冬小麦养分及长势空间异质性遥感监测方法研究

Crop growth and nutrient information collected manually can't meet the requirements of precision agriculture optimaized nitrogen management, as well as the study of crop spatial heterogeneity. This work provides a methodology to monitor and quantify the spatial heterogeneity character of the wheat growth and nitrogen nutrient through multi-scale hyper-spectral remote sensing and multi-spectral remote sensing data. The work will focus on the study of (1) spectral sensitivity analysis for winter wheat nutrient and growth. (2) Comparative analysis of the spatial heterogeneity character between winter wheat growth and nitrogen, as well as the scale effect analysis for different spatial resolution remote sensing images. (3) Comparative analysis of the spatial heterogeneity character of winter wheat growth and nitrogen between different growth seasons. Based on the above-mentioned analysis, firstly, the spectral parameters that indicate the winter wheat spatial variance of nutrient and growth will be selected and used in this work. Then, the appropriate spatial scale for winter wheat growth and nitrogen monitoring will be tested and the change trend of winter wheat spatial variance of nutrient and growth between different growth seasons will be found through the study. Lastly, the variogram models based on remote sensing data for quantify the spatial heterogeneity of winter growth and nitrogen will be constructed. The present study has provided quantitative methods and key technologies to characterize and quantify the spatial variance of the wheat growth and nitrogen monitoring.

对作物长势及氮素空间变异的精确诊断是精准农业变量施肥的基础，但单纯依靠田间采样无法满足精准农业信息获取的要求，也无法准确分析作物长势及养分空间变异规律。本项目以冬小麦为研究对象，以空间统计学和地统计学为技术手段，将地面高光谱遥感信息与空间多源、多尺度遥感数据有机结合，开展冬小麦养分及长势空间异质性遥感监测方法研究，内容包括（1）冬小麦长势及养分空间变异波谱敏感性分析，提取和筛选冬小麦养分及长势空间异质性表征参量；（2）冬小麦养分及长势指标的空间异质性特征及其尺度效应对比分析，明确冬小麦长势及养分空间异质性研究的适宜尺度；（3）冬小麦养分、长势空间异质性特征的生育期变化趋势研究，揭示作物长势及养分参数的时空变异规律。通过项目研究，构建冬小麦长势和养分空间异质性遥感监测模型，实现对作物氮素营养和长势的空间异质性的有效监测，为遥感技术在大尺度作物高效氮素管理和精确施肥的应用奠定基础。

对作物长势及氮素空间变异的精确诊断是精准农业变量施肥的基础，但单纯依靠田间采样无法满足精准农业信息获取的要求，也无法准确分析作物长势及养分空间变异规律。国家自然科学基金青年基金项目“冬小麦养分及长势空间异质性遥感监测方法研究(41201326)” 2013年至2015年项目执行期间，项目执行人严格按照计划任务设定执行，以冬小麦为研究对象，以空间统计学和地统计学为技术手段，将地面高光谱遥感信息与空间多源、多尺度遥感数据有机结合，开展冬小麦养分及长势空间异质性遥感监测方法研究，项目在以下三方面开展研究工作，并取得重要研究进展：1）开展了冬小麦长势及养分空间变异波谱敏感性分析，基于近地及航空遥感数据，分别筛选和提取了冬小麦养分及长势空间异质性表征光谱参量，为利用遥感技术开展区域范围作物养分及长势监测提供了新的研究方法及技术手段；2）基于多源遥感数据，开展了冬小麦养分及长势指标的空间异质性特征分析，探索了农田内冬小麦长势的空间异质性特征，明确冬小麦长势及养分空间异质性研究的适宜尺度；3）开展了冬小麦养分、长势空间异质性特征的生育期变化趋势研究，揭示了田块尺度及区域尺度农田内冬小麦长势时空变化规律；在以上研究的基础上，项目结合作物长势光谱信息及其空间特征结构，实现对作物氮素营养和长势的空间异质性的有效监测，为遥感技术在大尺度作物高效氮素管理和精确施肥的应用奠定基础。.通过项目全体研究人员的三年攻关，全面按计划完成了项目任务书规定的内容，达到了研究目标。项目资助已发表论文17篇，其中SCI论文2篇，EI论文10篇，一级学报3篇，核心期刊2篇；此外，项目已获得国家知识产权局授权发明专利1项（名称：一种基于作物长势遥感监测信息的施肥决策方法，授权号：ZL2012 0457755.5），发明专利实质审核1项（名称一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法及系统，专利申请号：201410101396.9；实质审查阶段）；相关研究成果作为主要研究内容获得2013-2014年度北京市自然科学技术三等奖一项（获奖名称：主要农作物调优栽培信息化技术）, 获得北京市农业技术推广三等奖一项（获奖名称：遥感监测技术在京郊小麦生产中的研究与应用），项目组三年共培养的硕士研究生4名，项目技术骨干3年来共参加国际学术研讨会4次，在相关国际会议中对项目研究成果进行分组报告及展板展示。