IGSNRR OpenIR
基于冠层光谱植被指数的冬小麦作物系数估算
李贺丽1; 罗毅2; 赵春江1; 杨贵军1
2013
Source Publication农业工程学报
ISSN1002-6819
Volume029Issue:020Pages:118
Abstract目前针对局地气候条件下某一作物类型的作物系数及其年际变化已开展了较多分析,但适于区域尺度运用的作物系数估算方法的研究还比较缺乏,这是将FAO 56作物系数法成功应用于区域作物实际蒸散量估算的关键环节。该文基于2008-2009和2009-2010年度2个冬小麦生长季的大田试验数据,研究了作物系数(Kc)、基本作物系数(Kcb)与8种常用冠层光谱植被指数(VIs)的相关关系以及水分和氮素胁迫对其的影响,分析了基于VIs估算作物Kc、Kcb的可行性,并对其估算精度进行了验证。结果表明,高氮水平下Kcb较大而土壤蒸发系数(Ke)较小,低氮水平下Kcb较小而Ke较大,不同施氮水平下Kc无明显规律性差异。冬小麦Kc与VIs相关性较弱(决定系数R2=0.094~0.150,p〈0.01,n=195),而Kcb与VIs则具有很强的相关性(决定系数R2=0.511~0.685,p〈0.01,n=195);施氮水平不影响Kcb-VIs关系,而不足以使冠层光谱出现明显表征的水分胁迫可使Kcb-VIs相关关系减弱。利用VIs估算的冬小麦实际生长条件下的Kcb值与FAO 56确定的Kcb值均具有很好的线性回归关系(R2=0.765~0.864,n=150),其中增强型植被指数(EVI)的估算精度最好。但在不足以使冠层光谱出现明显表征的水分胁迫条件下,利用该法可能会产生较大误差,还需要结合其他途径获取的水分胁迫信息来准确确定。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/99151
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.北京市农林科学院农业信息技术研究中心
2.中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
李贺丽,罗毅,赵春江,等. 基于冠层光谱植被指数的冬小麦作物系数估算[J]. 农业工程学报,2013,029(020):118.
APA 李贺丽,罗毅,赵春江,&杨贵军.(2013).基于冠层光谱植被指数的冬小麦作物系数估算.农业工程学报,029(020),118.
MLA 李贺丽,et al."基于冠层光谱植被指数的冬小麦作物系数估算".农业工程学报 029.020(2013):118.
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