3種方法:經(jīng)驗?zāi)P头?、機理模型法和半機理模型法。其中,經(jīng)驗?zāi)P椭饕沁x取能夠表現(xiàn)冬小麥長勢的高光譜特征參數(shù),建立與冬小麥產(chǎn)量的回歸模型,計算簡單,模型明了;機理模型法和半機理模型法主要以DSSAT,APSIM,SWAP,WOFOST等[8-11]作物生長模型為基礎(chǔ),結(jié)合遙感技術(shù)對模型進行優(yōu)化,該方法適用范圍較廣,但使用時需要校正相關(guān)參數(shù),在極端條件下一些參數(shù)的校正會比較困難。

統(tǒng)計模型由于其操作簡單,廣泛應(yīng)用于預(yù)測冬小麥產(chǎn)量上,但主要是建立單一的植被指數(shù)與冬小麥籽粒產(chǎn)量的回歸方程,或是基于全生育時期的冬小麥籽粒產(chǎn)量模型。而基于多植被指數(shù)或是不同生育時期的冬小麥估產(chǎn)研究較少。

本研究針對不同栽培條件下的冬小麥,采集不同生育時期的冠層光譜數(shù)據(jù),建立適合的冬小麥產(chǎn)量監(jiān)測模型,對比不同生育時期的模型精度,以期為冬小麥產(chǎn)量監(jiān)測提供一定的理論依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 試驗地概況

試驗于山西省太谷縣山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)部華北黃土高原地區(qū)作物栽培與耕地保育科學(xué)觀測實驗站(E112°34′16.96″,N37°25′19.81″)和巨鑫生態(tài)園區(qū)(E112°29′31.96″,N37°23′40.44″)進行。

1.2 試驗材料

本研究共選擇7個冬小麥品種,分別為:長4738、京冬 12、晉太 9923、魯麥 14、濟麥 22、京冬 17和6902。供試氮肥為尿素,磷肥為過磷酸鈣,鉀肥為硫酸鉀。

1.3 試驗設(shè)計

冬小麥不同肥料試驗設(shè)計如表1所示。

表1 冬小麥不同肥料試驗設(shè)計

1.4 冬小麥產(chǎn)量測定

冬小麥成熟后,每個小區(qū)取1 m2的冬小麥進行產(chǎn)量測定。收獲后的冬小麥脫粒、風(fēng)干后,稱其籽粒質(zhì)量。

1.5 冬小麥冠層光譜測定

本研究采用美國ASD公司的FieldSpec 3光譜儀進行冬小麥冠層光譜測定,在冬小麥拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期、灌漿期、成熟期5個時期進行冠層光譜的定點采集。每個小區(qū)采集15條光譜數(shù)據(jù),剔除異常值后,取平均值作為該小區(qū)的光譜數(shù)據(jù)。

1.6 植被指數(shù)的選擇

在前人研究的基礎(chǔ)上,選擇與冬小麥產(chǎn)量相關(guān)性較大的植被指數(shù),通過相關(guān)性分析,選取多個植被指數(shù)建立冬小麥產(chǎn)量的預(yù)測模型。本研究主要采用的植被指數(shù)及其來源列于表2。

表2 植被指數(shù)計算公式及來源

1.7 數(shù)據(jù)分析

利用Excel計算各個生育時期的植被指數(shù)及相關(guān)性分析,采用SPSS 22對各生育時期的植被指數(shù)與冬小麥產(chǎn)量進行回歸分析,并建立多元線性方程。利用校正均方根誤差(RMSEC)、驗證均方根誤差(RMSEV)和決定系數(shù)(RC2和 RV2)來評價模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 冬小麥籽粒產(chǎn)量數(shù)據(jù)分析

將132個樣本按照2∶1分為校正集和驗證集,其中,校正集樣本數(shù)為88個,驗證集樣本數(shù)為44個。冬小麥籽粒產(chǎn)量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果列于表3。

由表3可知,本研究中冬小麥樣本的產(chǎn)量最高為 10 227.00 kg/hm2,最低為 1 063.43 kg/hm2,變異系數(shù)為42.68%。表明該樣本集具有一定的代表性。

