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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第47卷

期数:

2019年第03期

页码:

193-198

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2019-02-02

文章信息/Info

Title:

Remote sensing estimation of rice yield based on NDVI

作者:

刘珊珊¹; 2;  牛超杰³;  边琳¹; 2;  刀剑¹; 2;  王建雄¹;  张辅霞³

1.云南省高校农业遥感与精准农业工程研究中心，云南昆明 650201；
2.云南农业大学国土资源科学技术工程研究中心，云南昆明 650201；3.云南农业大学水利学院，云南昆明 650201

Author(s):

Liu Shanshan; et al

关键词:

归一化植被指数; 寻甸回族彝族自治县; 水稻; 估产模型; 精度分析

Keywords:

-

分类号:

S511.01；S127

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

以云南省寻甸回族彝族自治县水稻为研究对象，提出一种基于时间序列归一化植被指数(NDVI)的水稻估产模型。利用2000—2013年各月NDVI影像数据和寻甸回族彝族自治县水田分布区域，分析研究区NDVI年月变化特征；然后，通过对比不同月份NDVI组合均值与水稻平均产量的皮尔逊积矩相关系数(Pearson)显著性，确定进行估产所使用的NDVI影像数据；最后，根据水稻年平均产量与NDVI均值建立不同估产模型，通过对比决定系数(R²)、绝对及相对误差、平均偏差(ME)、均方根误差(RMSE)、纳什(Nash-Sutcliffe)效率系数(NSE)和符合指数(IA)，分析各模型估产精度，最终确定最佳估产模型。结果表明，研究区水田NDVI大致从6—8月处于增长阶段，之后到次年5月处于下降阶段。每年6、7、8月的NDVI均值与水稻产量的相关系数为0.690，显著性最高，为0.006。多项式估产模型的绝对误差、相对误差平均值仅为210.431 kg/hm²、3.602%；平均偏差、均方根误差计算结果中，多项式的值最小，Nash-Sutcliffe效率系数、符合指数最接近1的模型为多项式函数模型，其中符合指数高达0.921，预测结果较准确。基于时间序列NDVI的多项式估产模型预测产量精度最高，能够实现对水稻产量的遥感估测。

Abstract:

-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2017-11-13
基金项目：云南省教育厅科学研究基金(编号：2017YJS030)。
作者简介：刘珊珊(1992—)，女，山西大同人，硕士研究生，主要从事农业遥感研究。E-mail：15288167447@163.com。
通信作者：王建雄，博士，教授，主要从事遥感应用研究。E-mail：jianxiongw@126.com。

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更新日期/Last Update: 2019-02-05