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| 1 | 基于作物生长模型和多源数据的融合技术研究进展显示文摘精确的区域作物产量估计在社会食品安全生产中起着重要作用。首先讨论了常用的2种区域作物产量估计方法,包括产量监测和产量模拟。其中,作物生长模型能够反映作物的整个生长演变过程,并能最终预报作物产量,因此在区域作物产量预报中起着重要作用,但是由于作物生长模型在输入数据、模型参数和模型结构等方面存在较大的不确定性,导致最终的模拟结果也存在较大的不确定性,尤其是应用到区域尺度时,这种不确定性使得模拟结果同真实的作物产量空间分布图存在较大的不一致性。而产量监测,尤其是利用先进的多源遥感信息,可捕捉真实的区域尺度的地面作物生长信息,但是仅为瞬时信息。因此利用数据融合算法,融合模型和数据的优点,得到更为可靠的区域产量估计结果是十分有意义的。所以在详述了当前主要的作物生长模型的基础上,重点讨论了常用的2种数据融合技术,即优化方法和顺序数据同化方法,以及目前利用这两种方法在作物生长模型中融合观测信息的部分案例。 | 王静 李新 | 2015 | 遥感技术与应用2015，30，2： | 13 |
| 2 | 基于冠层光谱特征的冬小麦产量估算研究显示文摘快速准确的粮食作物产量估算对于国家制订粮食政策和农业可持续发展具有重要意义。利用地面高光谱遥感的优点,获取作物冠层的精细光谱,并根据植被绿峰、红边、水汽吸收波段、近红外反射峰及短波红外反射峰等特征构建高光谱指数,从而对冬小麦产量进行预测。结果表明:可见光波段、近红外波段和短波红外波段的光谱反射率与产量从返青期到抽穗期分别达到显著负相关、显著正相关和显著负相关水平;通过分析光谱参量与产量的关系,由植被红边与近红外波段反射峰所定义的归一化植被指数(NDVI)与产量的统计相关特征在所有生育期都是极显著水平,统计相关性优于其他光谱参量,利用该参量所构建的非线性模型估产效果最好,可见利用NDVI指数进行产量预报效果更好。 | 张威 潘剑君 李勇 尹正宇 卢浩东 付传城 | 2015 | 土壤通报2015，46，1： | 7 |
| 3 | 基于Green Seeker对小麦植被指数与产量形成模型的研究显示文摘小麦的产量受品种、光照、昼夜温差、降水、病虫害等自然灾害和耕地面积等综合因素的影响。通过小麦不同品种、不同灌溉方式、不同播种方式在小麦整个生育期的监测,研究小麦在不同的生长环境下建立与小麦的产量关系尤为重要。小麦冠层归一化植被指数(NDVI)以及比值植被指数(RVI)的变化情况,可利用主动遥感仪器——Green Seeker进行检测。对测量数据进行筛选,建立回归模型,解析小麦冠层植被指数与产量的变化规律,寻找基于NDVI和RVI与小麦产量的最佳估算模型,并验证小麦产量预测模型的有效性,对小麦产量预测的公式进行分析。 | 曹伟 张娜 | 2015 | 华北农学报2015，30，S1： | 3 |
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