表3 冬小麥籽粒產(chǎn)量的描述性統(tǒng)計分析

2.2 冬小麥籽粒產(chǎn)量和植被指數(shù)的相關(guān)性分析

由表4可知,在拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期和灌漿期,本研究所選的所有植被指數(shù)與冬小麥籽粒產(chǎn)量均呈極顯著相關(guān)(P<0.01),其中,SIPI與冬小麥籽粒產(chǎn)量呈極顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01);在成熟期,mNDVI與冬小麥籽粒產(chǎn)量沒有顯著相關(guān)(P>0.05),NDCI,NDI,TVIBL,MCARI1,GREEN-NDVI,REP,mSRI和PPR與冬小麥籽粒產(chǎn)量呈極顯著相關(guān)(P<0.01),其中,REP與冬小麥籽粒產(chǎn)量呈極顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01),NDVI705和SIPI與冬小麥籽粒產(chǎn)量呈顯著正相關(guān)(P<0.05)。

表4 不同生育時期植被指數(shù)與籽粒產(chǎn)量的相關(guān)性分析(n=132)

2.3 冬小麥產(chǎn)量的光譜監(jiān)測

建立11個植被指數(shù)與產(chǎn)量的多元線性回歸模型,不同時期的植被指數(shù)建立冬小麥籽粒產(chǎn)量監(jiān)測模型的表現(xiàn)列于表5。

表5 冬小麥產(chǎn)量監(jiān)測模型的評價

由表5可知,不同生育時期植被指數(shù)所建立的冬小麥籽粒產(chǎn)量預(yù)測模型效果差異較為明顯,其中,孕穗期和抽穗期的模型效果相對較優(yōu),校正集RC2分別為0.78和0.77,RMSEC分別為1 131.42和1 015.59,驗證集 RV2分別為 0.76 和 0.79,RMSEV分別為1 062.57和1 104.64。拔節(jié)期建立的預(yù)測模型次之,灌漿期和成熟期植被指數(shù)建立的預(yù)測模型R2較差,RMSEC和RMSEV均低于拔節(jié)期、孕穗期和抽穗期。但從作物生產(chǎn)角度考慮,應(yīng)選擇拔節(jié)期監(jiān)測冬小麥產(chǎn)量。拔節(jié)期監(jiān)測冬小麥產(chǎn)量能夠為冬小麥整個生育期提供快速、準(zhǔn)確的田間管理決策。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

糧食產(chǎn)量的監(jiān)測對于保障國家糧食安全至關(guān)重要,冬小麥作為我國主要糧食作物之一,提高冬小麥產(chǎn)量監(jiān)測的精度具有重要意義。本研究采集不同肥料處理下、不同生育時期的植被指數(shù),通過多元線性方程建立植被指數(shù)與冬小麥籽粒產(chǎn)量的預(yù)測模型,結(jié)果表明,利用拔節(jié)期植被指數(shù)能夠更好的監(jiān)測冬小麥籽粒產(chǎn)量。

從作物生產(chǎn)角度考慮,植被指數(shù)在一定程度上能夠反映植株的生長狀況,拔節(jié)期監(jiān)測的冬小麥產(chǎn)量能夠反映出冬小麥植株氮素營養(yǎng)狀況,從而制定相應(yīng)的水肥施用計劃,改善冬小麥長勢狀況,達(dá)到增產(chǎn)增收的目的。

從生育時期考慮,在拔節(jié)期由于冬小麥還未封壟,植被覆蓋度較低,土壤背景很大程度上影響了冠層光譜,從而影響植被指數(shù)的準(zhǔn)確性[20]。孕穗期和抽穗期的冬小麥已經(jīng)封壟,冠層光譜信息幾乎全部來自于植株冠層,植被指數(shù)能夠較好地反映出冬小麥長勢。冬小麥在灌漿期由于部分葉片開始發(fā)黃,或是病蟲害的影響,植被指數(shù)不能較好反映植株的長勢情況[21]。成熟期的冬小麥葉片完全變黃萎蔫,裸露的土壤對高光譜采集有一定的影響。

多植被指數(shù)預(yù)測冬小麥籽粒產(chǎn)量比單一的植被指數(shù)預(yù)測效果要好,是由于多植被指數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對冬小麥長勢信息的互補[2],多植被指數(shù)的選擇也是影響冬小麥估產(chǎn)精度的重要原因之一,主要選擇與冬小麥籽粒產(chǎn)量相關(guān)性較大的植被指數(shù),后續(xù)研究中應(yīng)對多植被指數(shù)種類及個數(shù)的選擇做進一步的研究。

3.2 結(jié)論

本研究比較了不同生育時期的植被指數(shù)監(jiān)測冬小麥籽粒產(chǎn)量,結(jié)果表明,不同時期的多植被指數(shù)均能監(jiān)測冬小麥籽粒產(chǎn)量,從生育時期考慮,孕穗期和抽穗期植被指數(shù)的監(jiān)測效果較優(yōu),拔節(jié)期的監(jiān)測效果次之,灌漿期和成熟期的監(jiān)測效果較差;從作物生產(chǎn)角度考慮,拔節(jié)期植被指數(shù)能夠更好地監(jiān)測冬小麥籽粒產(chǎn)量。

參考文獻:

[1]董飛,黨建友,王姣愛,等.播種方式對冬小麥產(chǎn)量構(gòu)成、品質(zhì)及水分利用率的影響[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué),2017,45(6):944-948.

