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评价叶绿素荧光在季节作物产量预测中的效益( Evaluating the benefits of chlorophyll fluorescence for in-season crop productivity forecasting )
Lindsey L. Sloat Marena Lin Ethan E. Butler Dave Johnson Nathaniel D. Mueller
太阳诱导叶绿素荧光(SIF)的遥感显示了监测全球农业系统生产力的前景。以SIF为基础的初级生产力指标表明，在整个生长季节平均时，比以反射率为基础的植被指数更符合作物生产力的大尺度模式。季节作物产量预测通常依赖于基于反射率的植被指数，这就提出了是否可以通过利用SIF来改进季节监测的问题。在此,我们分析了美国农业部调查的美国农业生产力模式,以及它们与粗分辨率GOME-2 SIF、高分辨率降尺度SIF、基于SIF的初级生产力指标、MODIS NDVI和MODIS GPP的季节关系。我们发现,粗分辨率的SIF度量和NDVI在季节（4-7月和4-8月）样本外预测能力相似,即使在空间上过滤更高分辨率的NDVI数据到农田区域时也是如此。降尺度SIF产品的表现比粗分辨率SIF差，MODIS GPP的表现比MODIS NDVI差。所有的预报都通过纳入县固定效应来改进，以控制县之间的横截面差异。基于NDVI的指标在干旱条件下能够比基于SIF的指标更好地预测产量，这表明SIF对干旱影响预警的附加值有限。随着SIF测量的频率和质量不断提高，应不断评估SIF对作物监测的益处。
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