基于遥感数据和作物模型同化的小麦籽粒蛋白质含量预报研究

小麦籽粒蛋白质含量是小麦品质的关键指标。在小麦成熟前实现大面积籽粒蛋白质含量的遥感预报可服务于国家制订小麦进出口政策，指导小麦分级收割，满足加工企业对小麦收购快速低成本检测的迫切需求。本研究引入充分考虑蛋白质形成机理的作物模型APSIM-Wheat，利用遥感大面积信息获取的能力和作物模型的模拟能力，通过二者同化以期在小麦成熟前实现籽粒蛋白质含量预报，增强预报机理并提高时效。首先开展作物模型定标、敏感性分析和检验。其次进行遥感数据和作物模型同化研究：耦合作物模型与辐射传输模型模拟小麦冠层光谱；在先验知识支持下选用合适的优化算法，最小化模型模拟的光谱与遥感观测的光谱，实现小麦农学参数估算；检验同化结果正确性并分析模型初始值误差、观测误差对同化结果的影响。最后通过2-4个小麦关键生育期遥感数据和作物模型同化，利用经同化估算的小麦农学参数，通过作物模型，集成气温、降水等数据，预报籽粒蛋白质含量。