基于高光谱遥感与SAFY模型的冬小麦地上生物量估算

• 作者: 冯海宽 刘明星 李振海 李长春 杨贵军 陶惠林
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 冬小麦 地上生物量 高光谱 SAFY模型 叶面积指数
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 192-202,220
• 页数: 12页
• 分类号: S512.1+1|S127
• 字数: 7178字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.02.021

摘要

为了探索准确、高效地估算冬小麦地上生物量(Dry aerial mass,DAM)的方法,获取了2013-2014年和2014-2015年2个生长季的冬小麦试验数据,采用植被指数反演叶面积指数(LAI),以遥感反演LAI作为遥感与SAFY(Simple algorithm for yield estimates)模型之间的耦合变量,利用主成分分析的复合型混合演化(Shuffledcomplex evolution with PCA,SP-UCI)算法优化出苗日期(D0)、有效光能利用率(ELUE)和衰老温度(STT)3个敏感参数,对冬小麦全生育期进行动态生长模拟.结果 表明,2014-2015年和2013-2014年冬小麦全生育期模型模拟地上生物量R2、RMSE和NRMSE分别为0.887、1.001 t/hm2、19.41％和0.856、1.033 t/hm2、19.86％.研究表明,耦合高光谱遥感与SAFY作物生长模型能够准确地模拟冬小麦长势的动态变化,对冬小麦地上生物量估算精度较高,可为遥感监测冬小麦长势提供参考.