张 悦 王鹏新 张树誉 梅树立 李红梅 陈 弛

(1.中国农业大学信息与电气工程学院， 北京 100083； 2.陕西省气象局， 西安 710014)

0 引言

与传统的监测方式相比，遥感技术具有获取信息量大、快速、覆盖面积大的优势，是及时掌握农业资源、作物长势、农业灾害等信息的最佳手段[1]，广泛应用于作物估产研究。利用遥感进行作物产量估算的方法主要包括：遥感统计估产模型、干物质-产量模型和作物模型模拟等[2]。遥感统计模型主要指利用产量与遥感参数进行相关统计分析从而实现作物估产，常用的遥感参数包括归一化植被指数(Normalized difference vegetation index，NDVI)[3]、叶面积指数(Leaf area index，LAI)[4]、植被状态指数(Vegetation condition index，VCI)[5]等。干物质-产量模型通过遥感信息数据估测作物地上干物质质量，再依据作物干物质质量与果实部分间的关系得到作物产量[6]。遥感作物模型模拟是将遥感数据作为模型校正的数据源之一，对作物模型进行参数本地化标定后，在气象、土壤、种植信息等数据的驱动下进行作物生长模拟和产量估算[7-10]。相较于遥感统计估产模型，由于上述两种模型方法所需的部分驱动参数在大范围内定量获取目前存在一定困难，导致上述两种方法在大区域应用中仍然受到一定限制。因此，本文选用遥感统计估产模型进行单产估测。

根据遥感统计估产模型中输入遥感参数的个数可以分为基于单参数的统计估产模型和基于多参数(两个及两个以上)的统计估产模型。对基于单参数的遥感统计估产模型，已广泛应用于作物长势监测、田间环境监测及产量估测[11-16]。……