遥感监测作物物候期：基于时序植被指数的方法

"该文研究了利用时序植被指数监测作物物候的方法，具体涉及到遥感技术在农业领域的应用，特别是在全国主要产粮县旱地和水田作物生长过程的监测。通过最小二乘法与谐函数分解重构相结合的数据预处理方式，有效去除了时序植被指数影像中的云噪声干扰。利用土地利用数据，通过耕地植被指数加权平均法，提取了旱地和水田作物的生长过程。此外，结合野外观察数据，以最大上升斜率、最大值和最大下降斜率为指标，识别了一年一熟作物的出苗期、抽穗期和收获期。对于一年两熟或多熟作物，根据轮作规律进行物候期监测，并进行了年际间的对比分析和农业灾害监测。研究表明，遥感监测的出苗期和收获期与实地采样结果有90%的匹配率，抽穗期的匹配率高达95%。本文探讨的物候监测方法为农业管理和气候变化研究提供了重要的技术支持。" 这篇摘要详细介绍了利用遥感技术(RS)和时序植被指数(NDVI)进行作物物候监测的研究。NDVI是一种常用的遥感指标，可以反映植被生长状况和季节性变化。研究中，通过最小二乘法和谐函数分解的预处理技术，消除了云层对植被指数的影响，确保了数据的准确性。在数据处理后，通过耕地植被指数的加权平均，区分了旱地和水田作物的生长状态。 作者提出了利用NDVI曲线的最大上升速率来识别作物生长的关键阶段，如出苗期、抽穗期和收获期。这种基于物候标志的遥感识别方法对于一年一熟的作物尤为适用。对于一年两熟或多熟的地区，研究考虑了轮作制度，对作物物候期进行了动态监测。此外，他们还进行了年际对比，以评估气候变化对作物物候的影响，并结合遥感数据进行了农业灾害的监测。 总结起来，这篇研究展示了遥感技术在农业物候监测中的巨大潜力，不仅能够提供准确的作物生长信息，还有助于农业决策支持、灾害预警以及气候变化研究。通过这种方法，可以更有效地管理和规划农业生产，提高农业生产的效率和可持续性。