基于高光谱数据与SAFY-FAO作物模型同化的冬小麦生长监测与模拟研究
发布时间：2021-03-20 12:27
准确的获取作物长势信息、产量预报以及需水量等对于农田生产管理、农业灌溉决策和保障粮食安全具有重要的意义。基于遥感数据与作物模型的同化框架系统,能够在两者进行优势互补的基础上,一方面能够提供作物信息“真值”以辅助修正模拟偏差,也有效的降低模型在初始条件和模型参数上区域性获取的难度。另一方面综合考虑到了作物生长发育过程中的内在机理性,是目前作物生长监测发展的重要方向。本研究以冬小麦为研究对象,以连续两生长季度不同灌溉场景试验为依托,全面分析了光谱特征参量、植被指数、偏最小二乘法和两种机器学习方法对叶面积指数的反演能力,建立了叶面积指数估算模型;对原SAFY-FAO模型水分胁迫响应过程进行了改进,并利用扩展傅里叶幅度法（Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test,EFAST）对模型中关键参数对叶面积指数变化影响进行敏感性分析,筛选敏感性参数作为待优化参数。通过SCE-UA（Shuffled Complex Evolution）优化算法同化冠层光谱反演叶面积指数和作物模型,确定参数最优值,建立田间尺度的光学遥感与作物模型的同化系统框架。利用两个生长季...
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：114 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
研究区地理位置图
(mm)TreatmentsWinterdormancyReviving Jointing Heading FillingIrrigationquotaTotal irrigationdepthI40DW-R× × √ √ √ 40 120I40DR-J√ × × √ √ 40 120I40DJ-H√ √ × × √ 40 120I40DH-F√ √ √ × × 40 120I80DW-R× × √ √ √ 80 240I80DR-J√ × × √ √ 80 240I80DJ-H√ √ × × √ 80 240I80DH-F√ √ √ × × 80 240I80(Control)√ √ √ √ √ 80 400注：‘I’表示灌水定额，其下标为灌水水平；‘D’表示受旱时段，其下标大写字母为受旱阶段。Note: “I” denotes irritation depth of either 80 or 40 mm at each growth stage, except for no irrigation at two consecutivestages denoted by the two initials after letter “D”, where subscript is the capitalized first letter of the growth stages,sequentially.
图 2-3 冬小麦试验图片描述。（A）灌溉场景；（B）遮雨棚关闭场景Fig. 2-3. The descriptive of winter wheat irrigation experiment. (A) scene of plot after irrigation; (B) sceneof plot after shelter closed.试验选取陕西关中地区主栽的冬小麦品种之一的小偃 22 作为供试品种，播种日期分别为 2013 年和 2014 年的 10 月 15 日，收获日期分别为 2014 年 6 月 7 日和 2015 年 6月 2 日。试验小区面积 2 m ×4 m，采用条播种植方式，播种密度为 4×106株每公顷，播种深度为 5 cm，共播种 9 行（行间距约为 25 cm）。小区之间铺设 1.5 m 深的防水层防止水分水平运移。小区上层配有移动式遮雨棚在雨雪天气时关闭防止降水影响。播种前分别施用140 kg ha-1氮肥和50 kg ha-1P2O5, 其他田间管理措施遵循当地实际田间管理方式。2.3 试验观测项目与测定方法2.3.1 作物冠 光谱 量作物光谱采用美国 ASD 公司生产的 FieldSpec 3 型便携式地物光谱仪（AnalyticalSpectral Devices, Inc., Boulder, Colorado, USA）对冬小麦冠层进行光谱测定。光谱仪波段
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于高分一号WFV影像的随机森林算法反演水稻LAI[J]. 刘振波,邹娴,葛云健,陈健,曹雨濛. 遥感技术与应用. 2018(03)
