杨福芹，杨佳琪，陈旭阳，冯海宽，石帅杰，黄倩倩

(1.河南工程学院 土木工程学院，河南 郑州 451191；2.国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097)

目前对作物生物量应用遥感数据进行估算主要用到3种模型：光学遥感数据模型、雷达遥感数据模型及联合光学与雷达多源遥感数据模型[1]。雷达数据穿透性强，没有气候和时间的要求，但在生物量估算时其数据模型大多受到观测数据的限制。林岳峰等[2]联合光学与雷达遥感数据，采用最小二乘法建立生物量估算模型，较好地提高了模型估算精度。Lan等[3]针对作物生物量估算问题，提出可以采用高光谱技术精确反演预测植被生物量。在作物生物量估算过程中，利用植被指数构建生物量估算模型因计算简便、模型简单，逐步成为作物生物量估算的有效途径。孙世泽等[4]根据地形差异构建生物量与植被指数模型进行生物量估算，验证了利用植被指数进行生物量估算的有效性。考虑到作物植被指数种类的多样性，李天驰等[5]针对冬小麦开花期的各项数据，采用相关性分析方法筛选出与生物量相关性较高的植被指数；赵虹等[6]利用植被指数与叶面积指数之间的敏感性，采用敏感性函数回归模型，定量筛选出实用性较强的土壤调节植被指数，可快速、有效地估算作物生物量。鉴于小麦不同生长周期的生物量相关性不同，王玉娜等[7]针对冬小麦冠层光谱信息和生物量信息，采用相关性分析方法得出小麦从拔节期到抽穗期地上部生物量的相关性较高。……