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　　在作物收獲之后，作物殘留物還田可為防止土壤表面的水蝕和風(fēng)蝕提供屏障，也有助于改善土壤結(jié)構(gòu)，增加土壤中有機(jī)質(zhì)的含量。因此，農(nóng)作物殘留物的管理是許多保護(hù)性耕作體系中的一個重要組成部分，被廣泛應(yīng)用到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。目前對作物殘留物的估算主要集中在遙感影像數(shù)據(jù)的光譜特征信息，而利用遙感影像的紋理特征信息、光譜特征信息及二者整合研究的鮮見報道。我所水環(huán)境遙感學(xué)科組成員基于東北地區(qū)實(shí)地調(diào)查的作物殘留物覆蓋度和獲得的Landsat-8 OLI影像，分析了Landsat-8 OLI影像數(shù)據(jù)與作物殘留物覆蓋度的關(guān)系。研究結(jié)果表明，光譜特征指標(biāo)歸一化差異耕作指數(shù)，簡單耕作指數(shù)，歸一化差異耕作指數(shù)7和短波紅波段歸一化差異指數(shù)與作物殘留物覆蓋度有極顯著的相關(guān)關(guān)系。在光譜指數(shù)中，歸一化差異耕作指數(shù)與作物殘留物覆蓋度有最好的相關(guān)關(guān)系（R² = 0.84和 RMSE = 12.33%）。紋理特征指標(biāo)第三波段的均值、第四波段的均值和第五波段的均值與作物殘留物覆蓋度具有較好的相關(guān)關(guān)系。在紋理指標(biāo)中，第三波段的均值與作物殘留物覆蓋度有最好的相關(guān)關(guān)系（R² = 0.71 和 RMSE = 15.21%）。整合Landsat-8 OLI影像的紋理特征和光譜特征信息可以進(jìn)一步改善作物殘留物覆蓋度估算精度（R² = 0.96 和RMSE = 8.11%）。該研究成果對中國東北地區(qū)作物殘留物覆蓋度田間管理和保護(hù)性耕作的相關(guān)性研究具有積極的推動作用。 

　　圖 1Landsat-8 OLI影像對作物殘留物覆蓋度的估算流程圖 

　　相關(guān)研究成果發(fā)表在遙感領(lǐng)域的國際主流學(xué)術(shù)期刊上（Remote Sensing）。研究工作獲得中國科學(xué)院重點(diǎn)部署項(xiàng)目（KZD-EW-TZ-16-1）資助。 

論文信息： 

[1]X. L. Jin, J. H. Ma, Z. D. Wen, K. S. Song*. 2016. Estimation of Maize Residue Cover Using Landsat-8 OLI Image Spectral Information and Textural Features. Remote Sensing, 7: 14559-14575.