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1、本研究首先利用MODIS和ASD地面光譜數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)了一個(gè)新版本的Rice-SRS模型。新的集成技術(shù)依靠加強(qiáng)的糾正程序,能增強(qiáng)模型的穩(wěn)定性、提高估產(chǎn)精度,并使新模型比基于NOAA數(shù)據(jù)的老版本的模型更先進(jìn)。 由于不僅對(duì)圖像數(shù)據(jù)本身進(jìn)行平滑,而且應(yīng)用基于相應(yīng)水稻生長(zhǎng)的物候來(lái)進(jìn)行比較的“智能化糾正”,因此在新版本軟件中對(duì)MODIS-NDVI的糾正方法更加先進(jìn),對(duì)數(shù)據(jù)的糾正效果更好。 與上一版軟件相比,新版軟件的預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性得到
2、了提高。在上一版本中,應(yīng)用NOAA數(shù)據(jù),盡管一些估產(chǎn)的精度達(dá)到95%以上,但在非星下點(diǎn)位置像元混合比較嚴(yán)重的一些情況下,精度下降到了85%以下。但在新版軟件中,基于MODIS數(shù)據(jù)的估產(chǎn)結(jié)果的精度僅在97%-99%之間很小的范圍內(nèi)波動(dòng)。其次,利用MODISNDVI和地面光譜數(shù)據(jù)作為直接參數(shù)輸入模型,對(duì)中國(guó)浙江省余杭市的2002、2003年單季稻產(chǎn)量進(jìn)行了估產(chǎn)。 研究結(jié)果表明,新的模型能夠?qū)@取到的每一個(gè)像元的NDVI值的標(biāo)準(zhǔn)差減少
3、50%,從而能夠使估產(chǎn)結(jié)果有所改進(jìn)。而且,在2002年的估產(chǎn)研究中,利用新模型進(jìn)行的估產(chǎn)精度達(dá)到97%,試驗(yàn)區(qū)的RMSE為131.43kgha-1,驗(yàn)證區(qū)的則為103.9kgha-1。然而這個(gè)數(shù)字在2003年的重新驗(yàn)證區(qū)則為133.87kgha-1。 在2003年的試驗(yàn)中,如果僅應(yīng)用五個(gè)時(shí)相中的前四個(gè)時(shí)相的圖像數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行估產(chǎn),誤差會(huì)有少許上升,最大為3.5%。在這種情況下,由于最后一個(gè)時(shí)相圖像的獲取時(shí)間在水稻成熟前34天,因此,
4、通過(guò)加強(qiáng)對(duì)氣象數(shù)據(jù)庫(kù)中缺少數(shù)據(jù)的處理,本模型不僅可用于產(chǎn)量估計(jì),也有可能用于產(chǎn)量的預(yù)測(cè)。 利用地面光譜數(shù)據(jù)得到的NDVI值作為Rice-SRS2.0模型的輸入?yún)?shù),水稻估產(chǎn)的估計(jì)誤差可以小于5%。試驗(yàn)區(qū)和驗(yàn)證區(qū)的RMSE分別為257.42kgha-1和276.31kgha-1。 因此,通過(guò)對(duì)水稻植株不同部位的干物質(zhì)積累進(jìn)行研究,結(jié)果表明,綠色葉片的標(biāo)準(zhǔn)誤差是最小的,其次是莖桿,最后是谷粒產(chǎn)量。這種現(xiàn)象反應(yīng)了在運(yùn)用LAI進(jìn)
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