江苏省农业科学院科研基金(6110649) 作品数:8 被引量:113 H指数:7 相关作者: 李卫国 刘良云 赵春江 姜海燕 宋晓宇 更多>> 相关机构: 江苏省农业科学院 国家农业信息化工程技术研究中心 南京农业大学 更多>> 发文基金: 江苏省农业科学院科研基金 国家自然科学基金 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 农业科学 自动化与计算机技术 天文地球 更多>>
冬小麦抽穗期长势遥感监测的初步研究 被引量:15 2007年 李卫国 王纪华 赵春江 刘良云关键词:冬小麦 抽穗期 长势 遥感监测 基于ASP.NET的农情数据管理系统设计与实现 被引量:3 2006年 介绍了基于ASP.NET技术农情数据管理系统的需求分析、功能设计、数据设计、系统结构设计及开发过程。系统以.NET为技术平台,后台数据库为SQL Server 2000,开发语言为Visual C#.NET,实现包括自然条件、经济状况、社会情况、土地利用、植被信息等的管理与维护功能,可为农业生产管理与决策提供定量化的共享信息平台。 李卫国 姜海燕 丁银芳关键词:ASP.NET 基于TM遥感信息和产量形成过程的水稻估产模型 被引量:11 2007年 基于遥感信息获取的瞬时性与广域性,结合水稻产量形成的生理生态过程及其与气候环境的相互关系,建立了较为简化的水稻估产模型。通过组件化的设计方法实现了遥感信息和估产模型的耦合,即利用抽穗期遥感影像反演的叶面积指数和生物量及时替换水稻估产模型对应参数变量,进而实现对水稻产量形成的估测。对模型检验的结果显示,水稻产量的预测值与实测值较为一致,预测水稻产量的RMSE为610.47 kg/hm2,表明利用水稻估产模型可以对不同年份、不同区域的水稻产量形成情况进行监测预报。 李卫国关键词:水稻 遥感 TM影像 3S技术在作物生长监测与管理中的应用分析 被引量:8 2006年 近年来,3S技术的集成应用对传统农业生产管理模式产生了较大影响,带来了巨大的经济、社会和生态效益。本文简要概述地理信息系统(G IS)、遥感(RS)和全球定位系统(GPS)概念,分析了这3种技术在作物种植面积量算与产量估测、精细农作以及农作管理决策等方面的应用现状,并指出其应用模式中存在的一些问题。最后,对3S技术在作物生长监测与管理中的应用前景进行了展望。 李卫国 王纪华 赵春江 李秉柏 刘良云关键词:作物 地理信息系统 遥感 全球定位系统 基于TM影像的冬小麦苗期长势与植株氮素遥感监测研究 被引量:23 2007年 叶面积指数和叶片氮素含量是决定小麦群体长势的重要生理指标,也是制定栽培管理措施的必要依据。利用遥感监测小麦返青后的叶面积指数和叶片氮素含量,便于及时采取施肥、灌溉、中耕等调控措施,达到优质、高产稳产、高效的目的。本文使用TM影像数据与实地GPS定位相结合的方法,研究了冬小麦返青后叶面积指数及植株氮素含量的变化态势。结果表明:(1)TM影像的NDVI的地域性差异较大,且随纬度呈现极明显的线型负相关变化态势;(2)将用NDVI反演的LAI与实测的LAI进行比较,二者较为一致,其均方差根(RMSE)为0.111;(3)利用NDVI监测的小麦植株氮素含量与实地观测的植株氮素含量较为相近,二者的RMSE为0.085。总之,利用TM影像的NDVI可以快速、精确地监测返青期小麦的LAI和植株氮素营养状况。同时,本研究结果也可为冬小麦返青期的苗情诊断和管理决策提供及时、准确的信息支持。 李卫国 王纪华 赵春江 童庆禧 刘良云关键词:冬小麦 TM影像 叶面积指数 氮素含量 基于ArcGIS的水稻生产管理信息系统(ARCMIS)的设计与实现 被引量:7 2006年 李卫国 姜海燕 王旭关键词:水稻 GIS 基于卫星遥感的冬小麦拔节期长势监测 被引量:39 2007年 为给小麦调优栽培提供信息支持,利用卫星影像信息结合地面试验数据,通过分析小麦拔节期叶面积指数、生物量以及植株氮素含量三个群体质量指标与植被指数之间的关系,建立了基于归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)的小麦群体质量指标监测模型。结果表明,NDVI与叶面积指数和植株氮素含量呈现显著的正相关关系(R2分别为0.8483和0.8238),与地上部生物量间的相关性未达显著水平(R2=0.7746)。RVI与叶面积指数和植株氮素含量呈线性正相关(R2=0.7651和R2=0.78),而与地上部生物量呈显著线性正相关(R2=0.8277)。利用不同的试验数据对所建模型进行了检验,监测值与实测值较为吻合,根均方差(RMSE)分别为0.19、106.13 kg.ha-1和0.136%,显示模型具有较好的监测性和通用性。因此,在拔节期可以利用NDVI对叶面积指数和植株氮素含量进行监测,对地上部生物量的监测则以利用RVI数据较好。 李卫国 赵春江 王纪华 刘良云 宋晓宇关键词:冬小麦 拔节期 TM影像 遥感和生长模型相结合的小麦长势监测研究现状与展望 被引量:27 2007年 遥感影像的信息波段及其组合可以反映农作物生长的空间信息,可对小麦进行长势监测和产量估算,具有及时性和广域性。生长模型是集气候、土壤、品种和栽培措施等因素为一体的,对作物的物候发育、光合生产、器官建成、同化物积累与分配以及产量与品质形成等生理过程及其与环境和技术因子关系综合量化的动态数学模型,具有机理性和预测性。将二者结合用于长势监测不但具有理论研究价值,还具有广泛的应用前景。本文在简要概述小麦生长模型和长势遥感监测研究进展的基础上,总结了生长模型和遥感相结合的小麦长势监测应用的研究进展,并提出一些今后研究设想。 李卫国 赵春江 王纪华 刘良云关键词:小麦 遥感 长势