许童羽，洪 雪，陈春玲，*，周云成，曹英丽，于丰华，李 娜

(1.沈阳农业大学 辽宁省农业信息化工程技术中心，辽宁 沈阳 110161； 2.沈阳农业大学 信息与电气工程学院，辽宁 沈阳 110161)



基于冠层NDVI数据的北方粳稻产量模型研究

许童羽1，2，洪 雪2，陈春玲1，2，*，周云成1，2，曹英丽1，2，于丰华2，李 娜2

(1.沈阳农业大学 辽宁省农业信息化工程技术中心，辽宁 沈阳 110161； 2.沈阳农业大学 信息与电气工程学院，辽宁 沈阳 110161)

以沈阳农业大学试验田为研究区域，将无人机遥感技术与人工结合，采集2015年夏季粳稻生长全过程的冠层NDVI数据。首先，利用二元定距变量相关分析的方法对单天和各旬、各月冠层NDVI与产量进行相关性分析；然后，利用线性回归和Square(或Cubic)曲线分别对相关性较好的单天和各旬与产量建模，并对回归模型进行检验，验证模型精度，同时将效果较好的几个模型进行对比分析。结果表明，单独用一个变量建模，Square(或Cubic)曲线模型优于一次线性回归模型，6月中旬和8月上旬的组合模型是估产最理想的模型，其判定系数(R2)为0.771，相对误差(RE)为4.06%，均方根误差(RMSE)为0.474 t·hm-2，精度较高，具有可行性，据此确定北方粳稻最佳估产时间是6月中旬的分蘖盛期和8月上旬的抽穗期。

粳稻；NDVI；相关性；回归分析

水稻产量是各级政府进行决策、生产部门指导农业生产、流通领域安排粮食收购和销售、交通部门安排运输计划的重要经济信息，因此，及时准确地预报水稻产量具有重要的实用价值[1]。粳稻是北方主要粮食作物，培育高产水稻品种是提高水稻单产、增加总产、提高稻作效益的主要措施[2]，其中，估产是育种好坏的一个重要指标。……