基于生物量精准监测的冬小麦单产预测方法研究

目前区域作物单产预测方法，大多为数学统计方法，对历史单产数据有不同程度的依赖性，区域上缺乏可推广性，且无法在空间体现单产分布的差异。本项目以"干物质量-收获系数"模型为基础，以冬小麦为对象，基于传统光学数据和多频率（L，C）、多极化数据反演方法，开展基于冬小麦高度和密度的生物量精准遥感监测方法及冬小麦收获系数遥感监测方法研究，研究利用多源遥感数据监测或反演冬小麦生物量和收获系数的方法，建立冬小麦单产预测模型。项目实现像元尺度的单产预测，空间上体现作物产量水平的空间分布差异，克服现有单产预测模型不能从本质和原理上合理解释产量形成的缺陷；新的模型不依赖于历史单产数据，具有广泛的适用性，从而满足农情遥感监测和精准农业生产管理的需求。