冬小麦叶面积矫正系数及叶面积指数的研究
冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法
haboudane等分析了包括ndvi和tvi等在内的八种植被指数的光谱敏感性并提出了两个估算作物冠层叶面积指数的新型植被指数yang等比较了多个植被指数估算玉米lai的精度得出植被指数反演玉米lai时evi的反演结果优于ndviverrelst等利用jchrisproba数据分析了ndvi和sri以及sipi等11种宽波段和窄波段植被指数的角度敏感性研究得出包括ndvi和pri在内的七种植被指数对冠层反射率的角度效应表现敏感hasegawa等将ndvi和植被热暗点指normalizedhotspotsignaturevegetationindex研究得出利用多角度遥感数据和考虑植被的热点信息可以显著提高植被lai的反演精度
目前遥感反演 植 被 ＬＡＩ的 方 法 主 要 有 基 于 植 被 指 数 的 经验统计法和基于辐射传输模型的物理 模 型 法 等。经 验 统 计 法和物理模型法有本质区别但又具有 互 补 性［３］。物 理 模 型 法 虽然具有较强的机 理 性 和 通 用 性，但 是 存 在 病 态 反 演 问 题， 同时所需的输入参数多，计算 代 价 大，在 应 用 时 需 要 考 虑 模 型的不确定性和反演方法的合理性，在一 定 程 度 上 限 制 了 该 法 的应用。基于植被指数的 ＬＡＩ经验统计反演法虽然缺乏较 强的机理性，但它是将遥感观测和地面观 测 相 连 接 的 一 种 重
长宽法测定作物叶面积的校正系数研究
[ 4 ]杨劲峰 ,陈 清 ,韩晓日 ,等. 数字图像处理技术在蔬菜叶面积测 量中的应用 [ J ]. 农业工程学 , 2002, 18 (4) : 155 - 158.
作物
玉米 水稻 大豆 甘薯
表 2 计算结果与实测结果的误差统计
相对误差绝对值 ( % )
平均
最大
最小
合格率 (%)
4. 13
11. 40
0. 04
95
4. 08
22. 64
0. 03
94
5. 21
17. 43
0. 21
93
5. 96
14. 55
0. 33
84
F值
303. 0 6 281. 9 1 507. 1 354. 5
收稿日期 : 2006 - 08 - 30 作者简介 :郁进元 (1968—) ,男 ,江苏昆山人 ,工程师 ,从事农水试验
及技术推广工作 。 Tel: ( 0512 ) 57353210; E - mail: yjypgs@ 163. com。
叶面积测定方法比较 [ 2 - 3, 6 - 8 ]或校正系数的直接应 用 [ 8 - 12 ] ,缺乏对校正系数的系统研究 。本试验基于 实测的多种作物的叶片面积与叶片长度 、宽度资料 , 分析了不同形状叶片的校正系数 ,为采用长宽法快 速 、准确地测定叶面积提供参考 。
[ 7 ]李雁鸣 ,胡冰华 ,张建平 ,等. 魔芋 (Am orphophallus rivieri D u rieu) 叶面积测定方法的初步研究 [ J ]. 河北农业大学学报 , 2000, 23 ( 4) : 23 - 25.
冬小麦叶面积动态变化规律及其定量化研究
ｍ ｋ ， ｅｐ ｃｉｅ ．Ｄ ｙ ｌ ｆ ａｉ Ｄ ）ｈ ｓｐ ｒｂ ｌ ｒｌ ｉ ｓ ｉ ｗｉ ｅ ｔ ｅｄ ｖ ｌ ｍｅ ｔ ｔ ｅａ ｄ ＤＲ ＝２ １ ２× ／ｇ ｒ ｅｔ ｌ ｓ ｖ ｙ ｒ ａ ｒｔ ｅ ｏ（ Ｒ ａ ａａ ｏ ｅａ ｏ ｈｐ ｔ ｒｌ ｉ ｅ ｅ ｐ ｎ ａ ｎ ａ ｔ ｎ ｈ ａｖ ｏ ｓｇ ．４
摘 要 通 过 田 问试 验 ， 冬 小 麦 叶 面 积 、 叶 面 积 （ Ｌ 及 黄 叶率 （ 对 比 Ｓ Ａ） ＤＲ） 以描 述 和 定 量 化 ， 小 麦 冬 后 比 叶 面 积 予 冬 与相 对 生 育 期 （ ＤＳ） 对 数 呈 线 性 递 减 关 系 ， Ｌ ＝ 一２ ． ７×Ｉ Ｒ Ｒ 的 ＳＡ １０ ｎ（ ＤＳ） ９ ４ ７ 最 大 和 最 小 比 叶 面 积 分 别 为 ＋１ ． ２ ， ４ ｍ ｋ ０ ／ ｇ和 １ ｍ ｋ 。 小 麦 黄 叶 率 在 冬 后 与 相 对 生 育 期 呈 抛 物 线 关 系 ， 用 下 式 表 示 ＤＲ ＝２ １ ２× Ｒ Ｓ ９ ／ｇ 可 ．４ Ｄ 一 １ ８ ０ ．０ １ ×Ｒ ＤＳ＋０ ６ ７ ， 为 冬 小 麦 生 长 模 型 中 的 叶面 积 模 拟 提 供 了新 的 方 法 和 理 论 依 据 。 ．５１这 关 键 词 冬 小 麦 叶 面 积 动 态 变 化 定 量 化
Ｋｅ ｒ ｓ Ｗ ｉｔｒｗｈ ａ ，Ｌ ｆａｅ ，Ｄｙ ｍ ｉ ｃ ａ ｇ ｓ ｙｗｏ ｄ ｎ ｅ ｅ ｔ ｅ ｒａ ａ ｎａ ｃ ｈ ｎ ｅ ，Ｑｕ ｎ ｉｃｔｏ ａ ｔｆ ａｉｎ ｉ
根 据 １ ９ ～１９ ９ ６ ９ ９年 ４年 在黄 淮 海平 原 河北 省 曲周 试验 站 的 冬小 麦 田间试 验 资料 ， 该地 区冬 小 麦 叶面 对
Ｄｙ ａ ｃｃ ａ ｇ ｓａ ｄ ｑ ａ ｔｆ ａｉｎ ｏ ｎ ｅ ｅ ｔｌａ ｒ ａ ｎ ｍｉ ｈ ｎ ｅ ｎ ｕ ｎ ｉｉ ｔｏ ｆｗｉｔｒ ｗｈ ａ ｅ ｆａ ｅ ．ＱＩ ｃ ＡＯ — ｉ ＹｕＨｕ ，ＹＵ ｈ ｎ Ｒｏ ｇ（ ｌ ｇ ｆＡｇ ｉｕｔ ｒｌ Ｚ ｅ — ｎ Ｃｏｌ ｅｏ ｒｃ ｌｕａ ｅ Ｒｅｏ ｒｅａ ｄ Ｅｎ ｉ ｎ ｎ ，Ｃ ｉａＡｇｉｕｔｒ ｌＵｎｖ ｒｉｙ ｓ ｕｃ ｎ ｖｒ ｍｅ ｔ ｈ ｎ ｒｃ ｌ ａ ｉｅｓｔ ，Ｂｅ ｉｇ １ ０ ９ ），Ｄｒｅｓｎ Ｐ．Ｍ ．（ ａ ｅ ｉｇ ｎ Ａｇ ｉｕｔｒｌ ｏ ｕ ｉｎ ０ ０ ４ ｊ ｉ ｅ ｓ Ｗ ｇ ｎｎ ｅ ｒｃ ｌ ａ ｕ Ｕｎｖ ｒｉ ｉｅ ｓ ｙ，Ｎｅｈ ｒａ ｄ ） Ｊ ｔ ｔ ｅｌｎ ｓ ，Ｃ ＥＡ ，２ ０ １ ２） ８ ～ ８ ０ ２，０（ ： ３ ５ Ａｂ ｔａ ｔ Ｂ ｓｄｏ ｉｌ ｘ ｅｉ ｎ ｓ ｙ ａ ｃｃ ａ ｇ ｓｏ ｅ ｆａ ｅ ｓｒ ｃ ａｅ ｎ ｆ ｄ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ，ｄ ｎ ｍｉ ｈ ｎ ｅ ｆｌａ ｒａ，ｓ ｅ ｉｃ ｌ ｆａｅ （ ＬＡ ）ａ ｄ ｄ ｙ ｌａ ａｉ ｒ ｅ ｅ ｐ ｃｆ ｅ ｒａ Ｓ ｉ ａ ｎ ｒ ｅ ｆｒｔ ａｅｄ — ｏ
