在冬季小麦生长监测中应用APSIM模型
Yunlong Tan1,2, Enhui Cheng2,3,4, Xuxiang Feng5
1School of Surveg and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China.
Frontiers in plant science
|November 29, 2024
概括
这项研究通过将Sentinel-2数据与现场测量相结合,增强了冬季小麦生长监测. 农业生产系统模拟器 (APSIM) 模型提供了更准确的叶面积指数 (LAI) 和地面生物质 (AGB) 评估.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 农业学是一种农业学.
背景情况:
- 传统的冬季小麦监测依赖于单一的植被指数,如NDVI.
- 现有的方法缺乏全面的增长评估.
- 在精准农业中需要先进的技术.
研究的目的:
- 通过使用集成遥感和建模来改善冬季小麦生长监测.
- 为了全面评估,将叶面积指数 (LAI) 和地表生物质 (AGB) 纳入.
- 为了验证APSIM模型的绝对和相对增长监测.
主要方法:
- 现场测量数据与Sentinel-2卫星数据的整合.
- 使用正常化差异植被指数 (NDVI),LAI和AGB.
- 使用农业生产系统模拟器 (APSIM) 模型进行生长模拟.
主要成果:
- 通过APSIM模拟的LAI和AGB的现场测量结果非常匹配 (R2 > 0.9).
- NDVI与模拟的LAI和AGB (r > 0.74,P < 0.05) 显示出显著的正相关性.
- 综合方法提供了一个更详细,更准确的增长监测系统.
结论:
- 来自APSIM的LAI和AGB提供了卓越的冬季小麦生长监测.
- 这种方法提升了土地管理和精准农业.
- 先进的监测支持知情的农业决策.
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