【摘 要】
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利用定量遥感技术反演的叶面积指数(LAI)在中国北方黄淮海地区典型县市进行冬小麦单产预测研究.为提高数据质量和减少估产误差,利用Savitzky-Golay滤波技术降低云对NDVI数据
【机 构】
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农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,
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利用定量遥感技术反演的叶面积指数(LAI)在中国北方黄淮海地区典型县市进行冬小麦单产预测研究.为提高数据质量和减少估产误差,利用Savitzky-Golay滤波技术降低云对NDVI数据的影响及数据缺失;通过冬小麦实测LAI进行时序内插,模拟得到实测点每日冬小麦LAI,继而获得实测点主要生育时期平均LAI;在此基础上,建立了冬小麦主要生育时期平均LAI与作物单产关系模型,改变目前利用生育时期内某一时间点LAI代替整个生育时期LAI的方法;在模型择优基础上,得到最佳遥感估产关键期——开花期LAI与单产统计模型;最后,利用MODIS-NDVI经验模型反演得到的开花期平均LAI进行2008年冬小麦单产预测.结果表明:与地面实测的冬小麦单产相比,研究区估产平均相对误差为1.21%,RMSE达到257.33kg·hm-2,可以满足大范围估产的要求.利用上述方法可以在研究区冬小麦收获前20～30d进行准确的单产估计.
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