冬小麦叶面积指数的品种差异性与高光谱估算研究
冬小麦叶面积指数的品种差异性与高光谱估算研究郭建彪;马新明;时雷;张娟娟;杜盼;魏钦钦【期刊名称】《麦类作物学报》【年(卷),期】2018(38)3【摘要】为给小麦叶面积指数(LAI)的高光谱估算提供技术支持,基于2年大田试验,以4个河南主推品种为材料,对小麦LAI和冠层光谱变化特点、估算模型及其品种间的差异等进行了系统分析。
结果表明,在生育期内不同冬小麦品种冠层光谱反射率的变化与LAI变化有差异;在相同LAI下,不同冬小麦品种的光谱曲线存在差异。
利用400~900nm范围内冠层光谱反射率的任意两波段组合的比值光谱指数(RSI)、归一化差值光谱指数(NDSI)和差值光谱指数(DSI)所建立的单品种模型以及不同品种综合模型的决定系数(r2)均达到0.84以上,单品种模型的r2和调整r2分别较综合模型高出3.1%~4.8%和2.0%~4.2%。
利用独立于建模样本以外的数据对上述模型进行检验,单品种模型预测的r2较综合模型提高了0.6%~11.0%,而均方根误差降低了10.0%~37.0%。
因此,在利用高光谱遥感技术估算冬小麦LAI时,可以通过建立单品种模型来提高估算精度。
【总页数】8页(P340-347)【关键词】冬小麦;LAI;品种差异;高光谱;估算模型【作者】郭建彪;马新明;时雷;张娟娟;杜盼;魏钦钦【作者单位】河南粮食作物协同创新中心;河南农业大学农学院;河南农业大学信息与管理科学学院【正文语种】中文【中图分类】S512.1;S314【相关文献】1.不同生育期冬小麦叶面积指数高光谱遥感估算模型 [J], 孟禹弛;侯学会;王猛2.基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法 [J], 夏天;吴文斌;周清波;周勇;于雷3.基于高光谱维数约简与植被指数估算冬小麦叶面积指数的比较 [J], 付元元;杨贵军;冯海宽;徐新刚;宋晓宇;王纪华4.无人机高光谱遥感估算冬小麦叶面积指数 [J], 陈晓凯;李粉玲;王玉娜;史博太;侯玉昊;常庆瑞5.基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算 [J], 陶惠林;徐良骥;冯海宽;杨贵军;代阳;牛亚超因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
黄淮海地区冬小麦光合作用参数的取值范围
黄淮海地区冬小麦光合作用参数的取值范围黄淮海地区是中国的重要农业区域，冬小麦作为重要的农作物在这片大地上给农民带来了大量的收益。
因此，研究黄淮海地区冬小麦光合作用参数的取值范围是一项重要的工作，可以帮助农民更好地掌握冬小麦的光合作用情况，更好地利用冬小麦提供的资源，科学施肥，精准灌溉，科学管理，达到最佳的经济效益。
在黄淮海地区，冬小麦光合作用参数要根据生长季不同而变化，有一定的取值范围。
在植株生长初期，冬小麦的叶绿素含量在1.02~1.18g/之间，叶绿素a的含量为0.75~0.90g/，叶绿素b的含量为0.20~0.30g/,叶绿素总量占叶片重量的比重为0.17~0.22，有效光合作用辐射量的水平为30~60μmol/(s)，光合有效辐射固定吸收率的水平为0.8~1.5，叶片温度的取值范围为15℃~30℃，叶面积指数的取值范围为0.4~0.7，反射率在0.09~0.11之间，以及散射率在0.02~0.06之间。
此外，当植株处于生育期时，冬小麦的叶绿素含量在1.60~2.00g/之间，叶绿素a的含量为1.25~1.50g/，叶绿素b的含量为0.35~0.50g/，叶绿素总量占叶片重量的比重为0.28~0.32，有效光合作用辐射量的水平为60~80μmol/(s)，光合有效辐射固定吸收率的水平为1.6~2.0，叶面积指数的取值范围为0.6~0.8，反射率在0.09~0.11之间，以及散射率在0.07~0.10之间。
同时，冬小麦植株在枯萎期也有一定取值范围，一般叶绿素含量在0.75~1.25g/之间,叶绿素a的含量为0.60~0.90g/，叶绿素b的含量为0.20~0.35g/，叶绿素总量占叶片重量的比重为0.12~0.17，有效光合作用辐射量的水平为15~30μmol/(s)，光合有效辐射固定吸收率的水平为0.4~1.0，叶面积指数的取值范围为0.3~0.5，反射率在0.08~0.10之间，以及散射率在0.01~0.05之间。
叶面积指数的研究和应用进展
叶面积指数的研究和应用进展引言叶面积指数是指单位面积上植物叶片的面积，它是反映植物生长状况、能量交换和产量等多种生态学过程的关键参数。
在农业生产中，叶面积指数的提高意味着光合作用的增强，进而导致作物产量的增加。
因此，叶面积指数的研究在优化农业管理、提高作物产量和保护生态环境等方面具有重要意义。
文献综述自20世纪70年代以来，许多学者从不同角度对叶面积指数进行了深入研究。
这些研究涉及了不同植物物种、不同生长阶段和不同环境条件下的叶面积指数特征。
例如，一些研究发现，随着植物生长，叶面积指数逐渐增加，而在植物生长后期，叶面积指数的变化则相对较小。
不同植物物种的叶面积指数差异较大，这与它们的生长策略和生态环境密切相关。
在研究叶面积指数的方法方面，早期的研究主要采用手动测量和图像处理技术。
随着技术的发展，越来越多的研究者采用遥感技术和计算机图像处理技术来获取叶面积指数。
这些技术具有高效、快速和大范围等优点，为叶面积指数的深入研究提供了强有力的支持。
研究方法研究叶面积指数的方法主要有直接测量法和遥感反演法。
