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第一讲 长势监测的意义及监测指标在线视频

下一节:第二讲 植被指数构建原理

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第一讲 长势监测的意义及监测指标课程教案、知识点、字幕

大家好 欢迎大家学习

遥感数字影像处理及其农业应用

这门课程

我是中国农业大学

土地科学与技术学院的苏伟

在前面学习了如何基于遥感影像预处理

和增强处理的结果

进行农作物种植面积提取

这一类农业应用的基础上

我们将学习基于光学遥感影像的

植被指数构建

和模型定量反演农作物冠层参数的方法

并基于这些植被指数和冠层参数

进行农作物长势监测的应用

所以 本章内容共包括5个方面

第一是农作物长势监测的意义

第二是用于农作物长势监测的指标

第三是植被指数构建原理

第四是农作物冠层参数反演原理

第五是分别利用植被指数方法

和辐射传输模型

定量反演农作物冠层参数的方法

分别进行玉米全生育期长势监测的案例

首先 我们来学习第一个内容

农作物长势监测的意义

先来看一下农作物长势的定义

农作物长势是指

农作物生长的状况与趋势

可以用个体指标和群体特征来描述

株高

叶龄

叶片数

茎粗等属于个体指标

叶面积指数NDVI

归一化差值植被指数EVI

增强型植被指数

冠层叶绿素含量等

是属于群体指标

通过前面的学习

我们知道遥感具有快速获取

大面积内农作物信息的优势

所以 我们再来看一下

农作物长势遥感监测的定义

农作物长势遥感监测是指

利用遥感技术

监测农作物的苗情

生长状况及其变化

通过农作物长势遥感监测

可以及时了解农作物的生长状况

苗情 土壤的墒情 营养状况的变化

可以用于田间管理

因而

我们可以及时掌握气象灾害和病虫害

等农作物产量的影响

用于农业保险和产量估算

可用于估算粮食产量规模

也可以为农业政策的制定

和粮食贸易提供决策依据

这是一个通过冬小麦苗期无人机影像

来表达农作物不同长势的情况

通过影像 我们可以看出

在同一个时刻

不同地块的小麦长势是不一样的

主要表现为不同程度的绿色

左下角部分的绿色最为浓密

实地拍摄的照片

从照片可以看出

对应地块的小麦密度特别大

是属于长势最好的类别

影像中部偏上的三个地块的颜色也比较绿

对应的实地照片

可以看出这些地块的小麦苗情也比较密

但是没有前面那个区域的密度大

属于长势较好的一类

右下角的地块

整个地块中有的地方比较绿

有的区域能明显看出裸土的颜色

对应实地拍摄的照片也可以看出

这个区域的小麦长势一般

这两个区域中裸土的颜色占主要的地位

对应的实地拍摄照片中也可以看出

这两个区域的麦苗很稀疏

分别属于长势较差和长势很差的类别

这就是通过遥感影像

表达不同小麦长势的案例

接下来 我们来学习第二个内容

农作物长势的监测指标

首先 我们来看一下不同作物类型

各自有哪些个体的监测指标

对于水稻来说

可以有株高 叶龄 单株的带蘖

和每穴插秧株数

每穴总茎的蘖数

平方米的株数等这些指数

用来评价个体长势的指标

其中

株高是指植株从地面到植株顶端生长的

最高点的高度

叶龄是表征发育过程中的不同阶段

比如

水稻的主茎长出第七叶片时叫七叶龄

单株带蘖是指每株秧苗所带的分蘖数

每穴插秧株数是表征基本的苗数

平方米株数则是指

每平方米的范围内

所包括主茎在内的总茎蘖数

对于玉米来说

株高的概念稍有不同

抽雄前是指将

叶片拉直的最高点所对应的地面的距离

或者是一个自然的高度

抽雄后是指从地面到达雄穗顶部的高度

穗位高度则是

从地面到成熟果穗的着生节位的距离

展开叶数是指露出叶环的叶片数

可见叶数在指

在拔节前是心叶露出1-2cm

拔节后是露出5cm的叶片数

茎粗是指近地面第一 二 三节间

扁圆一面的直径

种植密度是指单位面积植株的总数量

这是玉米的个体指标

下面我们看一下大豆的个体监测指标

总的来说 大豆的个体监测指标较少

其中 出苗率是指

播下的种子数和最终长出苗数的比率

株高的概念与水稻株高的概念相同

主茎全展叶片的数量是指

主茎上全部展开的叶片的数量

以上是三种农作物长势的个体监测指标

一般是通过地面实地调查或者测量来得到

