<FONT face="Verdana">基于中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据的水稻遥感估产研究——以江苏省为例</FONT>

邓睿,黄敬峰,王福民,孙华生,彭代亮

doi:10.3969/j.issn.1001-7216.2010.01.15

中国水稻科学 >

2010 , Vol. 24 >Issue 1: 87 - 92

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-7216.2010.01.15

研究报告

基于中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据的水稻遥感估产研究——以江苏省为例

展开

1浙江大学遥感与信息技术应用研究所，浙江杭州 310029； 2浙江大学环境与资源学院/环境修复与生态健康教育部重点实验室，浙江杭州 310029； 3浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室, 浙江杭州 310029; *通讯联系人， E-mail: hjf@zju.edu.cn

收稿日期: 1900-01-01

修回日期: 1900-01-01

网络出版日期: 2010-01-10

收起

Research on Yield Estimation of Rice Based on Remote Sensing Using ModerateResolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) Data: A Case Study of Jiangsu Province, China

Expand

1Institute of Remote Sensing and Information System Application, Zhejiang University, Hangzhou 310029, China；2Key Laboratory of Environmental Remediation and Ecological Health, Ministry of Education/College of Natural Resources and Environmental Science, Zhejiang University, Hangzhou 310029, China；3Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing and Information System, Zhejiang Province, Hangzhou 310029, China; *Corresponding author, E-mail: hjf@zju.edu.cn

Received date: 1900-01-01

Revised date: 1900-01-01

Online published: 2010-01-10

Fold

摘要

选择以水稻为传统优势粮食产业的江苏省作为研究区，采用MODIS09数据作为数据源，根据水稻移栽期稻田土壤湿度较大的特点，利用不同植被指数间的关系，按照一定的算法排除地表干扰像元，提取水稻像元，并在此基础上结合统计资料，分析水稻单产与提取的水稻植被指数之间的关系，并利用水稻植被指数预测全省水稻单产。研究表明，在条件时间序列插值算法(CTIF)处理的基础上提取水稻像元，并基于提取的水稻像元进行遥感估产的方法能取得较好的估算效果。拟合的2004-2006年单产平均精度高于99%，预测的2007年各地级市水稻单产精度在95%左右，全省平均单产相对误差为038%，精度较高，具有一定可行性，可利用该方法对不同年份和不同地区进行水稻产量估算。

关键词： 中分辨率成像光谱仪; 遥感; 植被指数; 产量估算; 水稻

本文引用格式

邓睿,黄敬峰,王福民,孙华生,彭代亮 . 基于中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据的水稻遥感估产研究——以江苏省为例[J]. 中国水稻科学, 2010 , 24(1) : 87 -92 . DOI: 10.3969/j.issn.1001-7216.2010.01.15

Abstract

Based on the unique characteristic of high soil moisture in the “flooding and transplanting” period of rice, rice pixels in Jiangsu Province, China were extracted by vegetation index algorithm. The unique characteristic could be reflected by relationship between different vegetation indexes derived from MODIS09 data. Then, the relationship between statistical yield data and vegetation index of rice extracted previously in 2004-2006 was analyzed. Finally, rice yield in 2007 was predicted. The results showed that the method based on MODIS data can estimate yield effectively. The accuracy of predicted yield of each city in 2007 was about 95% and the relative error was 0.38% at the provincial level.

Key words： moderateresolution imaging spectroradiometer; remote sensing; vegetation index; yield estimation; rice

参考文献

[1]李佛琳, 李本逊, 曹卫星. 作物遥感估产的现状及其展望. 云南农业大学学报, 2005, 20(5): 680-684.

[2]陆登槐. 遥感技术在农业工程中的应用. 北京: 清华大学出版社, 1997.

[3]徐冠华. 遥感信息科学的进展和展望. 地理学报, 1996, 51(5): 385-397.

[4]侯志研, 郑家明, 冯良山, 等. 应用遥感方法估算作物产量的研究进展. 杂粮作物, 2007, 27(3): 220-222.

[5]冯蜀青, 刘青春, 金义安, 等. 利用EOS/MODIS进行牧草产量检测的研究. 青海草业, 2004, 13(3): 6-10.

[6]缪炳良, 黄宝才, 潘学彪. 试论江苏省水稻生产结构调整. 江苏农业研究, 2000, 21(3): 66-71.

[7] 赵锐, 汤君友, 何隆华. 江苏省水稻长势遥感监测与估产. 国土资源遥感, 2002(3): 9-11.

[8]谭宗琨, 吴良林, 丁美花, 等. EOS／MODIS数据在广西甘蔗种植信息提取及面积估算的应用. 气象， 2007, 33(11): 76-81.

[9]杨小唤, 张香平, 江东. 基于MODIS时序NDVI特征值提取多作物播种面积的方法.资源科学, 2004, 26(6): 17-22.

[10]贾建华, 刘良云, 竞霞, 等. 基于多时相MODIS监测冬小麦的种植面积. 遥感信息, 2005(6): 49-51.

[11] 任建强, 陈仲新, 唐华俊. 基于MODISNDVI的区域冬小麦遥感估产——以山东省济宁市为例. 应用生态学报, 2006, 17(12): 2372-2375.

[12]王正兴, 刘闯, Huete A R. 植被指数研究进展：从AVHRRNDVI到MODISEVI. 生态学报, 2003, 23(5): 979-987.

[13]Kaufman Y J， Tanre D. Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOSMODIS. IEEE Trans Geosci Remote Sens, 1992, 30: 261-270.

[14]Huete A R. A soil adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sens Environ, 1988, 25: 295-309.

[15]van Leeuwen W J D, Huete A R, Laing T W. MODIS vegetation index composition approach：A prototype with AVHRR data. Remote Sens Environ, 1999, 69: 264-280.

[16]王长耀, 林文鹏. 基于MODIS EVI的冬小麦产量遥感预测研究. 农业工程学报, 2005, 21(10): 90-94.

[17]Xiao X, Boles S, Frolking S, et al. Landscapescale characterization of cropland in China using Vegetation and Landsat TM images. Int J Remote Sens, 2002, 23: 3579-3594.

[18]Xiao X, Boles S, Frolking S, et al. Observation of flooding and rice transplanting of paddy rice fields at the site to landscape scales in China using VEGETATION sensor data. Int J Remote Sens, 2002, 23: 3009-3022.

[19]Sun H S, Huang J F, Huete A R, et al. Mapping paddy rice with multidate moderateresolution imaging spectroradiometer(MODIS) data in China. J Zhejiang Univ Sci: A, 2009, 10(10): 1509-1522.

[20]Groten S M E. NDVIcrop monitoring and early yield assessment of Burkina Faso. Int J Remote Sens, 1993, 14(8): 1495-1515.

[21]Xiao X, Boles S, Liu J, et al. Mapping paddy rice agriculture in southern China using multitemporal MODIS images. Remote Sens Environ, 2005, 95: 480-492.

[22]Xiao X, Boles S, Frolking S, et al. Mapping paddy rice agriculture in South and Southeast Asia using multitemporal MODIS images. Remote Sens Environ, 2006, 100: 95-113.

Options

文章导航

模态框（Modal）标题

摘要

本文引用格式

Abstract

参考文献