徐 权，郭 鹏※，祁佳峰，汪传建，张国顺

（1. 石河子大学理学院，石河子 832003；2. 兵团空间信息工程技术研究中心，兵团空间信息工程实验室，石河子 832003）

0 引 言

作物估产对保障国家粮食安全、经济政策制定和农业可持续发展具有重要意义[1]。棉花是中国重要的经济作物，及时了解棉花的长势和产量，不仅对加强其生产管理和生产计划安排有利，也对棉花外贸和进出口计划制定有直接帮助，便于农业部门提前实施相应的管理与决策，获得更好的经济及环境效益[2-3]。

随着信息技术的不断发展，对作物产量的估算研究已经从传统的地面测量发展到了多维时空的遥感估算[4]。遥感技术由于具有宏观性强、获取信息快、感测范围广等特点，已被广泛应用于农业研究当中[5-8]。针对棉花产量的估算，国内外众多学者也展开了卓有成效的研究[9-13]。Haghverdi 等[14]利用 Landsat 8 遥感数据，通过人工神经网络和作物物候指标预测了美国田纳西州西部的棉花皮棉产量。 Dalezios 等 [15] 利用NOAA/AVHRR 卫星数据，建立了棉花生长季内时间序列的NDVI 模型以估算产量。庄丽等[16]通过分析棉花产量与冠层光谱指数之间的相关性，建立了基于高光谱成像的棉花估产模型。刘焕军等[17]利用时间序列的Landsat遥感影像，采用相关分析和线性回归方法对植被指数与实测产量数据的关系进行了分析，建立了棉花产量预测模型，对美国加州圣华金河谷种植区的棉花产量进行了预测。由此可见，利用卫星影像和时间序列数据对棉花产量估算是一种行之有效的方法，但在实际估产应用中，高空遥感影像受下垫面、大气效应、作物物候等影响较大，估产精度有待进一步提高[18]。……