下面 我们来看一下

基于遥感影像的农作物群体监测指标

第一个是叶面积指数

英文简称是LAI

全称是Leaf Area Index

是指植物叶片单面面积与地面投影面积的比值

第二个是叶片叶绿素的含量

英文简称是LCC

全称是Leaf Chlorophyll Content

第三个是冠层叶绿素含量

英文简称是CCC

它的英文全称是

Canopy Chlorophyll Content

这两个含量分别表达

叶片尺度和整个冠层尺度上的

叶绿素a+b总的含量

第二类群体指标

是基于遥感影像的多种植被指数

比如说 NDVI归一化差值植被指数

RVI比值植被指数

EVI增强型植被指数

PVI垂直植被指数

DVI差值植被指数

和SAVI土壤调整指数

这些指数是通过遥感影像

近红外波段和红波段的数学运算

增强来突出植被

和非植被之间的差异信息

或者是植被与植被之间的差异信息

遥感数字影像处理与农业应用课程列表:

遥感之美

-请您欣赏:遥感之美

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第一章 绪论

-第一讲 课程介绍

--课程介绍

-第二讲 绪论

--绪论

-第一章 绪论--作业

-第一章 绪论--讨论

-本课程实验内容建议

--本课程实验内容建议

第二章 遥感数字影像处理基础

-第一讲 色度学基本知识

--第一讲 色度学基本知识

-第二讲 遥感影像的级别和数据格式

--第二讲 遥感影像的级别和数据格式

-第三讲 遥感影像的数字表示及特征

--第三讲 遥感影像的数字表示及特征

-第二章 遥感数字影像处理基础--作业

第三章 遥感影像预处理

-第一讲 影像辐射误差来源

--第一讲 影像辐射误差来源

-第二讲 影像辐射误差校正

--第二讲 影像辐射误差校正

-第三讲 影像几何误差来源

--第三讲 影像几何误差来源

-第四讲 影像几何误差校正

--第四讲 影像几何误差校正

-第三章 遥感影像预处理--作业

第四章 遥感影像增强处理

-第一讲 空间域影像增强

--第一讲 空间域影像增强

-第二讲 频率域影像增强

--第二讲 频率域影像增强

-第四章 遥感影像增强处理--作业

第五章 遥感影像融合

-第一讲 遥感影像融合概述

--第一讲 遥感影像融合概述

-第二讲 遥感影像融合方法

--第二讲 遥感影像融合方法

-第三讲 遥感影像融合效果评价

--第三讲 遥感影像融合效果评价

-第五章 遥感影像融合--作业

第六章 遥感影像的分类及农业应用

-第一讲 分类原理、特征和相似性度量

--第一讲 分类原理、特征和相似性度量

--第一讲 分类原理、特征和相似性度量--作业

-第二讲 非监督分类

--第二讲 非监督分类

--第二讲 非监督分类--作业

-第三讲 监督分类

--第三讲 监督分类

--第三讲 监督分类--作业

-第四讲 分类后处理和分类精度的评价与提高

--第四讲 分类后处理和分类精度的评价与提高

--第四讲 分类后处理和分类精度的评价与提高--作业

-第五讲 遥感影像分类的农业应用

--第五讲 遥感影像分类的农业应用

第七章 农作物长势遥感监测

-第一讲 长势监测的意义及监测指标

--第一讲 长势监测的意义及监测指标

-第二讲 植被指数构建原理

--第二讲 植被指数构建原理

-第三讲 农作物冠层参数反演原理

--第三讲 农作物冠层参数反演原理

-第四讲 农作物长势监测案例

--第四讲 农作物长势监测案例

-第七章 农作物长势遥感监测--作业

-第七章 农作物长势遥感监测--讨论

第八章 微波遥感及农业应用

-第一讲 微波的物理基础

--第一讲 微波的物理基础

-第二讲 SAR原理

--第二讲 SAR原理

-第三讲 微波传输模型及农作物种植面积提取

--第三讲 雷达影像特点

-第四讲 土壤水分反演

--第四讲 SAR影像预处理

-第五讲 微波传输模型

--第五讲 微波传输模型

-第六讲 农作物种植面积提取

--第六讲 农作物种植面积提取

-第七讲 土壤水分反演

--第七讲 土壤水分反演

-第八章 微波遥感及农业应用

第一讲 长势监测的意义及监测指标笔记与讨论

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