水稻叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价其长势的重要农学参数,高光谱遥感能够实现叶面积指数的快速无损监测。为了寻找反演水稻LAI的最优植被指数,扩展水稻LAI高光谱估测模型的普适性,选取宁夏引黄灌区水稻为研究对象,通过设置不...水稻叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价其长势的重要农学参数,高光谱遥感能够实现叶面积指数的快速无损监测。为了寻找反演水稻LAI的最优植被指数,扩展水稻LAI高光谱估测模型的普适性,选取宁夏引黄灌区水稻为研究对象,通过设置不同氮素处理,借助相关分析、回归分析等方法研究高光谱植被指数与水稻LAI之间的定量关系,并通过确立的最优波段组合,构建4种植被指数与水稻LAI的高光谱反演模型。结果表明,水稻LAI在抽穗末期达到最大值,并随氮素水平的增加而增加;水稻冠层原始光谱反射率在400~722nm和1 990~2 090nm波段与LAI达到极显著负相关水平,在近红外区域760~1 315nm与LAI呈极显著正相关。模型检验结果表明,以比值植被指数RVI(850,750)为变量建立的水稻LAI估测模型最佳,研究结果可为水稻LAI的高光谱估测提供地域参考。展开更多
文摘在对宁夏灌区种植业、畜牧业、工业与居民生活排污源实地调查的基础上,结合各地区2005-2008年统计资料及已有对污染源结构的研究成果,利用统计分析和G IS技术方法,分析宁夏灌区种植业、畜牧业、工业与生活四方面的污染源的污染物的类型、排放方式及途径,并应用SPSS 13.0、ArcG IS 9.3地理信息系统空间分析软件及主成分分析和空间结构分布分析方法,研究该区农田污染源结构特征,把污染源组成分布与变化趋势采用数字化和可视化的形式展现出来,通过颜色的深浅递进将种植业、畜牧业、工业与生活四大类污染源区分出轻度、中度、重度等结构类别,最终将所研究的4个方面的污染源分别对应到灌区内各个县市。结果表明,宁夏灌区各项污染源的区域分布表现不同,且各县市污染程度按以下列出顺序依次递减,即,种植业污染源区域主要包括平罗县、中宁县;畜牧业污染源区域主要包括青铜峡市、吴忠市、平罗县;工业污染源区域主要包括中卫市、青铜峡市、吴忠市;生活污染源区域主要包括银川市、石嘴山市。该研究方法把青铜峡市、永宁县、银川市等灌区各县市污染源结构组成差异与变化趋势清晰地表示出来,对直观认识宁夏灌区黄河水污染源结构,寻求防治污染的方法途径有一定的引导作用,可为进一步开展农业污染综合防控,进行清洁生产,并为黄河水的污染防治提供参考。
