基于不同植被指数的冬小麦植株及土壤含水量监测研究
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摘要
【研究背景】近年来,随着全球气候变暖,北方冬小麦干旱有加重趋势。因此干旱预警、监测和灾后评估对冬小麦防灾、减灾和宏观管理具有重大意义。土壤水分对作物生长起着至关重要的作用,也是旱涝自然灾害的敏感指示因子,因此监测和掌握土壤水分和冬小麦植株水分状况具有重要的实际应用价值。【材料与方法】本研究以山西闻喜县的冬小麦麦区为研究对象,利用MODIS的地面反射率和陆地表面温度产品,提取7种植被指数(GEMI、DVI、NDVI、PVI、RDVI、RVI、SAVI)作为遥感参数,并将其与地面实测的指标进行相关性分析,分别建立各植被指数与土壤含水量、檀株含水量指标模型,实现含水量的遥感反演。【结果与分析】冬小麦不同生育时期,各植被指数与土壤含水量的相关性差异显著:拔节期DVI、PVI与土壤含水量的相关性最明显,RDVI、RVI、SAVI次之,NDVI、GEMI最差;抽穗期,GEMI与土壤含水量的相关性最明显,NDVI、SAVI次之,DVI最差。成熟期,PVI与土壤水分含量的相关性最大,NDVI、RDVI、RVI次之,从模型表现来看,在拔节期,基于DVI、RDVI的土壤含水量预测模型表现最好,预测精度可达到0.998;不同生育时期、不同植被指数与植株含水量的相关性表明:拔节期DVI与植株含水量的相关性最好;成熟期的PVI与植株含水量的相关性最为显著,从模型表现可知,在抽穗期,基于NDVI、SAVI的植株含水量的模型具有较高的预测能力。【结论】不同生育时期的土壤水分和植株含水量的敏感植被指数不一致,其中在拔节期,基于DVI、RDVI可以实现土壤水分的遥感监测,在抽穗期,可以利用DVI和SAVI实现冬小麦植株含水量的准确监测。研究结果可为土壤水分和植株含水量的大尺度遥感监测提供一定的理论参考和实践探索。
引文