农作物单产模型是农作物估产技术体系的主要组成部分。当前用于农作物估产的作物单产模型有许多，但在应用时多以单个模型进行作物单产的估算，很少考虑组合多个单产模型进行单产的综合估算，所用的模型也多为统计经验模型，一般只得到作物单产的数值信息，难以获取作物单产的空间分布信息。　　 论文在“中国农情遥感速报系统”单产估算技术研究基础上，结合当前作物单产估算模型中存在的一些问题，研究分析了常规统计经验单产模型的组合估算问题，并借此讨论了相关模型的区域适宜性；同时也探讨了如何利用高低分辨率遥感数据各自优势构建机理型遥感光合模型提取作物产量空间分布信息的技术方法。首先，论文在农作物单产区划全国范围尺度上，建立农业气象模型指标集，在此基础上，以农业气象模型、遥感指数模型和气象遥感模型等统计经验模型为单项模型，研究构建组合模型的问题，并根据组合模型的权重分配情况对三者进行区域适宜性评价分析；然后在区域尺度上，以海河流域北京地区的主要粮食作物单产为研究对象，探讨运用机理性遥感光合模型，综合利用高低分辨率遥感数据各自空间和时间分辨率互补优势来提取作物单产空间分布信息的技术方法。　　 论文的主要研究内容与成果如下：　　 (1)全国单产区划尺度上的农业气象模型指标集的建立。在全国单产区划尺度上，以各区划主要粮食作物单产估算为研究对象，采用主成分分析法建立了农业气象模型的作物单产估算指标集，该指标集明确了对不同单产区划中的相应主要粮食作物进行单产估算时应该选择哪些物候期，用什么气象因子来建立农业气象模型的应用问题。通过主成分分析提取的农业气象模型的指标集表明：在影响作物产量的气象因素中，第一主导因素为温度，主要是平均气温和最高气温，其中均温对作物产量影响具有普遍性意义；第二主导因素则表现为水分，主要为降水和相对湿度。在影响作物产量的主导物候期因子中，影响作物产量的关键物候多表现为作物由营养生长开始到作物生殖生长阶段的物候期。　　 (2)在全国单产区划基础上，提出以多个单产模型构建组合模型的方法。以“误差平方和最小，权重非负，且权重和为1”为目标约束函数，采用迭代算法计算组合模型权重，构建了以农业气象模型、遥感指数模型和气象遥感模型为单项模型的各种二元和三元组合估算模型。分析结果表明：组合模型可充分利用各单项单产估算模型提供的有用信息，得到的SSE(误差平方和)明显小于单个模型的SSE，估算相关系数R2也明显提高，表明组合模　　 型的估算精度高于单个单产估算模型的精度。　　 (3)通过分析组合模型的权重分配情况，在全国单产区划基础上建立起农业气象模型、遥感指数模型和气象遥感模型三个统计单产模型的区域适宜性体系。分析结果表明：气象遥感模型对各单产区划主要粮食作物的单产估算具有最普遍的区域适宜性，较之相应区域的农业气象模型和遥感指数模型，气象遥感模型估算具有更高的精度。　　 (4)构建机理性遥感光合模型估算作物单产。论文在Monith干物质量生产效率模型NPP=APAR×ε基础上，引入光能利用率模型和两个地面能量平衡模型SEBS(Surface Energy Balance System)与SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)构建具有一定机理性的作物产量估算模型。结果表明：遥感光合模型不仅可获取作物产量数据信息，而且还能得到作物单产的空间分布信息图；通过该模型对海河流域北京地区的2006年主要粮食作物进行单产估算，结果表明估算与实测相关性R2达到0.771，表明本文提出的遥感光合模型具有一定的可比精度。　　 (5)在运用遥感光合模型提取作物产量空间分布信息时，论文设计了一种利用TM和MODIS遥感影像各自空间和时间分辨率优势进行时间外推计算生长季作物干物质量，进而估算作物产量的方法，为今后综合利用高低分辨率遥感影像提取作物产量提供一定的方法参考。