利用遥感植被指数物候信息预测作物产量( Prediction of Crop Yield Using Phenological Information Extracted from Remote Sensing Vegetation Index )

Z Ji Y Pan X Zhu J Wang Q Li

物候是作物生长状况的指标，与作物产量相关。本研究以遥感植被指数为基础，对美国玉米带内的314个县进行了物候预测，并将其分为半干旱区和非半干旱区。利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据产品MOD09Q1计算归一化植被指数(NDVI)时间序列。根据NDVI时间序列，将玉米生长季划分为4个生育期，计算各生育期的物候信息指标（持续期和速率），得到最大相关NDVI(Max-R2)。持续期和速率分别代表作物生长天数和速率。在NDVI时间序列中，Max-R2是与玉米产量相关最显著的NDVI值。分别在全旱区、半干旱区和非半干旱区建立了物候指标与Max-R2的单变量模型、物候指标与Max-R2的多元模型和物候指标与Max-R2的多元模型，并对模型的性能进行了比较。结果表明，大多数物候指标与玉米产量呈极显著的相关(p<0.05)（最大R2=0.44)。利用物候测度建立的模型实现了三个地区收获前的产量预测，R2=0.64、0.67和0.72。与单变量Max-R2模型相比，用Max-R2和物候指标建立的模型精度有所提高。因此，利用MODIS-NDVI获得的物候指标能准确地反映玉米的物候特征，可用于大范围的产量预测。从总体上看，本研究表明，由遥感植被指数衍生的物候指标可以作为作物产量预测变量，为数据组织和产量预测提供参考，具有作物物理意义。

SciDown文献求助系统（解决99%问题） Public Download NCBI ResearchGate