【摘 要】
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随着遥感技术的迅速发展,农业遥感应用也越来越广泛,主要体现在对作物长势、产量、灾害等方面的监测评价。农作物长势监测和产量的提前预测,在实现田间生产管理、保障粮食安全上都起到了至关重要的作用。本文以关中地区冬小麦为对象,在冬小麦的关键生育期进行冠层光谱数据采集和农学参数测定,通过光谱变换处理,选择“三边”参数、植被指数等光谱参数,与农学参数（地上部生物量、植株氮含量、叶绿素含量）进行相关分析,分别构
【基金项目】
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国家高新技术研究发展计划“863”项目基金（编号:2013AA102401）
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随着遥感技术的迅速发展,农业遥感应用也越来越广泛,主要体现在对作物长势、产量、灾害等方面的监测评价。农作物长势监测和产量的提前预测,在实现田间生产管理、保障粮食安全上都起到了至关重要的作用。本文以关中地区冬小麦为对象,在冬小麦的关键生育期进行冠层光谱数据采集和农学参数测定,通过光谱变换处理,选择“三边”参数、植被指数等光谱参数,与农学参数（地上部生物量、植株氮含量、叶绿素含量）进行相关分析,分别构建估算模型。此外,为了能够较好地全面反映冬小麦的真实生长情况,本文构建综合长势指标,进而开展多角度多方面的冬小麦长势监测研究。在此基础上,为准确、有效地预测冬小麦产量,本文提出了较为准确的估产方法,并对比分析提出冬小麦产量在不同生育期内的最佳模型。主要研究内容及结论如下:（1）针对单一农学参数反演问题,利用地面冠层高光谱数据和实测农学参数数据,在分析各光谱参数与各农学参数相关性的基础上,采用多元逐步回归筛选出有效变量,构建了各单一长势参数的最优估算模型。结果表明,地上部生物量估算模型的建模集R2范围为0.45-0.89,平均R2为0.70,均达到显著水平,整体拟合效果较好;验证集RPD在1.08-1.66之间,拔节期预测能力最佳,RPD均在1.4以上,其余生育期存在RPD小于1.4的模型,无法对样本进行预测,其中,拔节期利用一阶导数逐波段组合植被指数的随机森林模型效果最好,可以用于冬小麦地上部生物量的精确反演。植株氮含量估算模型的建模集R2范围为0.20-0.88,各生育期中,除偏最小二乘法拟合精度较差外,其余建模方法均达到显著水平;验证集RPD范围为0.97-1.84,63%模型的RPD≥1.4,可以进行预测,其中,在灌浆期基于组合光谱参数的XGBoost模型构建的冬小麦植株氮含量估算模型预测结果最佳。叶绿素含量估算模型的建模集R2范围为0.16-0.98,平均R2为0.70,除开花期基于红边参数的三种模型外,其余模型均达到显著水平;验证集RPD范围为0.73-3.86,52%模型的RPD达到1.4以上,其中,基于红边植被指数RF算法构建的冬小麦叶绿素含量估算模型效果最优,具有极好的预测能力。（2）由于在一定程度上,单一长势参数反演只能反映作物的局部信息,难以多方面反映作物的真实生长情况,本文尝试分别采用熵权、主成分分析法（PCA）将地上部生物量（AGB）、植株氮含量（PNC）和叶绿素含量（SPAD）三个单一长势参数进行综合,构建冬小麦的综合长势指标（Comprehensive Growth Index,CGI）,采用PLS、RF和XGBoost算法进行综合长势指标的遥感反演模型构建。结果表明,基于熵值法的CGI估算模型建模集R2范围在0.42-0.87,平均R2为0.63,均具有较好的拟合效果;验证集RPD范围在1.49-2.13,有17%模型的RPD在2.0以上。基于PCA的CGI估算模型建模集R2范围在0.5-0.86,平均R2为0.66,拟合效果优于熵权法构建的CGI;验证集RPD范围在1.42-2.17,有33%模型的RPD在2.0以上,较熵权法构建的CGI的预测能力有所提高。综上,基于PCA方法构建的CGI估算模型能够较为全面的监测冬小麦实际生长情况,效果最佳的模型为灌浆期的随机森林RF模型,其鲁棒性RPD为2.17,具有极好的预测能力,决定系数R2为0.81,均方根误差RMSE为0.04。（3）依据地面高光谱数据,本文选取光谱指数经验模型估产法和基于连续小波变换两种估产方法,构建分生育期冬小麦估产模型。结果表明,对于光谱指数的估产模型而言,建模集R2范围为0.67-0.88,平均R2为0.78,验证集RPD均大于1.4,平均RPD为1.56,最终产量的估算效果从高到底分别是灌浆期＞拔节期＞开花期＞抽穗期,最优估产模型验证RPD为1.69,R2为0.65,RMSE为362.5 kg/ha;对于基于连续小波变换的估产模型而言,建模集R2范围为0.60-0.89,平均R2为0.75,验证集RPD均大于1.4,平均RPD为1.52,最终产量的估算效果从高到底分别是开花期＞拔节期＞灌浆期＞抽穗期,最优估产模型验证RPD为1.53,R2为0.65,RMSE为290.4 kg/ha。对比两种方法,基于光谱指数经验模型估产方法整体上要优于基于连续小波变化的估产模型。
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