[2]A simulation of winter wheat crop responses to irrigation management using CERES-Wheat model in the North China Plain[J]. ZHOU Li-li,LIAO Shu-hua,WANG Zhi-min,WANG Pu,ZHANG Ying-hua,YAN Hai-jun,GAO Zhen,SHEN Si,LIANG Xiao-gui,WANG Jia-hui,ZHOU Shun-li. Journal of Integrative Agriculture. 2018(05)
[3]基于随机森林算法的冬小麦叶面积指数遥感反演研究[J]. 张春兰,杨贵军,李贺丽,汤伏全,刘畅,张丽妍. 中国农业科学. 2018(05)
[4]基于光能利用率模型的松嫩平原玉米单产估算[J]. 史晓亮,杨志勇,王馨爽,薛羽梅,刘峰. 水土保持研究. 2017(05)
[5]基于遥感和AquaCrop作物模型的多同化算法比较[J]. 邢会敏,李振海,徐新刚,冯海宽,杨贵军,陈召霞. 农业工程学报. 2017(13)
[6]基于光能利用率模型的河南省冬小麦单产估算研究[J]. 周磊,李刚,贾德伟,刘佳,黄灿辉. 中国农业资源与区划. 2017(06)
[7]基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟[J]. 黄健熙,贾世灵,马鸿元,侯英雨,何亮. 农业工程学报. 2017(10)
[8]基于线性回归算法的春玉米叶面积指数的冠层高光谱反演研究[J]. 王宏博,赵梓淇,林毅,冯锐,李丽光,赵先丽,温日红,魏楠,姚欣,张玉书. 光谱学与光谱分析. 2017(05)
[9]基于EFAST方法的AquaCrop作物模型参数全局敏感性分析[J]. 邢会敏,相诗尧,徐新刚,陈宜金,冯海宽,杨贵军,陈召霞. 中国农业科学. 2017(01)
[10]基于作物及遥感同化模型的小麦产量估测[J]. 解毅,王鹏新,王蕾,张树誉,李俐,刘峻明. 农业工程学报. 2016(20)
博士论文
[1]基于遥感与作物模型同化的冬小麦节水灌溉研究[D]. 邢会敏.中国矿业大学(北京) 2018
[2]基于无人机高光谱遥感的东北粳稻生长信息反演建模研究[D]. 于丰华.沈阳农业大学 2017
[3]不同水分供应条件下夏玉米农田SPAC系统水热传输模拟[D]. 虞连玉.西北农林科技大学 2016
[4]冬小麦高光谱特征及其生理生态参数估算模型研究[D]. 姚付启.西北农林科技大学 2012
[5]遥感数据与作物生长模型同化方法及其应用研究[D]. 王东伟.北京师范大学 2008
[6]基于遥感与作物生长模型的冬小麦生长模拟研究[D]. 郭建茂.南京信息工程大学 2007
硕士论文
[1]遥感数据与作物模型同化的冬小麦估产研究[D]. 王丽媛.浙江大学 2018
[2]基于改进CASA模型的小区域冬小麦遥感估产研究[D]. 刘真真.河南大学 2016
[3]基于集合Kalman滤波的作物生长模型与遥感数据的同化研究[D]. 范丽颖.中国农业科学院 2012
[4]基于遥感信息的华北冬小麦区域生长模型及其模拟研究[D]. 马玉平.中国气象科学研究院 2004
本文编号：3091001
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：114 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
研究区地理位置图
(mm)TreatmentsWinterdormancyReviving Jointing Heading FillingIrrigationquotaTotal irrigationdepthI40DW-R× × √ √ √ 40 120I40DR-J√ × × √ √ 40 120I40DJ-H√ √ × × √ 40 120I40DH-F√ √ √ × × 40 120I80DW-R× × √ √ √ 80 240I80DR-J√ × × √ √ 80 240I80DJ-H√ √ × × √ 80 240I80DH-F√ √ √ × × 80 240I80(Control)√ √ √ √ √ 80 400注：‘I’表示灌水定额，其下标为灌水水平；‘D’表示受旱时段，其下标大写字母为受旱阶段。Note: “I” denotes irritation depth of either 80 or 40 mm at each growth stage, except for no irrigation at two consecutivestages denoted by the two initials after letter “D”, where subscript is the capitalized first letter of the growth stages,sequentially.