直接测量法包括对植物叶片进行称重、计数和测量尺寸等步骤，从而计算出叶面积指数。
这种方法比较准确，但工作量较大，适用于小范围和短时间尺度的研究。
遥感反演法是通过获取植物的遥感图像，利用计算机图像处理技术提取叶片信息，进而计算出叶面积指数。
这种方法可以快速获取大范围和长时间尺度的数据，但受到遥感图像质量、植物种类和生长环境等多种因素的影响。
结果与讨论通过对大量研究的总结和分析，我们发现叶面积指数的变化规律与植物生长密切相关。
一般来说，在植物生长初期，叶面积指数随着时间的推移而迅速增加，而在生长后期，叶面积指数的变化则相对较小。
叶面积指数也受到植物物种、生长环境、土壤条件和管理措施等多种因素的影响。
一些研究发现，不同的物种具有不同的叶面积指数特征，这可能与它们的生长策略和生态环境有关。
另外，光照、温度、水分和土壤养分等环境因素也会对叶面积指数产生影响。
基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法
基于高光谱的冬小麦叶面积指数估算方法夏天;吴文斌;周清波;周勇;于雷【期刊名称】《中国农业科学》【年(卷),期】2012(045)010【摘要】[目的]冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理.本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型.[方法]研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系.通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型.[结果]冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870nm,红光波谷670nm,绿光波峰550nm,蓝光450nm波段对叶面积指数变化最为敏感,通过构建植被指数与叶面积指数模型,相关性均较好,决定系数(R)为0.675-0.757,其中NDVI反演模型的R2最高为0.757.[结论]经模型精度检验,NDVI植被指数反演模型的精度较其它模型好,较适合对研究样区的冬小麦进行叶面积指数反演.【总页数】8页(P2085-2092)【作者】夏天;吴文斌;周清波;周勇;于雷【作者单位】中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081;华中师范大学城市与环境科学学院,武汉430079;华中师范大学城市与环境科学学院,武汉430079【正文语种】中文【相关文献】1.不同生育期冬小麦叶面积指数高光谱遥感估算模型 [J], 孟禹弛;侯学会;王猛2.基于高光谱维数约简与植被指数估算冬小麦叶面积指数的比较 [J], 付元元;杨贵军;冯海宽;徐新刚;宋晓宇;王纪华3.无人机高光谱遥感估算冬小麦叶面积指数 [J], 陈晓凯;李粉玲;王玉娜;史博太;侯玉昊;常庆瑞4.基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算 [J], 陶惠林;徐良骥;冯海宽;杨贵军;代阳;牛亚超5.冬小麦叶面积指数的品种差异性与高光谱估算研究 [J], 郭建彪;马新明;时雷;张娟娟;杜盼;魏钦钦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法
冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法赵娟;黄文江;张耀鸿;景元书【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2013(033)009【摘要】针对当前作物叶面积指数遥感反演过程中,在不同生育时期采用相同的植被指数进行反演存在叶面积指数反演精度较低的问题.以冬小麦为研究对象,选取了对冬小麦覆盖度响应程度不同的六种宽带和四种窄带共10种植被指数,分析比较了在冬小麦整个生育期选用当前广泛使用的归一化植被指数(NDVI)反演冬小麦的LAI 和在冬小麦不同生长阶段选用不同的植被指数反演冬小麦LAI的结果差异.在冬小麦整个生育期内使用NDVI反演小麦LAI得到的LAI反演值和真实值之间的R2 =0.558 5,RMSE=0.320 9.改进的比值植被指数(mSR)适合于反演冬小麦生长前期(拔节期之前)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的相关系数r=0.728 7,均方根误差RMSE=0.297 1；比值植被指数(SR)适于反演冬小麦生长中期(拔节到抽穗前),得到的LAI反演值和真实值之间的R2 =0.654 6,RMSE=0.306 1；NDVI适于反演冬小麦生长后期(抽穗到成熟期)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.679 4,均方根误差RMSE=0.316 4.研究表明:在冬小麦的不同生育时期,根据地表作物覆盖度的变化和反射率的变化,选择不同的植被指数建立冬小麦LAI的反演模型获得的反演精度均高于在冬小麦整个生育期使用NDVI获得的反演结果.说明在冬小麦的不同生育时期选择不同的植被指数构建LAI的分段反演模型可以改善冬小麦LAI的反演精度.