香梨作为重要的林果产业,在乡村经济发展中具有较高地位。本文以南疆香梨为研究背景,建立一套潜在情况下的梨树生长模拟与遥感同化策略,为梨树种植、农业管理与产量评估提供客观的定量分析手段。试验数据,选取南疆7年生盛果期细长纺锤形梨树作为研究对象,围绕农业管理（传粉、施肥、剪枝、浇灌、旋耕、农药、摘果）,数据选取与测量方案（物候期、叶片、果实、枝干、土壤、遥感图像、气象）三个方面进行整体方案设计,同时对所测量数据进行相应预处理,并提出叶面积测量与果树植被统计评估两种自动化方案。所得数据为后续流程提供基础保障。遥感反演,将LAI作为反演对象,对ASD获取的冠层光谱使用DWT与MSC校正,将校正后光谱与无人机遥感数据进行5种植被指数计算与比对,证明无人机植被指数满足精度要求。使用一种阈值方法对遥感图像进行除草预处理,去除环境变量扰动。对剪裁后试验地进行ROI数据集提取,以NDVI作为模型变量使用PLSR、SVR、RF、XGBoost分别构建4个时期LAI回归模型。其中,XGBoost对于四个时期LAI拟合程度较好预测集R~2均值为0.743、RMSE均值为0.163。使用XGBoost对裁剪区域进行反演,得出5～8月LAI分别为1.51、2.45、3.39、3.05。模型建立,基于Wofost进行梨树生长模型构建,结合DVS与BBCH尺度建立一种适用于梨树的物候期尺度,并将TDWI重定义为原始根与枝干的干重,对TSUM1、TSUM2、TSUMEM、SPAN、Q10、TDWI状态变量与DVS、LAI、TWSO、TWLV、TWST、TAGP输出变量进行敏感性分析。采用物候期、能量流动、模型初始化的标定顺序,参照敏感性分析结果、先验知识与实际测量值进行模型构建。结果表明物候期、植被指数与地上生物量能够较好吻合梨树实际生长发育情况。数据同化,对遥感反演LAI与Wofost生长模型使用强迫法、En KF更新法、SUBPLEX校准法进行数据同化并进行结果比对。相较原始模型模拟结果,同化方法对于部分实际生长情况拟合程度均有提高。三种同化方案中强迫法与实际测量结果拟合程度较低,当观测点较多时SUBPLEX拟合程度更佳,当观测点较少时En KF拟合程度更为准确。结论,本文使用同化方法作为“桥梁”,将作物模型中机理性强、长时序性优点与无人机多光谱表型参数高估算精度的优点相结合,提高了理想情况下梨树生长模拟模型精度,为实际种植与管理提供客观分析手段。