【摘 要】
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利用遥感技术准确估算水稻产量对农业决策至关重要。经验统计模型作为最常用的遥感技术估产方法,只关注到水稻在某个或多个时刻的生长状况,忽略了水稻产量的形成是个动态变化的过程这一特点。本文以2018年42种杂交水稻的冠层反射率为基础数据,计算并筛选出最佳的光谱累积量信息,将其与水稻产量进行回归。结果表明,ACC（72,98）在本文所选的9个植被指数中都与水稻产量呈现出较好的相关性,优于孕穗期的估产精度,
【出 处】
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第八届高分辨率对地观测学术年会论文集
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利用遥感技术准确估算水稻产量对农业决策至关重要。经验统计模型作为最常用的遥感技术估产方法,只关注到水稻在某个或多个时刻的生长状况,忽略了水稻产量的形成是个动态变化的过程这一特点。本文以2018年42种杂交水稻的冠层反射率为基础数据,计算并筛选出最佳的光谱累积量信息,将其与水稻产量进行回归。结果表明,ACC（72,98）在本文所选的9个植被指数中都与水稻产量呈现出较好的相关性,优于孕穗期的估产精度,验证了本文估产方法的可行性。分蘖后期至孕穗期的光谱累积量作为多生育期植被信息,可表征水稻在关键生育期的光合作用能力总和。因其包含多个生育期的植被信息而优于单生育期估产精度,又因其不包含杂糅无效的植被信息而优于全生育期估产精度。
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