[2]王愷寧,王修信.多植被指數(shù)組合的冬小麥遙感估產(chǎn)方法研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2017,31(7):44-49.

[3]曹偉,張娜.基于Green Seeker對小麥植被指數(shù)與產(chǎn)量形成模型的研究[J].華北農(nóng)學(xué)報,2015,30(Z):383-389.

[4]王爽,黃沖,孫振宇,等.基于高光譜遙感監(jiān)測條銹病下的混種小麥產(chǎn)量分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2010,26(7):199-204.

[5] TENNAKOON S B,MURTY V VN,EIUMNOH A.Estimation of cropped area and grain yield of rice using remote sensing data[J].International Journal ofRemote Sensing,1992,13(3):427-439.

[6]QUARMAY N A,MILNES M,HINDLE T L,et al.The use of multi-temporal NDVI measurement from AVHRR data for crop yield estimation and prediction[J].International Journal of Remote Sensing,1993,14(2):199-210.

[7]王長耀,林文鵬.基于MODISEVI的冬小麥產(chǎn)量遙感預(yù)測研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2005,21(10):90-94.

[8]黃健熙,馬鴻元,田麗燕,等.基于時間序列LAI和ET同化的冬小麥遙感估產(chǎn)方法比較 [J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2015,31(4):197-203.

[9]黃健熙,李昕璐,劉帝佑,等.順序同化不同時空分辨率LAI的冬小麥估產(chǎn)對比研究[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2015,46(1):240-248.

[10] PADILLA F L M,MAAS S J,GONZALEZ-DUGO M P,et al.Monitoringregional wheat yield in Southern Spain usingthe GRAMI model and satellite imagery [J].Field Crops Research,2012,130(3):145-154.

[11]HUANG JIANXI,SEDANO FERNANDO,HUANG YANBO,et al.Assimilatinga synthetic Kalman filter leafarea indexseries intothe WOFOST model to improve regional winter wheat yield estimation[J].Agricultural and Forest Meteorology,2016,216(1):188-202.

[12]SIMDA,GAMONJ A.Relationships between leafpigment content and spectral reflectance across a wide range of species leaf structures and developmental stages[J].Remote SensingofEnvironment,2002,81(2/3):331-354.

[13] MISHRA S,MISHRA D R.Normalized difference chlorophyll index:A novel model for remote estimation of chlorophyll-a concentration in turbid productive waters[J].Remote SensingofEnvironment,2012,117:394-406.

[14]BROGE N H,LEBLANC E.Comparing prediction power and stabilityofbroadband and hyperspectral vegetation indices for estimation ofgreen leafarea indexand canopychlorophyll density[J].Remote SensingofEnvironment,2001,76(2):156-172.

[15] HABOUDANE D,MILLER J R,TREMBLAY N,et al.Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of cropchlorophyll content for application toprecision agriculture[J].Remote Sensing ofEnvironment,2002,81(2/3):416-426.

[16]GITELSON A A,MERZLYAK MN.Signature analysis of leaf reflectance spectra:Algorithm development for remote sensing of chlorophyll[J].Journal of Plant Physiology,1996,148(3/4):494-500.

[17]MISTELE B,SCHMIDHALTER U.Estimating the nitrogen nutrition index using spectral canopy reflectance measurements[J].European Journal ofAgronomy,2008,29(4):184-190.

[18] PENUELAS J,BARET F,F(xiàn)ILELLA I.Semi-empirical indices to assess carotenoids/chlorophyll a ratio from leaf spectral reflectance[J].Photosynthetica,1995,31:221-230.

[19]METTERNICHT G.Vegetation indices derived from high-resolution airborne videography for precision crop management[J].International Journal ofRemote Sensing,2003,24(14):2855-2877.

[20]陳曉娜,趙庚星,周雪,等.基于高光譜的小麥冠層葉綠素(SPAD值)估測模型[J].天津農(nóng)業(yè)科學(xué),2018,24(2):60-65,79.

[21]李冰,黎世民,周磊,等.基于多生育期MODIS-NDVI的區(qū)域冬小麥遙感估產(chǎn)研究 [J].河南農(nóng)業(yè)科學(xué),2017,46(6):150-155.

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