Sentinel-2遥感影像在盘锦水稻米质监测中的应用研究OA北大核心CSTPCD
本研究基于水稻孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期4个生育期的Sentinel-2遥感数据,分析各生育期内卫星遥感光谱参数与稻米品质指标的关系,建立基于各生育期卫星光谱信息的水稻品质指标预测模型。将5种稻米品质指标分别与4个生育期内的光谱参数进行皮尔逊相关性分析,结果表明,5项品质指标在4个生育期内均与光谱参数有不同程度相关性。然后筛选出相关性效果显著的光谱参数,用于建立各品质指标的预测方程,建模结果表明,基于卫星遥感光谱信息解释率由大到小的稻米品质指标依次是精米率>长宽比>蛋白质含量>直链淀粉含量>糙米率;卫星遥感光谱反演稻米各品质指标所在的最佳生育期不同,糙米率和精米率的最佳生育期为抽穗期,其建模决定系数(Coefficient of Determination,R^(2))分别为0.461和0.893;长宽比的最佳生育期为成熟期,R^(2)为0.878;直链淀粉含量和蛋白质含量的最佳生育期为灌浆期,R^(2)分别为0.646和0.647;基于卫星遥感光谱信息的稻米品质模型验证效果较好,解释率为51%~74%。可见,利用卫星遥感技术能够实现大范围水稻品质指标定量监测与评估。
王岩;高美琦;李荣平;赵先丽;张美玲;卞景阳;
沈阳建筑大学交通与测绘工程学院,沈阳110168沈阳建筑大学交通与测绘工程学院,沈阳110168 中国气象局沈阳大气环境研究所,沈阳110166中国气象局沈阳大气环境研究所,沈阳110166盘锦市大洼区气象局,辽宁盘锦124200黑龙江省农业科学院大庆分院,黑龙江大庆163319
农业科学
水稻遥感Sentinel-2遥感影像光谱参数稻米品质
《中国稻米》 2024 (006)
P.74-81 / 8
国家自然科学基金(42275202);辽宁省教育厅项目(lnjc02015);中国气象局沈阳大气环境研究所结余资金项目(2022SYIAEJY5)。
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