基于遥感和气象数据的江苏省水稻面积监测和估产研究

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“国以民为本,民以食为天”,在当今风云突变的气候条件和经济形势下,中国及全球主要产粮区粮食作物生长状况监测和产量估算等措施的及时有效执行,密切关乎到粮食安全问题。我国作为世界第一人口大国,水稻第一生产和消费大国,为针对水稻的生长状况的监测研究提出了高要求。在此背景之下本研究以江苏省水稻遥感监测作为研究目标,利用遥感数据在客观及时性、宏观尺度、经济效益等方面上的优势,提取水稻面积,估算水稻产量,为更合理制定农业政策、宏观调控粮食价格、缓解粮食危机提供可能。本文利用时间序列MOD09A1数据提取江苏2004-2010年的水稻面积,并利用中等空间分辨率Landsat 8 OLI数据提取江苏省水稻种植区域,以其为准确值,分析基于低空间分辨率MOD09A1数据江苏省水稻播种区域识别结果空间匹配状况的准确性。同时以2004-2006三年水稻生育期EVI与产量统计数据构建估产模型,估算江苏省2007年各地级市水稻单产,并将市域尺度的水稻单产转换到单个象元点尺度上,实现水稻单产空间化;基于改进的两叶直角双曲线模型,利用气象数据最低气温、最高气温、相对湿度和向下短波辐射,结合MOD15A2叶面积指数数据,计算得到水稻生育期GPP值,进而估算江苏省水稻产量。本文的主要成果和创新点:1)时间序列MODIS数据提取的水稻面积,在空间分布上有一定准确度,但总体面积偏低;修改水稻提取算法参数,使MODIS数据水稻面积提取与统计数据持平,空间匹配上存在较大误差,特别是在南京和启东等地,但主要产量区都有所提取。2)水稻估产结果在地级市尺度上,精确度维持在95%左右,在此基础上,将水稻单产值转化到单象元尺度上,细化了水稻估产结果,可以更直观的了解稻田生产力信息。3)增加25℃最大羧化速率参数(Vcmax,25)以构建了日尺度两叶直角双曲线模型估算每日GPP,并用于区域水稻估产。
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