【摘 要】
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水分作为作物生长发育的重要指标和主要组成成分,其含量大小直接影响着植株生理生态过程,对小麦生产具有重要意义。在华北地区,冬小麦是主要的粮食作物,但是由于气候因素影响,导致生育期内降水量无法满足作物正常需水量,所以农田灌溉成为补给水分的重要途径,但在灌溉中存在水资源短缺、水分利用率低等问题,那么利用高光谱技术实时监测冬小麦水分状况技术来调整灌溉制度就十分关键。基于此本文主要通过2017-2019年田
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水分作为作物生长发育的重要指标和主要组成成分,其含量大小直接影响着植株生理生态过程,对小麦生产具有重要意义。在华北地区,冬小麦是主要的粮食作物,但是由于气候因素影响,导致生育期内降水量无法满足作物正常需水量,所以农田灌溉成为补给水分的重要途径,但在灌溉中存在水资源短缺、水分利用率低等问题,那么利用高光谱技术实时监测冬小麦水分状况技术来调整灌溉制度就十分关键。基于此本文主要通过2017-2019年田间小区试验,获得不同灌水处理下冬小麦水分状况和光谱参数等数据,再进行相关性分析以及经验模型构建,找到可以表征冬小麦水分状况的参数,将其与光谱数据相结合,筛选出冬小麦水分状况对光谱反射率的敏感波段,利用光谱参数构建冬小麦水分状况预测模型,并且通过引入生育天数以及叶面积指数对预测模型进行优化,提出最优光谱模型来对冬小麦水分状况进行预测,再结合土壤的适合水分阈值,得到最适合的光谱阈值,用于指导实际农田灌溉,提高预测模型的实用性和普适性,为后续遥感监测冬小麦水分状况提供理论依据,主要得出以下结论:1.通过植株水分参数与土壤水分参数之间的相关性分析,确定植株含水量和0-50 cm的土壤含水量可以作为表征冬小麦水分状况的参数,并且将其与光谱反射率结合,找到水分状况的敏感波段为470-520 nm、620-690 nm和740-800 nm;2.利用相关数据构建传统基于光谱的预测模型,发现模型存在拔节期预测精度低以及验证效果不佳的问题,但是在基于光谱参数的预测模型中引入生育天数进行多元模型构建时,消除了原模型无法动态变化的缺点,使得模型适用性大大增强,提高了在拔节期的预测精度,同时降低了验证误差。其中,最优方程为基于光谱指数Rg/Rr的土壤含水量预测模型y=3.87x-0.11d+17.22,其可以作为预测冬小麦水分状况的模型来应用;3.通过引入叶面积指数优化预测模型,也可以很好的提高模型在拔节期的预测精度,并且提高了除敏感波段外的反射率与水分参数的相关性,同时对基于光谱参数模型的预测精度提高较为明显,其中基于NDVI的土壤含水量预测模型为y=354.619x+3.507L-269.067,其拟合精度可以达到0.722,验证效果较佳;4.通过预测模型与土壤水分适合阈值的结合,确定基于光谱指数OSAVI和Rg/Rr的光谱阈值下限方程分别为OSAVI=0.0312d-0.709、Rg/Rr=0.0101d+1.681,这两个方程可以推广到实际应用:当测量得到的光谱指数处于对应方程直线以下时,说明土壤水分存在亏缺,可以开始灌溉以保证作物正常生长。
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