基于光谱反射信息的作物单产估测模型研究进展

及时准确地估测区域作物单产信息,对于粮食安全预警、粮食贸易流通,以及农业可持续发展都具有非常重要的意义。基于光谱反射信息的遥感技术,能够实时获取作物和土壤在不同时间和空间尺度下的分布信息,为区域作物单产估测研究提供了新的机遇和挑战。在简单介绍作物反射光谱特性和作物单产影响因素的基础上,分经验模型、半经验半机理模型和机理模型三部分,详细论述了基于光谱反射信息的作物单产遥感估测模型的国内外研究进展,并指出基于作物生长机理模型与多时相遥感信息同化技术的研究,应该是未来区域作物单产估测的重要发展方向之一。今后应该重点加强作物冠层关键参数(如叶面积指数、叶绿素浓度、作物吸收光合有效辐射系数、植被覆盖率等)的定量反演研究,同时加强多源遥感数据替代和整合技术研究,以及作物模型与遥感信息同化关键技术研究,以进一步改善单产估测精度和提高系统可运行性。     

遥感信息与作物生长模型的区域作物单产模拟

利用外部数据同化作物生长模型提高区域作物单产模拟精度是近年来的研究热点.该文以遥感反演的叶面积指数(LAI)作为结合点,以黄淮海粮食主产区典型县市夏玉米为研究对象,在区域尺度利用全局优化的复合形混合演化( SCE-UA)算法进行了遥感反演LAI信息同化EPIC (environmental policy integra...     

基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测

为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。     

基于时间序列LAI和ET同化的冬小麦遥感估产方法比较

为了评估同化时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)和蒸散发(evapotranspiration,ET)产品对冬小麦产量估测的有效性和适用性,该文选择陕西省关中平原冬小麦为研究对象,以SWAP为作物生长动态模型,利用冬小麦关键生育期的遥感观测和SWAP模拟LAI、ET趋势变化信息构建代价函数,以SCE-UA作为优化算法最小化代价函数,重新初始化SWAP模型中的出苗日期和灌溉量2个参数。重点比较了基于向量夹角和一阶差分2种代价函数的冬小麦单产估测精度。结果表明,同化MODIS LAI和ET后,冬小麦产量的估测精度比未同化精度(r=0.57,RMSE=1 192 kg/hm2)有显著提高,并且基于向量夹角代价函数法同化策略的单产估测精度(r=0.75,RMSE=494 kg/hm2)高于一阶差分代价函数法(r=0.73,RMSE=667 kg/hm2)的估测精度。该方法为其他区域的水分胁迫模式下遥感与作物模型双变量数据同化提供了参考。     

基于多源无人机影像特征融合的冬小麦LAI估算

为探讨无人机多源影像特征融合估测作物叶面积指数的能力,该研究以冬小麦为研究对象,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机和UHD185成像光谱仪获取研究区冬小麦关键生育期（扬花期、灌浆期）的可见光和高光谱影像。综合考虑可见光、高光谱影像特征与冬小麦叶面积指数的相关性及影像特征重要性进行特征筛选,然后,以可见光植被指数、纹理特征、可见光植被指数+纹理特征、高光谱波段、高光谱植被指数及高光谱波段+植被指数分别作为输入变量构建多元线性回归、支持向量回归和随机森林回归的叶面积指数估测模型（单传感器数据源）;以优选的两种影像特征结合支持向量回归、随机森林回归构建叶面积指数估测模型（两种传感器数据源）,比较分析单源与多源影像特征监测冬小麦叶面积指数的性能。进一步地,考虑到小区土壤空间异质性会影响冬小麦叶面积指数估测结果,该研究探讨了不同影像采样面积下基于单源遥感数据构建的小麦叶面积指数估测模型精度。研究结果表明：在扬花期和灌浆期,使用两种影像优选特征构建的随机森林回归估测模型精度最佳,验证集决定系数分别为0.733和0.929,均方根误差为0.193和0.118。可见光影像采样面积分别为30%和50%,高光谱影像采样面积为65%时,基于单源影像特征构建的随机森林回归估测模型在扬花期和灌浆期效果最好。综上,该研究结果可为无人机遥感监测作物生理参数提供有价值的依据和参考。     

基于粒子群优化投影寻踪的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以与玉米长势和产量密切相关的条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)和叶面积指数(leaf area index,LAI)为遥感特征参数,通过投影寻踪法确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,进而构建基于县域尺度加权VTCI和LAI与玉米单产间的线性回归模型。结果表明,同时构建加权VTCI和LAI与玉米单产间的回归模型的精度最高,达到极显著水平(P0.001)。与变异系数法相比,基于投影寻踪法所建双参数回归模型的精度较高,研究区域各县(区)估测单产与实际单产的平均相对误差降低了0.88个百分点,均方根误差降低了50.56kg/hm2。通过投影寻踪法构建的双参数回归模型对研究区域玉米单产进行估测,结果表明研究区域玉米单产具有西部单产最高、北部和南部次之、东部最低的空间分布特征,以及在研究年份间玉米单产在波动中呈先下降后上升趋势的时间演变特征。     

