基于主动遥感的冬小麦群体动态监测.pdfVIP

第31卷，第2期 光谱学与光谱分析 V01．31．No．2，pp535—538 20l and 1年2月 SpectroscopySpectralAnalysis February，2011 基于主动遥感的冬小麦群体动态监测 吴军华1，岳善超1，侯鹏1，孟庆峰1，崔振岭1，李斐1’弘，陈新平1 1．中国农业大学资源与环境学院，北京 100193 2．内蒙古农业大学生态环境学院，内蒙古呼和浩特010019 摘要茎蘖数的多少是冬小麦达到最佳产量的关键因素，也是氮肥调控的重要指标。然而为了获得一个 代表性的茎蘖数，传统的人工数分蘖的方法费时费力。近年来，随着遥感，特别是主动遥感技术的长足发 展，为解决这个问题提供了机遇。文章通过2008年一2009年在河北曲周县中国农业大学试验站的播期、播 量和氮水平田问试验。采用主动光谱仪GreenSeeker对冬小麦群体动态进行实时监测，并建立模型来预测小 麦茎蘖数。研究表明，以归一化植被指数(NDVI)和简单比值植被指数(RVI)这两个植被指数建市模型都能 成功预测小麦茎蘖数，两个植被指数与茎蘖数有着显著的线性关系。ND、，I与摹蘖数的决定系数(R2)介于 好地在生育前期预测冬小麦的茎蘖数，有高的决定系数(彤，0．54～o．64)、低的均方根误差(RMSE，260～ 可以用来监测冬小麦的群体动态。 关键词冬小麦；植被指数；茎蘖数 中图分类号：S127文献标识码：A DOI：10．3964／j．issr】．1000—0593{2011)02-0535-04 术开始成为研究热点。遥感分析能够预测作物的生物量及其 引 言 理化性质[1“，特别是红光和近红外波段是植被的敏感波 段【l2|，由这两个波段组成的植被指数能够监测植被的动态 分蘖是小麦的重要生物学特性，小麦对环境的适应及小 麦群体的自动调节，在很大程度上是通过分蘖消长实现的。 彩红外航片成功地预测了冬小麦的分蘖数，随后他们在一个 小麦分蘖的数量和成穗率决定于在合理的栽培措施下个体发 广泛的环境条件包括不同的土壤类型、小麦品种和耕作系统 育健壮的程度，而分蘖成穗率又在一定程度卜决定着群体结 下进行-r验证。同样，Phillips等【9j的研究发现利用主动光谱 构优劣和经济产慑高低[I]。有关小麦分蘖规律，众多学者已 能很好的预测冬小麦的茎蘖数，而且成功的进行了氮肥的推 做r较系统的研究L2。4]，小麦群体的茎蘖构成及其动态是描荐。随着精准农业的发展，把群体茎蘖结构模型化、精确化、 述群体质量的最重要的指标，掌握其动态变化的规律，才能 标准化也逐渐变为现实。获取植被冠层的光谱技术方便快 精确有效地进行群体调控。播种的小麦会在休眠前生长分 捷，所以用遥感技术预测茎蘖数这一技术的应用前景非常乐 蘖，然后会在拔节前的冬末和春初继续分蘖【5]。很多因素会 观。 影响小麦的分蘖，比如环境、品种、播种量、播种日期和土 本文试图在田间试验的基础上，应用主动光谱仪 壤特性¨J。利用氮肥调节群体的茎蘖构成及其动态，是常用 GreenSeeker测试的植被指数与冬小麦的茎蘖量建立线性关 的方法。很多人认为在低茎蘖量的情况下，增加氮肥的施用 系，对光谱技术能否应用于冬小麦的生长动态监测进行研 量就能增加冬小麦的分蘖[710]，合理的茎蘖数是小麦高产、 究，植被指数能否监测由于不同的冬小麦品种、施肥、播种 稳产的基础。然而，目前利用人工确定茎蘖数的方法费时费 日期、播种量造成的茎蘖量差别的动态变化，并迸一步研究 力LsJ，在时效性和便捷性上尚存不足。 应用于冬小麦的最佳的植被指数和预测时期。 近年来，在作物生长监测中，以光谱技术为核心遥感技 收稿日期：2010-04—23。修订