冬小麦冻害灾情及长势恢复的变化向量分析

被引:12
作者
王慧芳 [1 ,2 ]
顾晓鹤 [2 ]
董莹莹 [1 ,2 ]
王纪华 [1 ,2 ]
黄文江 [2 ]
郭伟 [2 ]
王大成 [1 ,2 ]
王堃 [2 ]
机构
[1] 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所
[2] 北京农业信息技术研究中心
关键词
冻害; 生长; 恢复; 冬小麦; 变化向量分析;
D O I
暂无
中图分类号
S512.1 [小麦]; S426 [寒潮]; TP79 [遥感技术的应用];
学科分类号
0901 ; 0904 ; 081102 ; 0816 ; 081602 ; 083002 ; 1404 ;
摘要
大尺度监测冬小麦冻害灾情,需要结合受冻后长势监测,以提高冻害监测精度。鉴于温度并非唯一冻害因子,且归一化植被指数(NDVI)易高估封垄前冬小麦覆盖度,该文引入基于多时相植被指数的变化向量分析法,进行冬小麦冻害灾情及受灾后长势监测研究。选取河北藁城2010年冬小麦冻害作为研究对象,利用多时相环境小卫星数据提取多种植被指数,构建变化向量并分析其动态变化趋势,结合冬小麦冻害光谱特征敏感性分析,建立冻害灾情遥感监测模型,并展开长势恢复程度监测。结果表明,变化向量分析法能有效地反映冬小麦受冻和长势恢复程度及空间分布,在基于多种植被指数建立的变化向量监测模型中,基于光谱结构不敏感指数SIPI建立的模型较精度最高,其冻害监测及长势恢复监测模型精度分别达83.3%、88.9%。因此,变化向量分析法能有效地监测冬小麦冻害灾情与灾后长势恢复情况,同时对其他作物灾害监测提供了途径。
引用
收藏
页码:145 / 150
页数:6
相关论文
共 10 条
[1]  
Monitoring Winter Wheat Freeze Injury Using Multi-Temporal MODIS Data[J]. FENG Mei-chen1, YANG Wu-de1, CAO Liang-liang1 and DING Guang-wei2 1 College of Agriculture, Shanxi Agricultural University, Taigu 030801, P.R.China 2 Department of Chemistry, Northern State University, Aberdeen SD 57401, USA.Agricultural Sciences in China. 2009(09)
[2]   冬小麦晚霜冻害时空分布与多时间尺度变化规律分析 [J].
张雪芬 ;
郑有飞 ;
王春乙 ;
陈怀亮 ;
任振和 ;
邹春辉 .
气象学报, 2009, 67 (02) :321-330
[3]   遥感影像与GIS分析相结合的变化检测方法 [J].
张晓东 ;
李德仁 ;
龚健雅 ;
秦前清 .
武汉大学学报(信息科学版), 2006, (03) :266-269
[4]   2004-2005年黄淮海地区冬小麦冻害成因分析 [J].
李茂松 ;
王道龙 ;
张强 ;
迟永刚 ;
王春艳 ;
渡边好昭 ;
吉田久 .
自然灾害学报, 2005, (04) :51-55
[5]   小麦品质指标与冠层光谱特征的相关性的初步研究 [J].
黄文江 ;
王纪华 ;
刘良云 ;
赵春江 ;
宋晓宇 ;
马智宏 .
农业工程学报, 2004, (04) :203-207
[6]   冬小麦冻害遥感监测 [J].
杨邦杰 ;
王茂新 ;
裴志远 .
农业工程学报, 2002, (02) :136-140
[7]   基于变化向量分析(CVA)的土地利用/覆盖变化动态监测(Ⅱ)——变化类型的确定方法 [J].
陈晋 ;
何春阳 ;
卓莉 .
遥感学报, 2001, (05) :346-352+403
[8]   北京地区冬小麦冻害及防御对策 [J].
郑大玮 .
北京农业科技, 1982, (05) :7-14
[9]  
植物生理学[M]. 中国农业出版社 , 王忠主编, 2000
[10]  
Frost mapping using NOAA AVHRR data in the Pampean region, Argentina[J] . H. Kerdiles,M. Grondona,R. Rodriguez,B. Seguin.Agricultural and Forest Meteorology . 1996 (3)