玉米倒伏高光谱响应机理解析与灾情遥感评估

Lodging stress is one of the major disasters of maze in the central and eastern regions in China, seriously made against the levels of yield and mechanical harvest. Monitoring the range and intensity of maize lodging and evaluating yield loss timely and quantitatively can help to make the plan of disaster prevention and reduction, adjust the crop planting structure and settle the claims of agriculture insurance. The current information of maize lodging is mainly depend on the method of field sampling and visual check by local department of agrotechnical promotion, which was unable to meet the demand of disaster prevention and production forecast in a large scale with the lacks of representative, timeliness and objectivity. In order to develop the remote sensing parameters representing the degree of lodging disaster, our project will analyze the varieties of community parameters of maize and the hyperspectral response mechanism with different phenological phase and lodging types. By introducing imaging spectral technique, we will simulate multi-scale remote sensing images of maize lodging and explore the methods of monitoring the disaster index of maize lodging. At last, the project will evaluate and map the yield loss of lodging maize with different degree of disaster index in a regional scale by actual remote sensing images. The project will promote the practical application ability of remote sensing in monitoring crop lodging disaster and the diagnosis accuracy from the aspect of theories and methods.

倒伏胁迫是我国中东部地区玉米生产的主要灾害之一，严重影响了玉米的产量水平和机械收获能力。及时、定量地监测玉米倒伏发生范围和灾情强度，定量评估玉米产量减损，可以为制定防灾减灾措施、调整种植结构以及农业保险灾后快速理赔提供可靠的信息支撑。当前玉米倒伏信息主要通过基层农技推广部门的人工目测手查、田间取样等方式获取，存在代表性、时效性、客观性等不足的弊端，已难以满足大范围防灾减灾和产量品质预测预报的需求。本项目通过解析不同生育期倒伏及不同倒伏类型下玉米冠层群体参量变化特征和光谱响应机理，构建可定量表征玉米倒伏灾情程度的遥感参量，利用成像光谱技术模拟多尺度遥感影像，开展不同尺度的玉米倒伏灾情指数遥感监测一致性分析，构建基于群体参量变化分析的玉米倒伏灾情指数-产量减损链接模型，实现区域尺度的玉米倒伏产量减损遥感评估，从理论和方法层面提升遥感技术在作物倒伏灾情监测中的实际应用能力和分析诊断精度。

及时、客观、快速和定量地监测玉米倒伏的发生范围和受灾程度，定量评估倒伏对玉米产量可能造成的损失，可以为农艺救灾技术扶持、救灾物资优化配置以及农业保险快速理赔提供可靠的信息支撑。本项目基于玉米倒伏人工模拟实验，解析不同生育期倒伏及不同倒伏类型下玉米群体参量变化特征和光谱响应机理，构建可定量表征玉米倒伏灾情程度的遥感参量，实现复杂情形下玉米倒伏光谱变化的机理解析，开展不同尺度的玉米倒伏灾情指数遥感监测一致性分析，定量分析不同倒伏胁迫程度的玉米产量减损率，实现区域尺度的玉米倒伏产量减损遥感评估。. 在多年玉米倒伏控制实验和野外观测数据支持下，项目取得了一系列研究成果：（1）分析了不同生育期及不同倒伏类型的玉米群体结构参数变化规律，筛选出茎叶穗比例、叶面积密度、叶绿素密度为主的玉米倒伏关键表征指标，开展不同倒伏状态下玉米倒伏冠层光谱响应机理解析；（2）基于无人机成像光谱影像，开展主成分变换、纹理特征和植被指数筛选，形成玉米倒伏敏感特征数据集，构建倒伏灾情指数，开展多种倒伏类型遥感分类算法筛选，实现了园区尺度的玉米倒伏灾情快速评估。3）以多时相多光谱卫星影像为数据源，分析倒伏前后的冠层结构参量特征变化，基于变化向量分析法构建玉米倒伏灾情遥感监测模型，实现了区域尺度玉米倒伏灾情等级空间制图。4）基于多时相雷达卫星影像，分析了不同状态的倒伏玉米的极化特性，构建基于最优敏感极化指数的冠层高度模型，以倒伏角度为倒伏胁迫程度评价指标，实现区域尺度玉米倒伏灾情等级雷达监测。. 通过项目全体研究人员的四年攻关，按计划完成了项目任务书规定的内容，达到了研究目标。项目资助下已发表论文21篇，其中SCI检索8篇，EI检索论文2篇；出版专著1部；申请国家发明专利1项。