基于NDVI和氮素积累的冬小麦籽粒蛋白质含量预测模型

李卫国; 王纪华; 赵春江; 刘良云; 宋晓宇; 童庆禧

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蛋白质含量是小麦重要的品质指标,快速、大面积获取其变化动态信息,对于品种种植区划研究和食品品质加工非常重要.通过设置不同年份、不同区域的小麦种植试验,综合分析TM遥感影像的植被指数和小麦长势信息之间的关系,结合小麦灌浆期间气候环境条件对籽粒品质形成的影响特点,建立基于NDVI和籽粒氮素积累生理生态过程的籽粒蛋白质含量预测模型.利用不同的试验数据对模型的可靠性进行了检验,模型的预测值与测量值较为一致,均方根差(RMSE)小于0.47%-0.59%.模型预测性能较好,且具有一定的解释性和机理性,可以适用于不同年度、不同区域间对小麦籽粒蛋白质含量的监测预报.基于空间遥感信息和籽粒氮素积累的生理生态过程,建立了较为简化的小麦籽粒蛋白质含量的预测模型,模型的研究不仅为实时预测不同生态条件下小麦籽粒蛋白质含量的动态变化奠定了基础,而且是对国内外现有小麦品质模型的发展和完善.

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来源
《遥感学报》 |2008年第3期|506-514|共9页
作者
李卫国; 王纪华; 赵春江; 刘良云; 宋晓宇; 童庆禧;
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作者单位

国家农业信息化工程技术研究中心,北京100089;

江苏省农科院资源与环境所,江苏,南京210014;

中国科学院遥感应用研究所,北京100101;

国家农业信息化工程技术研究中心,北京100089;

国家农业信息化工程技术研究中心,北京100089;

国家农业信息化工程技术研究中心,北京100089;

国家农业信息化工程技术研究中心,北京100089;

中国科学院遥感应用研究所,北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类遥感技术在农业上的应用;遥感图像的解译、识别与处理;
关键词
冬小麦; TM影像; 氮素积累; 籽粒蛋白质含量; 预测模型;

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