基于作物及遥感同化模型的小麦产量估测

• 作者: 刘峻明 张树誉 李俐 王蕾 王鹏新 解毅
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 模型 遥感 土壤水分 粒子滤波 冬小麦 估产 数据同化
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 179-186
• 页数: 8页
• 分类号: S127
• 字数: 10171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.20.023

摘要

为提高陕西省关中平原冬小麦的估产精度，该文通过粒子滤波算法同化 Landsat 遥感数据反演的状态量叶面积指数（leaf area index，LAI）、土壤含水量（0～20 cm）、地上干生物量数据和 CERES-Wheat 模型模拟的状态量数据，分析小麦不同生育期的 LAI、土壤含水量及生物量同化值和实测单产的线性相关性，以构建同化估产模型。结果表明，在返青期土壤含水量同化值和实测单产的相关性高于 LAI、生物量同化值和实测单产的相关性，选择土壤含水量作为最优变量；在拔节期和抽穗-灌浆期同时选择 LAI、土壤含水量及生物量作为最优变量；在乳熟期选择生物量作为最优变量。在小麦各生育时期同化最优变量的估产精度（R2=0.85）高于同时同化 LAI、土壤含水量及生物量的估产精度，同时同化 LAI、土壤含水量及生物量的估产精度高于同时同化 LAI 和土壤含水量（或 LAI 和地上干生物量、或土壤含水量和地上干生物量）的估产精度，表明在作物不同生育时期同化与产量相关性较大的变量对提高估产精度有重要作用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王蕾	中国农业大学信息与电气工程学院	33	235	9.0	13.0
2	王鹏新	中国农业大学信息与电气工程学院	88	1238	19.0	31.0
3	刘峻明	中国农业大学信息与电气工程学院	46	520	13.0	20.0
4	李俐	中国农业大学信息与电气工程学院	43	267	10.0	14.0
5	解毅	中国农业大学信息与电气工程学院	15	105	6.0	9.0
6	张树誉		2	14	1.0	2.0