%Being orientated to the low prescion of crop leaf area index (LAI) inversion using the same spectral vegetation index during different crop growth stages,the present paper analyzed the precision ofLAI inversion by employing NDVI(normalized difference vegetation index).Ten vegetation indices were chosen including six broad-band vegetation indices and four narrowband vegetation indices responding to vegetation cover to inverse LAI in different growth stages.Several conclusions were drawn according to the analysis.The determinant coefficient (R2) and root mean square error(RMSE) between LAI inversion value and true value were 0.558 5 and 0.320 9 respectively during the whole growth duraton.The mSR(modified simple ratio index) index was appropriate to inverse of LAI during earlier growth stages (before jointing stage) in winter wheat.The R2 and RMSE between LAI inversion value and true value were 0.728 7 and 0.297 1 respectively.The SR(simple ratio index) index was suitable enough to inverse of LAI during medium growth stages (from joingting stagess to heading stagess).The R2 and RMSE between LAI inversion value and true value were 0.654 6 and 0.306 1 respectively.The NDVI(normalized difference vegetation index) index was proven to be fine to inverse LAI during later growth stages(from heading stage to ripening stage).The R2 and RMSE between LAI inversion value and true value were 0.679 4 and 0.316 4 respectively.Therefore it was indicated that the results of LAI inversion was much better inverse of winter wheat LAI choosing different vegetation indices during differen growth stages for winter wheat according to the change of vegetation cover and canopy reflectance than merely with NDVI to inverse LAI in the whole growth stages.It was concluded that the precision of LAI inversion was significantly improved with segmented models based on different vegetation indices.【总页数】7页(P2546-2552)【作者】赵娟;黄文江;张耀鸿;景元书【作者单位】中国科学院遥感与数字地球研究所,数字地球重点实验室,北京100094;南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044;中国科学院遥感与数字地球研究所,数字地球重点实验室,北京100094;南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044;南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】TP7【相关文献】1.不同叶面积指数遥感反演方法对红壤丘陵区森林的适用性分析 [J], 陈崇;朱延君;李显风;居为民2.冬小麦叶面积指数遥感反演方法比较研究 [J], 谢巧云;黄文江;蔡淑红;梁栋;彭代亮;张清;黄林生;杨贵军;张东彦3.不同生育时期冬小麦叶面积指数高光谱遥感监测模型 [J], 贺佳;刘冰锋;李军4.冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比 [J], 夏天;吴文斌;周清波;周勇5.不同生育时期冬小麦叶面积指数地面高光谱遥感模型研究 [J], 李军玲;彭记永因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于冠层分析仪的冬小麦叶面积指数测算及模拟
基于冠层分析仪的冬小麦叶面积指数测算及模拟
武海霞
【期刊名称】《河北工程大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(027)003
【摘要】为了精确模拟小麦群体生长发育过程,利用SUNSCAN冠层分析仪测定大田冬小麦叶面积指数,通过变换Logistic曲线修正方程拟合冬小麦返青至成熟期的叶面积指数,从而建立估算冬小麦叶面积指数的半经验公式.通过模拟值和实测值的比较,相关系数0.954 2,达到显著水平(p<0.05),表明该方法能有效测算、模拟局地作物叶面积指数的动态变化.
