07农作物长势遥感监测方法docx
免费在线农作物长势遥感监测方法 农作物长势遥感监测：大尺度的农作物长势监测可以为农业政策的制定和粮食贸易提供 决策依据，也是农作物产量估测的必要前提。 国际上不仅发展了不同的单产模型， 而且采用 了不同的遥感资料估算作物的种植面积。 目前研究主要集中在发展具体指标及其定量化， 没 有形成规范化的长势遥感监测指标体系。 直接监测方法：直接监测的方法是直接使用遥感获取的参数值（如 NDVI等）与作物的 长势进行相关分析，并找出相互之间的关系。 作物生长过程监测方法：对农作物NDVI时间曲线的分析，可以了解作物的生长状况和 态势，提取作物生长过程特征值（如生长率、成熟率等） ，并使用这些特征值来实现作物长 势的定量或半定量监测。 通过分析过程监测中不同指数与作物单产的关系， 发现LAI、NPP、 NDVI三种指数的监测效果较好，同时针对其空间上和作物间的差异建立了作物长势过程监 测指标集。弥补了同期对比方法只能反映一个较短时间内作物长势的缺点。 作物生长模型方法：作物生长模型的基本思想是以数学公式的方式来反映作物的生长过 程，其根本驱动力都是作物冠层截获辐射能量的量，并进行光合作用生产出干物质的过程。 作物生长模型可以较为真实地反映作物生长过程， 精确地监测作物长势，现时遥感数据的引 入使这些模型的大尺度应用成为可能。 大量农学参数仍然较难获取， 参数的缺乏使这些模型 的应用受到了较大的限制。 存在的问题：只是定性或半定量地进行长势监测， 作物长势遥感监测属于半定量的方法， 主要采用年际间同期遥感影像对比分析， 通过差值影像的分级显示，反映区域作物生长状况 的相对差异。多依赖于NDVI很少使用其他指数，NDVI是一个反映植被绿度的参数，可以 有效地反映植物的生长状况。 但作物的生长是一个复杂的过程， 除本身的绿度状态外， 还受 到（如作物生长状态、气温、土壤湿度、太阳辐射等）多种参数的影响。 长势和最后的单产 预测相脱节，作物长势是作物在一个时期或一个时间段内的作物生长状况信息， 然而整个作 物生长季内的作物长势综合作用的结果就是作物单产。生育期内的作物长势可以直接地 影 响和决定作物的单产，并在作物生长的不同生育期反映作物单产的丰欠趋势。 目前的作物长 势监测方法和作物单产预测没有统一考虑来进行研究， 忽视了它们之间固有的内在联系， 导 致长势和最后单产预测相脱节。 物候问题，受气候的影响，年际作物的物候通常会有一定程 度的变化，如区域性的温度下降和降水减少，都会导致作物生育期的延长和物候期的推移。 作物在不同的物候期有着不同的生长特征， 具体表现在绿度不同、 对环境要素的要求不同等 方面。物候变化会造成实时监测过程中把不同作物物候期的遥感参数进行对比的情况， 这时 对比的结果所反映的往往是不同物候期作物间的差异， 而不是作物长势间的差异， 会减低作 物长势监测特别是实时监测的有效性
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