摘 要

对大范围的小麦生产进行及时而准确的监测估产对农业经济发展和粮食政策的制定有着重要的民生意义，利用遥感实时性、周期性、信息丰富的特点可以用于对农作物的估产研究。选用合适的遥感数据提取植被指数，建立作物生长的长势指标与植被指数的定量关系，可以实现对粮食产量的监测和预报。本文研究基于MODIS数据，利用ENVI、ArcGIS等软件提取河北省各地区小麦在三月下旬的NDVI值，利用ArcGIS中的栅格计算器，获取河北省各地区的NDVI均值，从河北省统计局收集近十年河北省各地区小麦的实际产量，用SPSS数学统计软件对产量数据和NDVI值进行分析后建立河北省小麦产量的估算模型，根据所得的估算模型，通过2016年的MODIS数据对当年的小麦产量进行估算，再和实际产量相对比，检验到的平均误差为14.14%，拟合优度R²为0.82，预测精度较好，综上确定了利用MODIS数据提取NDVI值对河北省小麦估产研究是可行的。

关键词：MODIS数据；NDVI植被指数；河北省小麦估产；线性回归

Abstract

Timely and accurate detection for a wide range of wheat production forecast to the development of agricultural economy and the formation of grain policy has important significance of the people's livelihood, the use of remote sensing, periodic real-time, informative characteristics can be used for research on grain yield estimation. Choose appropriate remote sensing data to extract the vegetation index, to crops growth index and vegetation index quantitative relationship, can realize the monitoring and forecast of grain production. In this paper, based on MODIS data, using ENVI, ArcGIS software to extract various areas in Hebei province wheat NDVI index, using ArcGIS raster calculator, access points in the mean NDVI, from Hebei province bureau of statistics collected nearly 10 years the actual yield of wheat in various areas in Hebei province, by using the statistical software SPSS mathematical analysis of production data and NDVI data after wheat production in Hebei province to estimate model is established. According to the vegetation index and the actual production model, using remote sensing technology to forecast the year's wheat harvest, and the actual production, inspection to the average error of 14.14%, The fitting of R² is 0.82. prediction precision is good, all identified using MODIS data extraction NDVI value research on wheat yield estimation in hebei province is feasible.

Key Words: MODIS data;Vegetation index NDVI; Hebei wheat yield estimation; Linear regression

目 录

第一章 绪论

1.1 研究的目的和意义

1.2 研究区域概况

1.3 作物估产方法的选择

1.4 本文的组织结构

第二章 基于遥感技术作物估产具体方法的介绍

2.1 国内外遥感估产研究现状

2.1.1 国外研究现状

2.1.2 国内研究现状

2.2 基于MODIS数据提取植被指数NDVI

2.2.1 MODIS数据的介绍

2.2.2 植被指数NDVI的介绍

第三章 建立估产模型的前期准备

3.1 研究的具体步骤和流程

3.2 数据的准备

3.2.1 河北省各地区历年小麦产量

3.2.2 遥感数据的时间选择

3.3 获取NDVI数据

3.3.1 MODIS数据的收集和处理

3.3.3 提取NDVI数据

第四章 河北省小麦估产模型的建立和检验

4.1 回归模型的建立

4.2 产量预测分析

第五章 总结与展望

5.1 全文总结

5.2 研究展望

参考文献

致谢

第一章 绪论

1.1 研究的目的和意义

随着人口的增加和土地资源利用的紧张，粮食生产与社会生活密切相关，也越来越受到人们的重视。粮食的生产对于国家农业的发展也是一大战略问题，管理者进行更有效的管理措施和作物规划，需要及时准确的了解一个国家或地区的粮食的产量和每年的变化。小麦是人类最为重要的食品原料和粮食，具有悠久的种植历史，现今世界小麦的分布也极为广阔，从赤道到极圈，从盆地到高原都有小麦的种植。小麦的种植在世界受到广泛的关注，其总生产量和种植的总面积在世界上也跃居第一位。尤其是在我国，小麦在北方如山西、河南等地是最主要的食品原料，大部分的人口以面食为主。小麦在我国种植面积广，北起气候寒冷的东北，南至热带地区的海南岛，西面的新疆和东部沿海地区等全国大范围地区都种植小麦^[1]。北方小麦的种植面积占全国的近八成。华北地区的河北、山西，华中地区的河南、湖北，东北地区的黑龙江，西南地区的四川，南方的江苏、安徽，还有甘肃、陕西、内蒙古等一共13个省、市、自治区的小麦产量共占全国的90%。小麦的生育期各有长短，生长周期短的有两个季度，长者生长期贯穿全年。小麦有冬小麦和春小麦两种分类，冬小麦是秋天播种夏天收获，春小麦是春天播种秋天收获。秦岭淮河以南为我国的南部冬麦区，种植面积占全国的六成。秦岭淮河以北为北麦区，种植面积占将近30%。小麦的生长适应能力很强，所以我国寒冷和热带地区都有种植，主要因为小麦对温度的适应范围大，对土壤环境的要求不高，不只是在平原上可以种植，在沙土山地也均可生长发育。冬小麦适应环境能力更强，所以各地的栽培政策也有所支持，范围也在逐步扩大。

国家在2012年曾批复《中原经济区规划》文件，该文件所覆盖的范围主要包括华北地区、安徽和河南等地，所涉及的总面积将近30万平方千米，是有关中部崛起的国家战略性文件，农业的稳定发展是中部崛起的基础。由于小麦的生产规模大，所以小麦的生产影响着粮食价格的稳定，粮食安全和社会的安定密切相关，所以小麦的生产至关重要。小麦生产也在我国的国民经济中有重要的意义，小麦自从新中国成立以来一直成为重要的粮食作物，但是受一定条件影响，小麦产量不稳定，但是农业技术的发展促进了产量稳定的增加，尤其是21世纪以来，科学技术在农业上深入应用，加上政策和技术的帮助，各地小麦产量稳步增加，所以对大范围小麦产量进行检测预报有助于小麦进一步增产，更重要的是对于农业经济发展和粮食政策的制定有着重要的意义^[2]。

1.2 研究区域概况

河北省是小麦的种植大省，总产量和种植面积仅次于河南省和山东省而位居全国第三，小麦种植的面积大约200万公顷，占全国种植面积的十分之一。中国有五个小麦优秀种植区分别为黄淮海地区、长江中下游、西南地区、西北和东北地区。河北省小麦种植区位于黄淮海的北部。河北省是华北地区的小麦主要种植区，河北省重视农业的发展，尤其在是“三农”问题和民生密切相关的今天，迎接实现全面小康社会的到来，解决好农民问题是重中之重，粮食的稳定生产和农业的发展也是各级政府和社会不可回避的重要问题，保证河北省的粮食安全就要保证小麦的稳定生产，有利于解决三农问题。近年来河北省小麦产量稳定，尤其是21世纪以来，产量持续增长，除了得益于政府政策支持，农业水平的提高，小麦品种的优化，农业生产面对自然灾害有了更强的应对能力，也和遥感技术的普及有关，根据宏观的生产水平做出有效的粮食生产管理和计划也是小麦增产不可忽视的原因^[3]。所以不只是利用生物学技术研究品种的优化，增强小麦优质程度，对粮食生产结构调整，增强河北省的小麦在全国市场竞争力，也需要重视小麦种植的计划安排，本文将以遥感技术估产为主要技术手段对小麦进行建立估产模型，进而对农业政策的制定作为参考依据。