【摘 要】
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冬小麦是我国的主要粮食作物之一,及时准确的进行区域冬小麦长势监测和产量估测对保证国家粮食安全具有重要的意义.随着作物模型的日臻完善和遥感数据时空分辨率的进步,
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院农业部农业信息获取技术重点实验室
【出 处】
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2015中国地理信息科学理论与方法学术年会
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冬小麦是我国的主要粮食作物之一,及时准确的进行区域冬小麦长势监测和产量估测对保证国家粮食安全具有重要的意义.随着作物模型的日臻完善和遥感数据时空分辨率的进步,同化遥感信息与作物生长模型已经成为了冬小麦产量估测的重要方法之一.SWAP(Soil-Water-Atmosphere-Plant)模型为一综合考虑了土壤水分运动及作物生长条件的作物生长模型.蒸散发(Evapotranspiration：ET)反映了地表水热平衡状况,叶面积指数(leaf area index：LAI)或植被指数反映作物光合作用能力以及生长状况,准确的估算或模拟区域ET及LAI或植被指数并且与SWAP模型同化可以提高水分胁迫下SWAP模型在区域范围上的应用.本研究以陕西省关中平原地区的2011-2012年的冬小麦为研究对象,选择SWAP模型为动态模型,MODIS LAI和ET产品及HJ卫星数据为遥感观测,以冬小麦关键生育期的遥感观测与模型模拟的LAI和ET构建代价函数.基于SCE-UA算法为全局优化算法,开展了基于同化遥感信息与作物生长模型的区域冬小麦产量估测研究.
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