图 2-3 冬小麦试验图片描述。（A）灌溉场景；（B）遮雨棚关闭场景Fig. 2-3. The descriptive of winter wheat irrigation experiment. (A) scene of plot after irrigation; (B) sceneof plot after shelter closed.试验选取陕西关中地区主栽的冬小麦品种之一的小偃 22 作为供试品种，播种日期分别为 2013 年和 2014 年的 10 月 15 日，收获日期分别为 2014 年 6 月 7 日和 2015 年 6月 2 日。试验小区面积 2 m ×4 m，采用条播种植方式，播种密度为 4×106株每公顷，播种深度为 5 cm，共播种 9 行（行间距约为 25 cm）。小区之间铺设 1.5 m 深的防水层防止水分水平运移。小区上层配有移动式遮雨棚在雨雪天气时关闭防止降水影响。播种前分别施用140 kg ha-1氮肥和50 kg ha-1P2O5, 其他田间管理措施遵循当地实际田间管理方式。2.3 试验观测项目与测定方法2.3.1 作物冠 光谱 量作物光谱采用美国 ASD 公司生产的 FieldSpec 3 型便携式地物光谱仪（AnalyticalSpectral Devices, Inc., Boulder, Colorado, USA）对冬小麦冠层进行光谱测定。光谱仪波段
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于高分一号WFV影像的随机森林算法反演水稻LAI[J]. 刘振波,邹娴,葛云健,陈健,曹雨濛. 遥感技术与应用. 2018(03)
[2]A simulation of winter wheat crop responses to irrigation management using CERES-Wheat model in the North China Plain[J]. ZHOU Li-li,LIAO Shu-hua,WANG Zhi-min,WANG Pu,ZHANG Ying-hua,YAN Hai-jun,GAO Zhen,SHEN Si,LIANG Xiao-gui,WANG Jia-hui,ZHOU Shun-li. Journal of Integrative Agriculture. 2018(05)
[3]基于随机森林算法的冬小麦叶面积指数遥感反演研究[J]. 张春兰,杨贵军,李贺丽,汤伏全,刘畅,张丽妍. 中国农业科学. 2018(05)
[4]基于光能利用率模型的松嫩平原玉米单产估算[J]. 史晓亮,杨志勇,王馨爽,薛羽梅,刘峰. 水土保持研究. 2017(05)
[5]基于遥感和AquaCrop作物模型的多同化算法比较[J]. 邢会敏,李振海,徐新刚,冯海宽,杨贵军,陈召霞. 农业工程学报. 2017(13)
[6]基于光能利用率模型的河南省冬小麦单产估算研究[J]. 周磊,李刚,贾德伟,刘佳,黄灿辉. 中国农业资源与区划. 2017(06)
[7]基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟[J]. 黄健熙,贾世灵,马鸿元,侯英雨,何亮. 农业工程学报. 2017(10)
[8]基于线性回归算法的春玉米叶面积指数的冠层高光谱反演研究[J]. 王宏博,赵梓淇,林毅,冯锐,李丽光,赵先丽,温日红,魏楠,姚欣,张玉书. 光谱学与光谱分析. 2017(05)
[9]基于EFAST方法的AquaCrop作物模型参数全局敏感性分析[J]. 邢会敏,相诗尧,徐新刚,陈宜金,冯海宽,杨贵军,陈召霞. 中国农业科学. 2017(01)
[10]基于作物及遥感同化模型的小麦产量估测[J]. 解毅,王鹏新,王蕾,张树誉,李俐,刘峻明. 农业工程学报. 2016(20)
博士论文
[1]基于遥感与作物模型同化的冬小麦节水灌溉研究[D]. 邢会敏.中国矿业大学(北京) 2018
[2]基于无人机高光谱遥感的东北粳稻生长信息反演建模研究[D]. 于丰华.沈阳农业大学 2017
[3]不同水分供应条件下夏玉米农田SPAC系统水热传输模拟[D]. 虞连玉.西北农林科技大学 2016
[4]冬小麦高光谱特征及其生理生态参数估算模型研究[D]. 姚付启.西北农林科技大学 2012
[5]遥感数据与作物生长模型同化方法及其应用研究[D]. 王东伟.北京师范大学 2008
[6]基于遥感与作物生长模型的冬小麦生长模拟研究[D]. 郭建茂.南京信息工程大学 2007
硕士论文
[1]遥感数据与作物模型同化的冬小麦估产研究[D]. 王丽媛.浙江大学 2018
[2]基于改进CASA模型的小区域冬小麦遥感估产研究[D]. 刘真真.河南大学 2016
[3]基于集合Kalman滤波的作物生长模型与遥感数据的同化研究[D]. 范丽颖.中国农业科学院 2012
[4]基于遥感信息的华北冬小麦区域生长模型及其模拟研究[D]. 马玉平.中国气象科学研究院 2004
本文编号：3091001
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