【总页数】3页(P104-106)
【作者】武海霞
【作者单位】河北工程大学,水电学院,河北,邯郸,056021
【正文语种】中文
【中图分类】S512.1
【相关文献】
1.基于冬小麦冠层数码图像的叶面积指数和叶片SPAD值的估算 [J], 翟明娟;刘亚东;崔日鲜
2.植物冠层分析仪测定荆条孤立冠层叶面积指数和透光率的分析 [J], 陈景玲;王静;王谦;贾长荣;寇渊博
3.基于图像上冠层体积的叶面积指数测算方法 [J], 王磊;马英杰;赵经华;洪明
4.基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟 [J], 汪涛;黄文江;董斌;刘
镕源;杨贵军
5.基于两种冠层分析仪的桉树叶面积指数测算 [J], 李慧;陈少雄
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冬小麦苗情分类及调查标准
冬小麦苗情分类及调查标准1、苗情分类标准（供参考）──────────────────────────分类项目旺苗一类亩二类苗三类苗──────────────────────────10月底总茎数(万/亩)>6050－6040－50<40越冬前总茎数(万/亩)>10080－10060－80<60冬前最大叶片长度(cm)>1816－1814－16 <14春一叶长(cm)>107—86—7<6宽(cm)>0.8 0.7-0.8 0.5-0.6 <0.5春二叶长(cm)>1412－1410－12<10宽(cm) >0.9 0.8-0.9 0.6-0.7 <0.64月10日群体(万／亩) >120100-12080－100 <80──────────────────────────2、小麦苗情调查方法及标准(1)、定点：各地块必须在小麦出苗后、三叶期以前，避开地头、沟边，选麦苗整齐，生长一致，有代表性的地段进行定点。
每个点面积三平方尺，全田不少于5个点。
点要固定好，设有明显标志，用于系统调查。
(2)、调查总茎数时，只要分蘖露出叶鞘时就算一个分蘖。
分蘖出现嗽叭口或分蘖心叶萎蔫、桔死或变黄时为退化蘖，不计入总茎数。
(3)、叶龄：以心叶露出l一2厘米为准，冬前叶龄数不定，春后一般6片叶．因气候因素春生卧也可能长5片或7片。
(4)、主要生育期标准：出苗期：全田有50％以上(以下均以50％为标准)的麦苗露出地面2厘米。
分蘖期：麦苗长到3叶1心，分蘖从第一片叶的叶鞘露出1—2厘米。
越冬期：当冬前日平均气温稳定通过O℃，小麦停止生长，进入越冬期。
返青期：越冬麦苗的心叶在早春新长出1—2厘米。
起身期：全田有半数以上麦苗主茎和大蘖的叶鞘显著伸长，冬性品种由匍匐转为直立，茎基部第一节间在地下已伸长，春生2叶露尖。
拔节期：基部节问伸长，露出地面l一2厘米，常年在春5叶露尖时。
基于冠层分析仪的冬小麦叶面积指数测算及模拟
指数 ， 通过变换 Ｌｇｔ 曲线修正方程拟合冬小麦返青至成熟期的叶面积指数， ｏｉｉ ｓ ｃ 从而建立估算冬
小麦叶 面积指 数的半 经验 公式 。通过模 拟值和 实测值 的比较 ， 关 系数 ０ ９４２ 达到显 著水 平 相 ．５ ，
（ ００ ）表 明该方 法能有效测 算、 Ｐ＜ ．５ ， 模拟 局地作 物叶 面积指 数的动 态 变化 。
ｃ ｎ ｐ ａ ｚｒｔ ｓ ｌｔ Ｄ 凼 ａ ｄ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆ ｉｔｒ ａ ｏ ｙ ａ ｌ ｅ ｉ ａｅ ｗ ｎ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｎｅ —ｗ ｅ ｔ ｎ ｔ ｅｆ ｌ ． ｃ ｒ ｉｇｔ ｅ ｍ ｄ ｆ ｎ ｙ ｏ ｍｕ ｏｗ ｈ ｅｄ Ａｃ ｏ ｄｎ ｔ ｏ ｉ — ａ ｉｈ ｉ ｏｈ ｉ
特定 区域 作 物 叶面 积 指数 的动 态 变 化 ， 可 用 于 也 区域作物 生长 及产 量模 拟 的研究 。常规 叶 面 积 ｊ 测量方法 较多 ， 如纸重法 、 格法 、 重法 、 积仪 方 干 求 法、 长宽 系数法 、 回归方 程法 等 ， 不仅 工作 量 大 ， 而 １ １试验地选 择 ． 试 验于 ２ ０ —２０ ０ ６ ０７年在 河北工 程 大学 试验 农
ｏ ｌｎ ａ ｏ ｙ ａ ａ ｙ ｅ ｎ ｐ ａ ｔｃ ｎ ｐ ｎ ｌｚ ｒ
Ｗ Ｕ Ｈａ — ｉ ｉｘ ａ
（ ｏｅｅ ｔ ｏｓｒ ｎｙａｄＨ ｄｏｌ ｔｃ ｏｅ， ｅｅ Ｕｉ ｒｔ ｏ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ Ｈ ｂｉ ａｄ ６２ ， ｈ ａ Ｃｌｇ Ｗａ ｒ ｎｅｖ ｃ ｙｒ ｅ ｒ ｗ ｒ Ｈ ｂｉ ｎ ｅｓｙ ｆ ｎｉ ｅ ｎ ， ｅｅ Ｈ ａ ０ ０ １ Ｃｉ ） ｌ ｏ ｆ ｅＣ ａ ｎ ｅ ｃｉ Ｐ ｖ ｉ ｎ ｉ ｎ ｎ ５ ｎ
《冬小麦蒸散量法模型参数的确定及其应用》
《冬小麦蒸散量法模型参数的确定及其应用》一、引言随着全球气候变化，农作物的水分管理变得越来越重要。
蒸散量作为农作物生长过程中的关键参数，对于农作物的生长和产量的影响至关重要。
冬小麦作为我国主要的粮食作物之一，其蒸散量法模型参数的确定和应用对于提高冬小麦的种植技术和产量具有重大意义。
本文旨在探讨冬小麦蒸散量法模型参数的确定方法及其在实际应用中的效果。
二、冬小麦蒸散量法模型概述冬小麦蒸散量法模型是一种基于物理原理的模型，用于估算农田蒸散量。
该模型通过综合考虑气象因素、土壤特性、作物生长状况等因素，对农田蒸散量进行定量描述。
模型的准确性取决于参数的确定和模型的适用性。
三、模型参数的确定1. 气象因素参数的确定气象因素是影响蒸散量的主要因素，包括太阳辐射、气温、相对湿度、风速等。
这些参数的确定需要依靠气象观测数据。
在确定这些参数时，应选择具有代表性的气象观测站点，并采用合适的数据处理方法，如插值法、回归分析法等，将观测数据转化为模型所需的参数。
2. 土壤特性参数的确定土壤特性是影响蒸散量的另一重要因素，包括土壤质地、土壤水分含量、土壤温度等。
这些参数的确定需要依靠土壤分析数据。
在确定这些参数时，应综合考虑土壤类型、耕作方式等因素，并采用适当的分析方法，如土壤剖面分析、土壤水分动态监测等。
3. 作物生长状况参数的确定作物生长状况参数包括作物叶片面积指数、作物高度、叶绿素含量等。
这些参数的确定需要结合农学知识和实际观测数据。
