基于改进最大值法合成NDVI的夏玉米物候期遥感监测

P237%TP751%S-3; 利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平.本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期.结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑....

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Bibliographic Details
Published in农业工程学报 Vol. 35; no. 14; pp. 159 - 165
Main Authors 李艳, 张成才, 罗蔚然, 郜文江
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 郑州大学水利与环境学院,郑州 450001 15.07.2019
郑州工业安全职业学院,郑州 451192%郑州大学水利与环境学院,郑州,450001%登封市水务局,登封,452470
Subjects
曲率法
动态阈值法
正-反向最大值合成
监测
夏玉米
物候期
遥感
Logistic函数
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Summary:P237%TP751%S-3; 利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平.本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期.结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2019.14.020