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星机协同的冬小麦长势遥感监测研究—以陕西省咸阳市为例

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为了解决作物长势遥感监测中星机协同性问题,在田块尺度上通过设置小麦氮素和灌溉梯度试验,在各关键生育时期测定SPAD和LAI两个长势指标并获取无人机遥感数据,构建小麦长势多光谱监测模型,并将优化的波段比值修正法与Sentinel-2A影像结合进行模型升尺度应用.结果表明,在拔节期、孕穗期、开花期和灌浆期,分别利用Clgreen、Clrededge、OSAVI和OSAVI构建的三次函数、指数函数、指数函数和幂函数对小麦SPAD的拟合效果最佳,升尺度应用至孕穗期、开花期和灌浆期卫星遥感监测后验证精度均较好;上述四个生育时期分别利用Clgreen、Clrededge、DATT和OSAVI构建的幂函数、二次函数、指数函数和指数函数对LAI拟合效果最佳,升尺度应用验证精度均较好.基于该星机协同方法对咸阳市冬小麦长势进行监测发现,2021年武功县、兴平市、三原县等区域小麦各生育时期长势均较优,永寿县、淳化县、彬州市等地的小麦长势均较差.这说明通过对无人机和卫星遥感影像融合方法的完善,可提高冬小麦长势监测中星机协同性.
Remote Sensing Monitoring of Winter Wheat Growth Based on Satellite and Aircraft Cooperation:A Case Study of Xianyang City,Shaanxi Province

Winter WheatMultispectralSatelliteUAVCrop ClassificationGrowth Monitoring

彭梓励、马丽娟、郭曾辉、李军、王瑞

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西北农林科技大学农学院,陕西杨凌 712100

冬小麦 多光谱 卫星 无人机 作物分类 长势监测

2023

10.7606/j.issn.1009-1041.2023.12.14

麦类作物学报
西北农林科技大学 国家小麦工程技术研究中心

麦类作物学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.886
ISSN：1009-1041
年,卷(期)：2023.43(12)
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