在确定这些参数时，应考虑作物的生长阶段、品种差异等因素，并采用适当的遥感技术和地面观测方法。
四、模型应用1. 农田水分管理通过冬小麦蒸散量法模型，可以估算出农田的蒸散量，从而为农田水分管理提供科学依据。
在灌溉和排水方面，可以根据模型的估算结果，合理安排灌溉和排水时间，避免浪费水资源和提高作物的水分利用效率。
2. 作物生长监测与预报通过实时监测和预报作物的蒸散量，可以了解作物的生长状况和需求，为作物的生长监测与预报提供科学依据。
不同冬小麦品种旗叶叶面积和叶绿素含量及产量的研究
不同冬小麦品种旗叶叶面积和叶绿素含量及产量的研究
林霞;高波;唐冬梅;李金霞;洪雪梅
【期刊名称】《陕西农业科学》
【年(卷),期】2014(060)004
【摘要】以五个不同基因型的冬小麦品种为供试材料,在开花期主茎旗叶完全抽出后,测定其叶面积和叶绿素SPAD值,并于成熟后,按小区实收计算理论产量.研究不同冬小麦主茎旗叶面积、叶绿素SPAD值与理论产量的差异性.结果表明:不同冬小麦品种在旗叶面积、叶绿素SPAD值及理论产量上存在显著差异,其中旗叶面积与产量有一定的正相关,而叶绿素SPAD值与产量相关性极低.
【总页数】2页(P22-23)
【作者】林霞;高波;唐冬梅;李金霞;洪雪梅
【作者单位】石河子农业科技开发研究中心,新疆石河子832000;石河子农业科技开发研究中心,新疆石河子832000;石河子农业科技开发研究中心,新疆石河子832000;石河子农业科技开发研究中心,新疆石河子832000;石河子农业科技开发研究中心,新疆石河子832000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.两种筋型冬小麦品种旗叶叶绿素含量和衰老生理性状比较 [J], 杨文平;王春虎;王玉帅
2.水分运筹对不同冬小麦品种旗叶叶绿素含量的影响 [J], 姚艳荣;贾秀领;张丽华;张全国;马瑞昆
3.冬小麦熟相与根系生长特性及旗叶叶绿素含量关系的研究 [J], 杨红福;陈爱大;温明星;冷苏凤
4.钾锌锰配施对冬小麦旗叶叶绿素含量的影响 [J], 裴雪霞;党建友;王姣爱;姬虎太;张定一
5.不同冬小麦品种旗叶叶绿素荧光特性及其对干旱胁迫的响应 [J], 吴金芝;王志敏;李友军;冯伟森;田文忠;高海涛
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基于GF-1数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演
基于GF-1数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演侯学会;王猛;梁守真;隋学艳【期刊名称】《山东农业科学》【年(卷),期】2018(050)011【摘要】叶面积指数(LAI)是作物长势监测的主要指标之一.为分析国产GF-1卫星数据在不同生育期作物长势监测中的应用价值,本文基于GF-1卫星数据构建5种常用的植被指数,并地面实测冬小麦LAI,开展不同生育期的LAI反演研究.研究发现,基于GF-1数据构建的植被指数能很好地反演冬小麦不同生育期LAI,但精度最优的指数在不同生育期存在差异.EVI构建的幂函数模型在反演全生育期LAI时表现最好,相关系数达到0.9082;冬小麦生长前期,修正土壤信息的OSAVI指数反演精度优于NDVI、EVI、EVI2和RVI,相关系数为0.9110;生长中期,各指数反演LAI的效果较差,仅NDVI、EVI2和OSAVI构建的线性和对数模型的相关系数达到0.05显著水平,以EVI2构建的对数模型相关系数最高,为0.4827;生长后期,RVI反演LAI效果最好,其指数形式模型的r=0.8143,反演精度较高.本研究结果说明GF-1数据在作物长势遥感研究中有很大的应用前景,能有效改善中国农业遥感监测长期依赖国外数据的局面,但其LAI反演效果在区域研究中如何,反演结果与Landsat系列、SPOT系列、HJ系列等数据相比存在多大差异,还需要进一步的研究与探讨.【总页数】6页(P148-153)【作者】侯学会;王猛;梁守真;隋学艳【作者单位】山东省农业可持续发展研究所/农业部华东都市农业重点实验室,山东济南 250100;山东省农业可持续发展研究所/农业部华东都市农业重点实验室,山东济南 250100;山东省农业可持续发展研究所/农业部华东都市农业重点实验室,山东济南 250100;山东省农业可持续发展研究所/农业部华东都市农业重点实验室,山东济南 250100【正文语种】中文【中图分类】S512.1+1【相关文献】1.基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究 [J], 徐晓雨;孙华;王广兴;林辉;任蓝翔;崔云蕾2.基于GF-1号卫星WFV数据反演玉米叶面积指数 [J], 王立辉;杜军;黄进良;杨瑞霞;黄维3.无人机高光谱遥感数据在冬小麦叶面积指数反演中的应用 [J], 潘海珠;陈仲新4.基于多光谱与高光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演比较 [J], 刘轲;周清波;吴文斌;陈仲新;唐华俊5.基于GF-1/2卫星数据的冬小麦叶面积指数反演 [J], 吾木提·艾山江; 买买提·沙吾提; 陈水森; 李丹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于冬小麦冠层数码图像的叶面积指数和叶片SPAD值的估算
基于冬小麦冠层数码图像的叶面积指数和叶片SPAD值的估算翟明娟;刘亚东;崔日鲜【摘要】为探究冠层图像分析技术在冬小麦长势监测中应用,6个施氮水平的田间试验条件下,在冬小麦拔节期采集冠层图像,并同步测定冬小麦叶面积指数和叶片SPAD值.通过图像分析软件计算了冬小麦冠层覆盖度及红、绿、蓝亮度值等10种色彩指数,分析了叶面积指数及叶片SPAD值与色彩指数和冠层覆盖度的相关性,利用逐步回归方法构建了叶面积指数及叶片SPAD值的估算模型.结果表明:冬小麦拔节期叶面积指数与冠层覆盖度及几个色彩指数呈极显著相关;叶片SPAD值与红光标准化值等几个色彩指数呈极显著相关;利用叶面积指数估算模型计算的预测值与实测值的线性回归方程的决定系数为0.771,相对均方根误差为25.181％;利用叶片SPAD值估算模型计算的预测值与实测值的线性回归方程的决定系数为0.644,相对均方根误差为6.734％.相关分析和估算模型验证结果表明,基于冠层图像分析的冬小麦拔节期叶面积指数和叶片SPAD值的监测是可行的.【期刊名称】《青岛农业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(033)002【总页数】6页(P91-96)【关键词】冬小麦;冠层图像;叶面积指数;叶片SPAD值【作者】翟明娟;刘亚东;崔日鲜【作者单位】青岛农业大学农学与植物保护学院/山东省旱作农业技术重点实验室,山东青岛266109;青岛农业大学农学与植物保护学院/山东省旱作农业技术重点实验室,山东青岛266109;青岛农业大学农学与植物保护学院/山东省旱作农业技术重点实验室,山东青岛266109【正文语种】中文【中图分类】S126;S512.1+1作物长势是指作物的生长状况和生长趋势，可以用个体和群体特征来描述，个体特征包括株高、分蘖数、叶片数量、叶片颜色等，群体特征则包括群体密度、叶面积指数和地上部生物量等[1]。