光谱信息与作物生长模型数据同化中的时间尺度优化

光谱信息与作物生长模型同化的效率提升是同化方法区域应用研究的一个重要方面。该文通过设置不同步长的光谱观测值同化时相,开展针对光谱信息与作物生长模型WOFOST(world food studies)同化的时间尺度优化研究,以提高同化效率。基于长春地区水稻生长周期,该文设置了4个等距时间尺度(步长分别为5,10,20和30 d)和一个关键时相时间尺度(同化时相对应水稻生长关键时期),在不同时间尺度下利用光谱信息计算的修正叶绿素吸收比值指数MCARI1(modified chlorophyll absorption ratio index)同化WOFOST模型,通过比较不同时间尺度下的同化精度和效率,优化同化时间尺度。结果表明:随着同化时间尺度增大,同化效率逐渐提高,而同化精度逐渐降低。在平衡精度和效率的前提下,选择步长介于10~20 d的时间尺度或关键时相尺度作为光谱信息与作物生长模型的同化时间尺度是合理的。该文提出的优化同化时间尺度方法为提高光谱信息与作物生长模型同化的区域应用效果提供了参考。     

基于SWAP-IES的旱区春小麦长势和产量模拟

基于观测数据和作物模型相同化的田块尺度作物生长监测,对于农田精准管理具有重要意义。为构建能准确模拟旱区春小麦长势和产量的同化模拟模型,该研究利用SWAP(soil-water-atmosphere-plant)模型和迭代集合平滑器算法(iterative ensemble smoother,IES),构建了适合旱区春小麦的SWAP-IES同化模拟系统,并利用2019—2020年田间观测试验数据,评估了同化叶面积指数(leaf area index,LAI)、土壤水分(soil water content,SW)及其组合在旱区春小麦生长模拟和估产中的作用。结果表明,相较于无同化情景,在吸收6次土壤水分观测数据后,模型对土壤水分模拟的R²从0.48提升到0.87。同化LAI时,各水分胁迫处理下LAI的模拟精度均最高,R²从无同化的0.35～0.62提升到0.76～0.96。同化LAI+SW时,各处理对生物量模拟的精度均最高,R²从无同化的0.40～0.67提升到0.73～0.96。轻度水分胁迫处理(T4～T5)下,仅同化LA...     

夏玉米叶面积指数增长模型的研究

以玉米多品种多年试验资料，研究了反映区域叶面积指数(LAI)动态变化的模拟模型，该模型以积温指标表示的生育阶段为自变量，综合不同地理位置、品种、播期、密度等的影响，是一个扩展的Logistic叶面积生长模型，经检验可很好地模拟不同生育阶段叶面积指数动态变化，可用于区域作物生长模拟模型和区域作物生长监测及遥感估产。     

基于遥感信息与作物模型集合卡尔曼滤波同化的区域冬小麦产量预测

区域作物产量预测是国家粮食安全评估的重要内容。遥感虽能获取大面积地表信息,却难以反映作物生长发育的内在过程。作物生长模型已经在单点尺度能成功模拟作物的生长发育过程,但是区域尺度作物关键参数的获取仍很困难。遥感信息与作物模型结合的数据同化已经成为区域产量预测的最有效途径。该文选择河北省衡水地区冬小麦为研究对象,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,利用WOFOST模型描述冬小麦生育期内叶面积指数(LAI)变化规律。针对MODIS数据的混合像元造成反演的LAI产品偏低的系统误差,利用实测LAI样本点融合MODIS-LAI趋势信息修正MODIS-LAI数据产品。采用集合卡尔曼(EnKF)算法同化冬小麦返青到抽穗期的MODIS-LAI与WOFOST模拟的LAI以获得时间序列最优的LAI,并以此重新驱动WOFOST模型估算区域冬小麦产量。结果表明,EnKF同化后的冬小麦产量比未同化的产量预测精度有显著提高,与县平均统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由0.13提高到0.38,均方根误差由2480下降到880kg/hm2。研究表明,遥感信息与作物模型的EnKF同化是1种有效的作物产量预测方法,并在区域尺度应用上具有广阔的应用潜力。该研究可为区域尺度的作物估产提供参考。     

WOFOST模型同化时序HJ CCD数据反演叶面积指数

为增强作物叶面积指数遥感反演的机理性并提高反演精度,在深入分析作物长势模型WOFOST机理的基础上,采用最小二乘法作为同化算法,以生长季内获取的时序HJCCD遥感数据作为外部数据源,反演冬小麦叶面积指数进行长势监测和估产应用。以河北省玉田县为试验区,以三要素法和实测LAI作为基准,模型模拟产量和LAI作为反演精度的度量指标,成熟期LAI估算误差由模型同化前的14.95%降至同化后的9.97%,产量误差由同化前的18.17%降为同化后的15.89%。叶面积指数的同化结果与实测数据具有较好的拟合度,表明该方法的具有一定可行性,为作物生长模型区域化应用提供了参考。     

