基于quickbird遥感影像的农田管理分区划分研究

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1、9期宋晓宇等：基于Quickbird遥感影像的农田管理分区划分研究2007基于Quickbird遥感影像的农田管理分区划分研究宋晓宇1，2，王纪华1，刘良云1，黄文江1，沈涛2，喻铮铮3（1国家农业信息化工程技术研究中心，北京100089；2北京师范大学地理学院/北京师范大学遥感与GIS研究中心，北京100875；3河南理工大学，焦作454003）摘要：【目的】以高空间分辨率Quickbird遥感影像作为管理分区划分的数据源，结合地面土壤养分采样数据进行管理分区划分研究。【方法】在对数据进行空间变异分析的基础上，采用3种不同的分区方式对研究区进行田块尺度内管

2、理分区的划分：1）利用土壤养分数据划分管理分区；2）利用冬小麦遥感长势信息划分管理分区；3）利用土壤养分信息结合冬小麦长势信息划分管理分区。【结果】与划分前的地块变异情况相比，利用土壤养分数据进行管理分区划分的方法，在很大程度上提高了不同分区内土壤的均一度，而光谱指数和产量的变异系数也有所降低；利用光谱数据进行管理分区划分，土壤养分的变异系数总体上有所减低，但降低的幅度小于利用土壤养分数据划分的管理分区，光谱指数和产量的变异系数都有大幅度降低；利用土壤数据结合光谱数据进行管理分区划分，土壤养分和光谱指数以及产量的变异系数普遍降低。【结论】在划分管理分区时，综

3、合考虑土壤养分和光谱数据的空间变异情况是最佳选择，但当缺乏土壤养分数据时，利用遥感影像进行管理分区的划分也是可行的。关键词：Quickbird遥感影像；管理分区；土壤养分；空间变异分析ResearchofManagementZonesGeneratingBasedonQuickbirdImagerySONGXiao-yu1,2,WANGJi-hua1,LIULiang-yun1,HUANGWen-jiang1,SHENTao2,YUZheng-zheng3(1NationalEngineeringResearchCenterforInformationTec

4、hnologyinAgriculture,Beijing100097;2CollegeofGeography/ResearchCenterforRemoteSensingandGIS,BeijingNormalUniversity,Beijing100875;3HenanUniversityofScienceandTechnology,Jiaozuo454003)Abstract:【Objective】Thisstudytriesusehigh-resolutionmulti-spectralremotesensingdata-Quickbirdimager

5、ytogeneratewithin-fieldmanagementzone.【Method】Afterspatialanalysisofsoilnutrientsamplingdata,threemethodsofmanagementzonegeneratingwereevaluatedinthisstudy：1)usingsoilnutrientsamplingdatatogeneratemanagementzonemap;2)usingcropremotesensinginformationtogeneratemanagementzonemap;3)us

6、ingsoilnutrientdataandcropremotesensinginformationtogeneratemanagementzonemap.【Result】Resultsindicatethatusingremotelysenseddataandsoilpropertydatareducedthevarianceofsoilpropertyandspectralparameterswithinmanagementzonecomparedwithfieldscalesoilpropertyvariability.【Conclusion】Resu

7、ltsshowthatthereisafeasibilitytouseremotelysenseddatatogeneratemanagementzone.Keywords:Quickbirdimagery;Managementzone;Soilnutrient;Spatialvarianceanalysis9期宋晓宇等：基于Quickbird遥感影像的农田管理分区划分研究20070引言基金项目：国家自然基金项目40471093；北京市科技新星计划2005A023；作者简介：宋晓宇（1973-），女，湖北人，助研，研究生，博士，研究方向为农业遥感应用。电话：

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