基于信息扩散和关键期遥感数据的冬小麦估产模型.pdf

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1、第27卷2011焦第2期2月农业工程学报TransactionsoftheCSAEVr01．27No．2Feb．201l187基于信息扩散和关键期遥感数据的冬小麦估产模型朱再春，陈联裙，张锦水※，潘耀忠，朱文泉(北京师范大学资源学院，地表过程与资源生态国家重点实验室，北京100875)摘要：农作物估产对于国家制定粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义。为构建高精度的作物估产模型，探讨了一种将信息扩散原理和关键期遥感数据相结合的农作物遥感估产方法。首先利用信息扩散原理将关键期遥感数据生成的NDVI和实割实测产量数据扩散到多维监控空间，采用模糊合成的方法建立

2、关键期遥感数据和实割实测产量之间的离散关系模型。然后针对模型的稳定性和精度进行交叉验证，并与多元线性回归模型和BP神经网络模型进行对比。结果表明，利用信息扩散方法构建的遥感估产模犁稳定性和精度都明显提高，与多元回归方法和BP神经网络方法相比，决定系数分别提高0．180、0．491，均方根误差分别降低173．10、487．79kg／hill2。该方法能较好地模拟冬小麦遥感估产中归一化植被指数和产量之间的非线性关系，且泛化推广能力优异，为应用关键期遥感数据进行冬小麦估产提供了一种有效方法。关键词：农作物，遥感，模型，信息扩散，冬小麦估产doi：10．3969／

3、j．issn．1002—6819．2011．02．031中图分类号：TP79：S127，$512．1+1文献标志码：A文章编号：1002—6819(2011)-02-0187-07朱再春，陈联裙，张锦水，等．基于信息扩散和关键期遥感数据的冬小麦估产模型[J】．农业工程学报，2011，27(2)：187—193．ZhuZaichun,ChertLianqun,ZhangJinshui，eta1．Winterwheatyieldestimationmodelbasedoninformationdiffusionandremotesensingdataatmaj

4、orgrowthstages[J]．TransactionsoftheCSAE，201l，27(2)：187—193．(inChinesewithEnglishabstract)0引言农作物的播种面积、产量等信息是国家制定粮食政策和经济发展计划的重要依据。冬小麦是中国主要粮食作物之一，播种面积占粮食作物总播种面积的五分之一。及时了解冬小麦面积、长势及产量，对加强其生产管理，进一步发挥其生产潜力，帮助政府有关部门制定科学合理的粮食政策和决策有重要意义【l】。传统的农作物估产方法主要有统计预报方法、气象统计方法和农学预报方法等[2-4]。统计预报产量在较大行政

5、范围内精度较高，但这类方法没有考虑作物本身的特性，也无法得到作物产量的空间分布信息；气象统计方法历史较悠久，在使用该方法进行大范围作物估产时，应注意解决气象站点数据内插和由气象站点数据得到的单点作物产量的空间外推问题；农学预测预报方法具有良好的农学基础，但农学参数与影响因子之间的关系很难标定，加之中国种植制度的复杂性，使得农学参数在区域间变化复杂，不易应用于大范围作物估产。20世纪70年代以来，遥感技术在世界范围内得到了迅速发展和广泛应用，为农作物长势的宏观动态监测和产量估算提供了一种新的科学手段。收稿日期：2010-12．15修订日期：2011．ol-2

6、6基金项目：国家粮食主产区粮食作物种植面积遥感测量与估产业务系统(2006AAl20101)：北京市统计生态资源遥感测量运行系统作者简介：朱再春(1985一)。男。湖北人，博士生，现从事农作物估产、数字图像处理等方面的研究．北京北京师范大学资源学院，100875．Emaii：zhu．zaichun@gmail．com※通信作者：张锦水(1978一)，男。河北人。博士，现从事统计遥感，遥感信息提取等方面的研究。北京北京师范大学资源学院，100875．Email：zhan窖ish@bnu．educn目前，利用遥感技术进行作物估产的方法中，统计模型方法操作实施简

7、单、灵活，是当前作物遥感估产的主要常规方法。统计模型方法包括线性模型方法和非线性模型方法。由于作物产量形成机理通常表现为非线性，基于遥感数据与产量统计关系的线性方法，通常存在经验特征强、精度不够高的缺点151。因此，非线性的遥感估产模型日益受到重视，如神经网络法睁9】和支撑向量回归【10】等。神经网络是人脑神经元的近似模拟，其建模的精度往往受主观因素的制约，训练过程易陷入局部极值和过学习，影响预测的精度[71。而支撑向量回归在其核函数的选取和核函数的一些参数确定上带有经验性，仍需进一步研列10l。信息扩散原理【11l是一种探寻样本内在规律的模糊数学处理方法

8、。近年来，信息扩散方法的应用也逐渐兴起，主要体现在风险分析等领域【