基于高光谱遥感与SAFY模型的冬小麦地上生物量估算

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作   者：

刘明星;  李长春;  李振海;  冯海宽;  杨贵军;  陶惠林; 

作者机构：

河南理工大学测绘与国土信息工程学院; 

关键词：

地上生物量;  叶面积指数;  冬小麦;  高光谱;  SAFY模型; 

期刊名称：

农业机械学报

基金项目：

基于同化物分配规律及无人机平台的马铃薯产量估测研究
DSSAT模型结合遥感数据同化和气象预报的冬小麦品质预报机理研究
小麦长势无人机遥感监测关键指标参数反演机理及长势诊断模型研究

i s s n：

1000-1298

年卷期：

2020 年 02 期

页   码：

192-202+220

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(Shuffled complex 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R~2、RMSE和NRMSE分别为0. 887、1. 001 t/hm~2、19. 41%和0. 856、1. 033 t/hm~2、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。