作物长势指标中，叶面积指数是反映作物个体和群体特征的指标，也是作物长势判断和产量预测的重要指标[2]；叶绿素是作物吸收光能的主要物质，直接影响作物的光能利用[3]，对冬小麦生长过程中实施栽培管理具有重要意义。
图像处理技术在冬小麦叶面积指数测定中的应用
图像处理技术在冬小麦叶面积指数测定中的应用
王桂琴;郑丽敏;朱虹;梁振兴;廖树华
【期刊名称】《麦类作物学报》
【年(卷),期】2004(24)4
【摘要】为了探讨利用图像处理技术测定冬小麦叶面积指数的可行性,在室外光照条件下,固定数码相机高度垂直拍摄冬小麦群体图像,利用图像处理技术获取小麦冠层的图像叶面积指数(ILAI),并用手工测量获得小麦群体实际叶面积指数(LAI),建立ILAI和LAI间与施肥处理有关的关系模型,对该模型的稳定性和实用性进行统计检验。
试验结果表明,利用图像处理技术通过ILAI获取小麦LAI是可行的,且简便易行,测量精度和效率都很高。
【总页数】5页(P108-112)
【关键词】叶面积指数;冬小麦;LAI;施肥处理;利用;冠层;群体;效率;定数;获取
【作者】王桂琴;郑丽敏;朱虹;梁振兴;廖树华
【作者单位】中国农业大学农学与生物技术学院;中国农业大学信息与电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】S512;S513
【相关文献】
1.基于图像处理技术的夏玉米叶面积指数估算方法研究 [J], 李荣春;陶洪斌;张竹琴;王璞;廖树华
2.无人机高光谱遥感数据在冬小麦叶面积指数反演中的应用 [J], 潘海珠;陈仲新
3.基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取 [J], 李明;张长利;房俊龙
4.图像处理技术估测水稻叶面积指数的研究 [J], 陆秀明;黄庆;孙雪晨;张铁民;刘怀珍;钟旭华;李惠芬;黄农荣;田卡
5.图像处理技术在唐菖蒲叶面积测定中的应用 [J], 石景荪;左启华;张涛;张立峰;边秀举
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冬小麦株高和叶面积指数变化动态分析及模拟模型
冬小麦株高和叶面积指数变化动态分析及模拟模型
王声锋;段爱旺;徐建新
【期刊名称】《灌溉排水学报》
【年(卷),期】2010(29)4
【摘要】在试验的基础上,分析了冬小麦株高及叶面积指数的变化动态,并分别以播后天数和积温为自变量,建立多项式和扩充的Logistic模型对二者的变化动态进行模拟。
结果表明,基于播后天数的多项式,能较好的反应LAI的变化动态,但对于株高后期的不变情况描述不够理想;基于积温的扩充Logistic模型能得到更高的精度,该模型为通过天气预报中的温度预报值,对株高和LAI的变化进行预测奠定了基础。
【总页数】4页(P97-100)
【关键词】冬小麦;株高;叶面积指数;模拟;扩充Logistic模型
【作者】王声锋;段爱旺;徐建新
【作者单位】华北水利水电学院,郑州450011;中国农业科学院农田灌溉研究所,河南新乡453003
【正文语种】中文
【中图分类】S512.11;S161.2
【相关文献】
1.旱地小麦在不同氮肥处理下叶面积指数变化的模拟模型研究 [J], 逯玉兰;李广;燕振刚;聂志刚;董莉霞
2.物理模型光谱模拟误差对冬小麦叶面积指数高光谱反演的影响∗ [J], 刘轲;周清
波;吴文斌;陈仲新;夏天;王思;唐华俊
3.整株干物质量分配指数模型模拟冬小麦各器官形态参数 [J], 李世娟;诸叶平;张红英;刘升平;刘海龙;杜鸣竹
4.基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算 [J], 陶惠林;徐良骥;冯海宽;杨贵军;代阳;牛亚超
5.有效积温与不同氮磷钾处理夏玉米株高和叶面积指数定量化关系 [J], 陈杨;王磊;白由路;卢艳丽;倪露;王玉红;徐孟泽
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基于GF—1数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演
基于GF—1数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演作者：侯学会王猛梁守真隋学艳来源：《山东农业科学》2018年第11期摘要：葉面积指数（LAI）是作物长势监测的主要指标之一。
为分析国产GF-1卫星数据在不同生育期作物长势监测中的应用价值，本文基于GF-1卫星数据构建5种常用的植被指数，并地面实测冬小麦LAI，开展不同生育期的LAI反演研究。
研究发现，基于GF-1数据构建的植被指数能很好地反演冬小麦不同生育期LAI，但精度最优的指数在不同生育期存在差异。
EVI构建的幂函数模型在反演全生育期LAI时表现最好，相关系数达到0.9082；冬小麦生长前期，修正土壤信息的OSAVI指数反演精度优于NDVI、EVI、EVI2和RVI，相关系数为0.9110；生长中期，各指数反演LAI的效果较差，仅NDVI、EVI2和OSAVI构建的线性和对数模型的相关系数达到0.05显著水平，以EVI2构建的对数模型相关系数最高，为0.4827；生长后期，RVI反演LAI效果最好，其指数形式模型的r=0.8143，反演精度较高。
本研究结果说明GF-1数据在作物长势遥感研究中有很大的应用前景，能有效改善中国农业遥感监测长期依赖国外数据的局面，但其LAI反演效果在区域研究中如何，反演结果与Landsat 系列、SPOT系列、HJ系列等数据相比存在多大差异，还需要进一步的研究与探讨。
