水氮耦合对冬小麦收获指数的影响及其遥感监测方法研究

The dynamics of crop harvest index (HI) and its effects on crop yield have been reported by many studies. However, in most researches, only has the effect of temperature been considered, and the effects of water and nitrogen have not been given much attention. There is not also enough systemic study on HI monitoring with remote sensing. The objectives of this study which will be carried out based on the field experiments of winter wheat, are as follows: (1) to investigate the changing dynamics of HI with different nitrogen fertilization rates and water conditions, and improve the quantitative description methods of HI dynamics, which will consider the coupling effects of water, nitrogen as the factors; (2) based on the study above, to establish an approach for integrating the quantitative model of winter wheat HI with remote sensing. By this method, it can acquire the dynamics of winter wheat HI based on multiple remote sensing data. The expected outcomes of this study will be useful in comprehensively evaluating the effects of water and nitrogen, advancing crop growth model, and improving the accuracy and practical application values of crop HI monitoring with remote sensing, which is great significant to ensure both food and environment security in modern agriculture production.

作物收获指数的形成过程以及其对最终单产的影响已经引起了许多关注，但在作物收获指数形成过程的数学模拟描述中，大多只考虑了温度的影响，水分和氮素状况的影响作用并未给予充分考虑，而通过遥感方法监测作物收获指数则更加缺少系统性的研究。本项目基于冬小麦田间处理实验，拟研究：（1）不同施氮量、水分处理下冬小麦收获指数的变化特征，深化完善水、氮条件及其耦合作用对于冬小麦收获指数形成过程的影响的数学描述方法；（2）在上述研究基础上，建立遥感信息与冬小麦收获指数数学模拟模型的同化方法，从而实现基于多源遥感数据的监测冬小麦收获指数的形成过程。研究结果有助于全面合理的评价水分、氮素等环境条件对于冬小麦收获指数形成过程的影响，为作物生长模型的改进提供依据；有助于提高作物收获指数遥感监测精度及其实际应用价值，对维系粮食和环境安全具有重要意义。

作物收获指数的形成过程以及其对最终单产的影响已经引起了许多关注，但在作物收获指数形成过程的数学模拟描述中，大多只考虑了温度、水分环境因素等的影响，通过遥感方法监测作物收获指数则缺少系统性的研究。本项目首先构建了基于植被指数的冬小麦收获指数估算方法，忽略作物收获指数整个变化过程的模拟，构建模型直接实现最终收获指数的估算，为实现作物单产的快速精准估算奠定了基础。并进一步建模实现对作物吸收和已经固定的光合能量的分配过程进行动态模拟，进而达到作物收获指数的估算，为区域作物单产的精确估算提供了技术支持，利于遥感监测在精准农业中的深入应用。为更加深入的了解冬小麦收获指数形成过程中的光谱响应情况，对冬小麦籽粒形成的前期、中期、末期分别进行追踪观测，通过植株各部分（穗、茎、叶）干物质量、冠层光谱等相关实验数据的收集，筛选分析冬小麦干物质的分配比例的敏感波段，为今后基于遥感快速反演估算不同生长阶段的冬小麦收获指数奠定了基础，也为今后农业遥感观测中相关传感器的设计提供了数据支撑。本项目研究成果有助于提高作物收获指数遥感监测精度及其实际应用价值，为作物生长模型的改进提供依据，并对维系粮食和环境安全具有重要意义。