基于MODIS-NDVI的河南省冬小麦估产模型研究

摘要

小麦是我国主要粮食作物之一，其播种面积占粮食作物总播种面积的五分之一。河南省小麦播种总产占全国总产的近50％。利用先进的科学技术监测小麦的种植面积、生长情况，及时准确地预估算、预报小麦产量，能够加强小麦生产管理，优化种植空间格局，进一步发挥其生产潜力。同时对国家调整粮食储备，政府有关部门制定宏观经济计划和科学合理的粮食政策，以及商品交易估价提供着重要的技术支持，具有重要的价值和意义。
　　近年来随着航天技术的不断进步和计算机图像处理技术的逐步增强，卫星遥感技术在各个领域取得了良好的发展和广泛的应用。在农业科学方面，遥感也成为一种重要的信息收集、处理手段。遥感估产基本方法根据不同作物自身具有的波谱反射特征，利用遥感卫星所携带的传感器获得的光谱数据信息，结合不同的数据处理方法合成不同的植被指数[1]，再利用植被指数与产量建立回归模型。
　　论文对河南省地区冬小麦产量与归一化植被指数NDVI之间的关系进行了研究。理论上对先前遥感估产使用的线性回归模型进行了改进和优化，建立了解释性更好、理论精度相对更为准确的估产模型。具体研究工作和取得的成果如下。
　　遥感数据库资料扩充：在前期工作中，首先获取了2009至2012年河南省各县的冬小麦产量数据，和美国宇航局11年2月至5月的MODIS卫星遥感图片。
　　遥感卫星图片处理研究：利用计算机图像处理技术，使用ENVI等遥感图像处理软件，经过图像定标、校正、投影工作，得到河南省地区单日植被指数信息遥感图像。
　　NDVI合成方法研究：提取单日NDVI之后，利用最大值合成方法，对单日NDVI分别按照旬合成（周期为10日）和生长阶段合成（周期为15日）。并提取得到两种MODIS-NDVI指数多天合成数据，用于对比分析。
　　产量与NDVI相关性研究：经过相关性分析，确定了利用NDVI指数进行估产的可行性，得到河南省冬小麦最佳遥感估产时段为三月下旬，拔节期。
　　估产模型建立和分析：利用R软件，通过建立单变量和多元回归模型对比分析，同时通过利用逐步回归和主成分回归方法进行模型改进。得到更为科学、更具有实际意义的河南省地区冬小麦估产模型。方程对实际2012年产量值的拟合优度为90.72%，达到应用中冬小麦估产的精度需求。

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目录

1 绪 论

1.1 选题背景和意义

1.2 国内外作物遥感估产研究发展综述

1.3 研究思路与内容

2 相关知识

2.1 冬小麦生长周期

2.2 植被指数概念

2.3 作物估产相关方法

3 MODIS-NDVI遥感估产相关技术方法

3.1 冬小麦光谱特性

3.2 估产时间的选取

3.3 MODIS卫星数据采集方法

3.4 合成MODIS-NDVI

3.5 回归方法

4 冬小麦估产模型的建立

4.1 实验数据收集

4.2 建立回归方程

4.3 试验结果分析

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

致谢

参考文献