【摘 要】
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玉米是我国重要的粮食作物。考虑到近些年国内玉米消费量不断增加,并且玉米是我国第二大粮食品种,播种面积和产量都处于世界前位。因此,建立一种稳定、快速、准确的玉米产量模型,不仅可以清楚地掌握玉米在该地区的产量,为农业生产提供科学依据,还可以为当地政府提供合理的作物种植调整决策,为农业信息的快速采集提供有效的技术途径。本文以奇台县玉米为研究对象开展基于不同遥感平台的估产模型研究。为了使此次估产研究具有更
【基金项目】
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自治区科技支疆项目“新疆农业大数据共享数据库平台建设-农田土壤大数据的构建”（项目编号:2016E02083）,课题主持人:朱磊副教授（新疆农业大学草业与环境科学学院）；
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玉米是我国重要的粮食作物。考虑到近些年国内玉米消费量不断增加,并且玉米是我国第二大粮食品种,播种面积和产量都处于世界前位。因此,建立一种稳定、快速、准确的玉米产量模型,不仅可以清楚地掌握玉米在该地区的产量,为农业生产提供科学依据,还可以为当地政府提供合理的作物种植调整决策,为农业信息的快速采集提供有效的技术途径。本文以奇台县玉米为研究对象开展基于不同遥感平台的估产模型研究。为了使此次估产研究具有更高的适用性、便捷性和可操作性,分别选取遥感监测中被广泛应用的植被指数和表征玉米生长发育的农学因子作为玉米估产建模的特征参数。首先,根据航天遥感平台2016-2019年不同生育期Landsat8 OLI影像提取的7种植被指数,和地面遥感平台2019年实地采集的不同生育期3种农学因子,在相关性分析的基础上得出玉米估产最佳生育期,与产量做回归分析建立基于不同年际的植被指数估产模型和农学参数估产模型;最后将2019年的实际产量作为验证,分析各模型的预测能力,讨论模型的年际稳定性,筛选出其中最佳的玉米估产模型。本文主要的研究结果如下:（1）根据Landsat8 OLI遥感影提取的2016-2019年玉米关键生育期植被指数与产量间的相关分析表明,乳熟期NDVI、GNDVI、ENDVI与产量相关性最高,相关系数分别为0.751、0.748、0.729;地面实测农学数据中抽雄期SPAD与产量相关性最高,相关系数达到了 0.875。（2）使用线性逐步回归算法进行产量建模,结果表明使用乳熟期遥感植被指数NDVI作为自变量时,模型的R2最高达到了 0.7965,RMSE为2.056t/hm2;使用实测农学数据建立的模型中,建立的模型R2最高为0.8749,RMSE为1.507t/hm2。（3）在基于不同数据建立的模型中,预测精度由高到低依次为:2019年SPAD模型＞2019 年LNC模型＞2019 年NDVI模型＞2018 年NDVI+ENDVI模型＞2016-2018 年NDVI模型。另外,地面农学参数模型预测精度最高,达到88.368%,预测精度最低的为2016年模型,精度为78.086%。（4）基于2016-2018年Landsat8 OLI遥感数据的综合产量模型预测精度较高达到了83.745%,符合估产的精度要求,说明基于连续年度的估产模型具有年际间的稳定性。
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