作物生长模型的应用研究进展

作物生长模型不仅能够进行单点尺度上作物生长发育的动态模拟,而且能够从系统角度评价作物生长状态与环境要素的关系。本文通过梳理当前作物生长模型应用的诸多研究成果,剖析模型在气候变化对农业生产影响研究、作物生长模型区域应用中的关键问题,总结了当前以作物生长模型为核心的农业决策支持系统开发的研究情况,意在促进作物生长模型在生态、农业、区域气候资源和气候变化等研究中更广泛地应用。结果表明,作物生长模型在国内外的研究与应用广泛而深入,在气候变化背景下,应用作物生长模型进行历史时期气候条件和农业气象灾害对作物生产状况和产量的影响研究已相当广泛且相对成熟。利用全球气候模式（GCM）或区域气候模式（RCM）构建未来气候变化情景,再与作物生长模型耦合已发展成为评估未来气候变化对农业生产影响的重要手段。通过集成与整合多作物生长模型、多气候模式集合模拟、优化气候模拟数据订正方法可有效降低气候变化对农业生产影响评估的不确定性。遥感数据同化技术能够将站点模型运用到区域尺度上评价不同环境因子对农业生产的影响,拓宽了作物生长模型的应用尺度范围并有效提高作物产量估算的精度。以作物生长模型为核心的农业决策支持系统的研究与应用越来越多元化,是辅助农业生产管理和决策的重要工具。然而,由于作物生态系统的复杂性,作物生长模型模拟结果仍存在很大的不确定性,今后对作物生长机理及过程间耦合机制的探索还需加强,以便进一步完善和改进模型,促进作物生长模型更广泛地应用。     

遥感与作物生长模型数据同化应用综述

遥感是获取大面积地表信息最有效的手段,在农业资源监测、作物产量预测中发挥着不可替代的重要作用;作物生长模型能够实现单点尺度上作物生长发育的动态模拟,可对作物长势以及产量变化提供内在机理解释。遥感信息和作物生长模型的数据同化有效结合二者优势,在大尺度农业监测与预报上具有巨大的应用潜力。该文系统综述了遥感与作物生长模型的同化研究,概述了遥感与作物生长模型数据同化系统的构建,在归纳国内外研究进展的基础上,总结了当前主流同化方法的特点以及在不同条件下的同化效果。进而具体分析影响同化精度的关键环节,明确了相关科学概念,并相应指出改善精度的策略或者方向。最后从多参数协同、多数据融合、动态预测、多模型耦合以及并行计算环境5个方面展望了遥感与作物生长模型数据同化的未来研究重点和发展趋势,同时结合农业应用现实需求,介绍一种数据同化与集合数值预报结合的应用框架,为大区域、高精度同化研究提供新的思路与借鉴。     

基于GIS的区域作物生长模拟模型

利用VB程序语言改写SUCROS作物生长模型,将其模块法并改进了水分平衡和作物系数算法。通过试验数据对参数的校验,模型可以较准确模拟主要作物生长变量和预测产量。以GIS与作物生长模拟模块紧密集成的方式,采用ArcGIS Engine控件开发了区域作物模拟模型(RCGM),可用以模拟区域作物生长和产量时空分布。建立空间数据库管理区域作物生长模拟所需空间数据。以河北省栾城县为例,应用RCGM进行县域冬小麦生长模拟和产量预测,模拟产量平均相对误差为12.51%,表明区域模型模拟也有较高准确性。     

作物生长模型与定量遥感参数结合研究进展与展望

作物生长模型与定量遥感参数的结合,不仅满足前者实现区域应用的需求,也有助于提高后者的反演精度,在生态、农业、资源调查与全球气候变化等研究上意义重大。该文从作物生长模型空间应用拓展的角度,对国内外主流作物生长模型、定量遥感参数以及两者结合的参数与方法进行了概述,分析了典型作物生长模型的主要模拟过程及其驱动、初始化、输出等参数,总结了当前定量遥感正反演结果可为作物生长模型区域应用提供的参数数据;建立了作物生长模型模拟过程与定量遥感参数的对应关系,对比分析了作物生长模型与定量遥感参数的不同结合方式。基于以上内容,对作物生长模型面应用的限制因素及其与定量遥感参数的关系、作物生长模型面应用时参数尺度效应的影响、作物生长模型与定量遥感参数耦合方法的发展3个方面展开了讨论,以期为作物生长模型与定量遥感参数开展更好的结合研究提供参考。