基于MODISEVI的冬小麦产量遥感预测研究.pdfVIP

第 2 1 卷 第 10 期 农 业 工 程 学 报 V o l. 2 1　N o. 10 90 2005 年 10 月 T ran sact ion s o f th e C SA E O ct. 　2005 基于M OD IS EV I 的冬小麦产量遥感预测研究 王长耀, 林文鹏※ ( 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室, 北京 100 10 1) 摘　要: 数据集同时具有归一化植被指数( ) 和增强型植被指数( ) 两种植被指数。为了对比这两种 T er ra M OD IS N DV I EV I 植被指数在农作物估产中的应用效果, 该文利用 和 作为遥感特征参量, 以对美国冬小麦的长 M OD IS N DV I M OD IS EV I 势监测与产量预测为例进行了研究: 运用区域作物特定生育期内多年的N DV I 和 EV I 值与作物产量进行相关分析, 采用 一次线性拟合方法分别建立回归方程, 估算当年的农作物产量。结果表明, EV I 明显地比N DV I 更好地与产量建立回归方 程, 用 EV I 建立的回归方程, 各州相关系数大多在 0. 7 以上; 而用N DV I 建立的回归方程, 相关性不稳定。因此利用 EV I 建 立的模型对 2004 年美国冬小麦进行估产, 并将预测结果与美国国家统计署 6 月 1 号公布的预测结果进行对比, 结果发现, 美 国国家统计署预测单产误差为 3. 05% , 总产误差为- 2. 56% , 而该研究预测结果单产误差为 2. 62% , 总产误差为 - 1. 77% 且预测时间比美国国家统计署预测时间提前约半个月。可见 EV I 可以更有效地进行作物监测及估产, 提高预测的 准确性。 关键词: M OD IS EV I; 美国; 冬小麦估产 中图分类号: S 127　　　　文献标识码: A 　　　　文章编号:(2005) 王长耀, 林文鹏. 基于M OD IS EV I 的冬小麦产量遥感预测研究[J ]. 农业工程学报, 2005, 2 1( 10) : 90- 94. W ang Ch angyao , L in W enp eng. W in ter w h eat y ie ld e st im at ion b a sed on M OD IS EV I [J ]. T ran sact ion s o f th e C SA E , 2005, 2 1( 10) : 90- 94. (in Ch in e se w ith Eng lish ab st ract) 95% , 这远高出用 SPO T 数据进行该区森林分类的准 0　引　言 确率 67. 5%～ 77. 5% ; T h enk ab a il an d N o lte 在探测缘 N OA A A V H RR N DV I 是 目前使用最广泛的植被 于湿度和地形坡度不 同而造成 的雨林之 间的差异 指数。其应用领域包括: 土地覆盖变化, 农业产量预报 , 时[ 6, 7 ] , 也发现用 6 个波段、30 m 空间分辨率的陆地卫 植被与环境因子变化, 叶面积指数和有效光合辐射分