[发明专利]基于遥感数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法

说明书

本发明公开了一种基于遥感数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法，它包括以下过程：获取LAI实测数据；获取遥感数据并进行预处理；将冬小麦整个生育期划分为3个阶段，选择NDVI、EVI、EVI2、RVI和OSAVI 5个植被指数进行全生育期和不同生育期冬小麦的LAI反演，并分析LAI实测数据与各植被指数间的一元线性、指数、对数和幂函数形式的相关关系；比较冬小麦不同生育期不同指数反演的结果；根据冬小麦不同生育期不同指数反演结果的比较，得出冬小麦不同生育期的最优反演指数和拟合模型。本发明说明GF‑1数据在作物长势遥感研究中有很大的应用前景，能有效改善中国农业遥感监测长期依赖国外数据的局面。

技术领域

本发明涉及一种基于遥感数据(GF-1卫星数据)的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法。

背景技术

叶面积指数(Leaf Area Index，LAI)是反映作物长势个体特征和群体特征的关键指标，成为作物长势监测中的主要关注指标之一^[1]。遥感技术以其及时有效、无损等优势成为作物LAI监测的主要手段^[2]、[3]。2013年我国成功发射的GF-1卫星兼顾高时间、高空间分辨率，原则上可以打破LandSat等国外卫星的严重依赖。GF-1卫星在农业遥感中已发挥了重要作用，如在作物种植面积调查方面，刘国栋等人^[4]根据作物物候历，建立了基于GF-1数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法，表明GF-1数据完全可以应用于县级农作物种植面积提取；林子晶等人^[5]则发现，对HJ星和GF-1数据进行融合，更有利于县级作物种植面积的准确提取；杨闫君等人^[6]、[7]则利用GF-1的高时间分辨率特征，构建不同地物的NDVI序列，有助于作物信息提取和早期识别；且近几年，国家统计局也多是基于GF-1数据开展农作物种植面积遥感调查业务^[8]。GF-1卫星在作物长势监测中的研究也已有不少，贾玉秋等^[9]利用GF-1数据和TM8数据分别进行玉米LAI反演，并对结果进行比较，得出GF-1卫星的高时间分辨率以及高空间分辨率特征能够代替传统中分辨率数据成为农业遥感长势监测中的重要数据源；李粉玲等人^[10]、[11]基于GF-1开展区域上的冬小麦叶片氮含量和SPAD值的遥感估算，结果也较为理想。

在冬小麦的不同生长时期，观测视场内植被和土壤背景信息不断变化，使得小麦光谱反射率不断变化，使用单一的遥感指标并不能很好的反演作物长势信息^[12]、[13]。但目前基于GF-1数据监测作物长势中，鲜有考虑作物不同生育期的研究。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于遥感数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法，其通过分析不同遥感参数在冬小麦整个生育期和不同生育期对LAI反演的精度和结果差异，从而提高GF-1卫星WFV数据在冬小麦LAI反演精度和长势监测能力，为GF-1卫星监测作物长势研究提供参考。

本发明解决其技术问题采取的技术方案是：基于遥感数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法，其特征是，包括以下过程：

1)获取LAI实测数据

在冬小麦的返青期、拔节期、抽穗期、开花期和灌浆期分别至少进行一次现场数据采集，数据采集后随机选取10-17个长势比较均一的试验小区，并在每个试验小区内随机选两个30cm*30cm的样方，利用收货法获取样方内的全部地上活体，将所有小麦植株的茎、叶分开，选取20～23片完整的样品叶，取样品中宽窄较为一致的地方，剪成6～8cm长度的小段，用直尺测量每个叶片的长度和宽度，分别称量样品叶和剩余叶鲜重，按照公式(1)，利用比重法获取每个样方的LAI：

其中，W₁表示裁剪样品叶的鲜重，W₂表示剩余样品叶的鲜重，S表示裁剪样品叶的总面积；以两个样方的LAI均值作为该试验小区的LAI实测数据；