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利用Landsat TM遥感数据监测冬小麦开花期主要长势参数被引量：25: 2011年; 为精准农业技术体系中的小麦农艺处方管理决策提供详尽的全局性信息,该文以2007-2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为遥感数据源,分析了试验样点开花期冬小麦主要长势参数与品质和产量间以及与卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦开花期SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量的模型。结果表明:冬小麦开花期,选用作物氮反射指数、近红外波段反射率和归一化植被指数这些遥感变量分别反演冬小麦SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量是可行的;SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测模型的精度较高,均方根误差分别为3.12、216.5kg/hm2、0.269和0.162,以此为基础,制作出具有实际农学意义的冬小麦开花期不同等级SPAD值、生物量、叶面积指数和叶片氮含量遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。基于卫星影像的农田面状信息获取技术克服了点状信息的不足,为农业生产管理决策及时提供信息支持,使该研究技术更利于大面积应用和推广。; 谭昌伟王纪华赵春江王妍王君婵童璐朱新开郭文善; 关键词：遥感 LANDSAT 冬小麦

水稻叶片营养的光谱诊断研究被引量：8: 2009年; 通过测定不同氮肥水平下2个水稻品种的叶片营养数据和光谱数据,分析了遥感参量与叶片营养参数间的相关性。结果表明:在400~1 250 nm波段,叶片光谱反射率与SPAD、CHL呈显著负相关;在720~1 000 nm和1 450~1 500 nm波段,叶片光谱透射率与LWC间呈显著正相关;在400~650 nm波段,叶片光谱吸收率与CHL、SPAD和CAR呈显著正相关;分别构建了以NDVI、NDWI、GreenNDVI和NRI为自变量、叶片营养为因变量的光谱诊断模型,经检验,模型预测性较好,尤其利用NDWI(860,1 240)诊断LWC具有相对最大R2、最小RMSE和最小RE,表明此模型预测能力最强。; 谭昌伟庄恒扬周清波; 关键词：水稻营养参数

基于线性回归的冬小麦籽粒淀粉含量卫星遥感预测模型被引量：1: 2011年; 以环境减灾卫星HJ及与其同步或准同步实地观测的冬小麦长势参数和籽粒品质指标为基础,分析了试验样点卫星遥感变量、叶片SPAD值及开花期冬小麦籽粒淀粉含量间的相关性,建立及评价运用HJ影像遥感变量监测冬小麦籽粒淀粉含量的间接定量关系模型。结果表明:应用HJ影像数据监测冬小麦籽粒淀粉含量是可行的。归一化遥感植被指数NDVI可作为预测籽粒淀粉含量的敏感遥感光谱指数;以此为基础可建立冬小麦品质遥感预测模型,为遥感技术监测小麦品质提供理论依据,也为农业生产进行实时指导提供实时信息支持。; 王君婵谭昌伟朱新开李春燕王妍童璐施乐郭文善; 关键词：冬小麦开花期淀粉含量

小麦籽粒品质遥感预测研究综述被引量：3: 2009年; 介绍了小麦籽粒品质的定义、划分标准及评价指标,概括了利用遥感技术预测小麦籽粒品质的生理机制及国内外研究进展,分析和总结了该研究的存在问题,并对其研究前景进行了展望。; 谭昌伟周清波郭文善; 关键词：遥感籽粒品质小麦

农作物品质遥感反演研究进展被引量：2: 2012年; 当今农业生产管理迫切需要直接迅速的信息指导。随着科技水平的不断提高,通过利用不同遥感技术手段,实现实时监测农作物生长过程中的主要影响因子,使无损预测预报农作物品质成为可能。通过分析几种农作物的主要品质性状及形成影响因素,在归纳农作物品质监测常用光谱参量的基础上,从地面平台和航天航空平台两方面分别介绍近年来国内外主要研究进展,总结农作物品质遥感监测模型建立使用的主要算法,综合分析农作物品质遥感监测技术实现过程中存在的若干问题,同时提出相应的解决措施,并对遥感监测技术进行了展望。; 王君婵谭昌伟朱新开李春燕王妍童璐郭文善; 关键词：农作物遥感

基于Landsat TM影像的冬小麦拔节期主要长势参数遥感监测被引量：21: 2011年; 【目的】强化冬小麦长势遥感监测机制,为田间生产管理提供信息支撑。【方法】以2007—2009年试验实测数据为基础,以Landsat TM影像为数据源,分析试验样点拔节期冬小麦主要长势参数与品质、产量以及卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了TM影像遥感变量监测冬小麦拔节期叶面积指数(LAI)、生物量、SPAD值和叶片氮含量(LNC)的模型。【结果】冬小麦拔节期,选用中红外波段的反射率(B5)、归一化植被指数(NDVI)、DSW5和绿波段的反射率(B2)等遥感变量分别反演冬小麦的SPAD值、生物量、LAI和LNC是可行的;SPAD值、生物量、LAI和LNC遥感监测模型的精度较高,以此为基础,制作出了具有实际农学意义的冬小麦拔节期不同等级SPAD值、生物量、LAI和LNC遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。【结论】研究结果可为广大农学家、农业部门决策者和田间管理人员提供及时的农情信息。; 谭昌伟王纪华朱新开王妍王君婵童璐郭文善; 关键词：冬小麦 LANDSAT TM 拔节期

基于TM和PLS的冬小麦籽粒蛋白质含量预测被引量：11: 2011年; 为进一步提高遥感预测冬小麦籽粒蛋白质含量精度,分析了卫星遥感变量与冬小麦籽粒蛋白质含量间的定量关系,运用偏最小二乘法构建了遥感预测籽粒蛋白质含量模型,制作了冬小麦籽粒蛋白质含量空间等级分布图,结果表明,该模型的最佳主成分数为5,且归一化植被指数、冠层结构不敏感色素指数、比值植被指数、氮反射指数和植被衰减指数为预测籽粒蛋白质含量的敏感变量;籽粒蛋白质含量预测的均方根误差为0.307%,决定系数为0.642,为提高遥感预测小麦品质的精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。; 谭昌伟王纪华黄文江王君婵朱新开郭文善; 关键词：蛋白质冬小麦

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国家自然科学基金(40801122)