关键词：叶面积指数；不同生育期；冬小麦；GF-1卫星；反演中图分类号：S512.1+1 文献标识号：A 文章编号：1001-4942（2018）11-0148-06Abstract Leaf area index （LAI） is one of the most important parameters of crop growth condition. In order to analyze the application value of GF-1 data in crop growth monitoring during different growth stages， the LAI inversion research was carried out based on truth LAI data and five vegetation indices including NDVI，EVI，EVI2，RVI and OSAVI constructed from GF-1 data. It was found that the accuracy of LAI inversion during different growth stages of winter wheat based on GF-1 data were high. However， optimal indexes were different at different growth stages. The power function model constructed by EVI had a great correlation coefficient （r=0.9082） in the LAI inversion of the whole growth period. During earlier growth period of winter wheat， the inversion accuracy of OSAVI index with corrected soil information was better than that of NDVI， EVI，EVI2 and RVI， and the correlation coefficient was 0.9110. The correlation coefficients of linear and logarithmic models constructed by NDVI， EVI2 and OSAVI reached 0.05 significant level. The correlation coefficient of logarithmic model constructed by EVI2 was the highest， which was 0.4827. The RVI index was suitable to inversion LAI during later growth stage. The correlation coefficients of the exponential form model constructed by RVI was the highest （r=0.8143）. The results of this research showed that GF-1 data had great application potential in remote sensing research of crop growth condition， which could effectively change the situation of depending on foreign remotesensing data in the China’s agricultural monitoring in a long time. But the application effect of the LAI inversion results in regional studies based on GF-1 data and its differences with Landsat、SPOT and HJ data need further study and discussion.Keywords Leaf area index； Multi-growth stages； Winter wheat； GF-1 satellite叶面积指数（leaf area index，LAI）是反映作物长势个体特征和群体特征的关键指标，成为作物长势监测中的主要关注指标之一[1]。
冬小麦植被指数变化及其影响因子初探
冬小麦植被指数变化及其影响因子初探
毛学森;张永强;沈彦俊
【期刊名称】《中国生态农业学报》
【年(卷),期】2003(011)002
【摘要】对冬小麦植被指数(NDVI)变化规律、不同品种冬小麦植被指数差异、农田水肥状况对植被指数的影响以及植被指数与叶面积指数的关系研究结果表明,冬小麦植被指数具有日变化规律,且随冬小麦生长发育而变化,即小麦生长旺盛时植被指数数值较大.不同小麦品种植被指数表现出基本一致的季节变化特点,农田水肥条件交互影响小麦植被指数,水分胁迫时肥料对植被指数的影响明显,而水分满足时肥料对植被指数的影响不明显.
【总页数】2页(P35-36)
【作者】毛学森;张永强;沈彦俊
【作者单位】中国科学院石家庄农业现代化研究所,石家庄,050021;中国科学院石家庄农业现代化研究所,石家庄,050021;中国科学院石家庄农业现代化研究所,石家庄,050021
【正文语种】中文
【中图分类】S1
【相关文献】
1.贵州省煤矿区植被指数变化及其影响因子分析 [J], 李俊刚;闫庆武;熊集兵;黄园园
2.龙口市污水灌区与清水灌区冬小麦植被指数变化差异分析 [J], 姚磊;吴泉源;许颖;李海波;常方云
3.基于遥感影像植被指数变化量分析的冬小麦长势动态监测 [J], 陆洲;罗明;谭昌伟;徐飞飞;梁爽;杨昕
4.冬小麦归一化植被指数日变化规律及拟合模型研究 [J], 崔婷;张智韬;崔晨风;边江;陈硕博;王海峰
5.大兴安岭植被指数年际变化及影响因子分析 [J], 李明泽;王雪;高元科;付瑜;范文义
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