近日，中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所農業遙感創新團隊和智慧農業創新團隊在區域作物產量模擬的遙感數據同化技術研究方面取得了重要進展，提出了遙感信息與作物生長模型數據同化新算法，并成功構建了作物估產同化系統，實現了區域作物單產的高精度模擬。相關研究成果在線發表于《環境遙感》。
論文作者吳尚蓉介紹，一般經驗統計作物遙感估產方法不能對作物生長過程進行定量描述。為了充分發揮作物生長模型機理性強、時間連續、遙感數據空間連續等優勢，進一步提高基于遙感信息與生長模型同化的區域作物單產定量模擬與估算精度，該研究創新地提出了一種新的算法VW-4DEnSRF。
該算法在對作物生長模型參數敏感性分析和參數校正基礎上，成功構建了一種新的作物估產同化系統。
研究團隊以河北省衡水市為研究區，以冬小麥為研究對象，將國產衛星數據反演的葉面積指數信息作為外部遙感同化數據，利用構建的作物估產同化系統實現了區域冬小麥產量定量模擬和估算。
研究結果表明，該作物估產同化系統在單點尺度和區域尺度作物單產模擬中都達到較高精度水平，證明其在大范圍作物單產定量模擬中具有一定可行性和有效性。
該研究提出的VW-4DEnSRF同化算法及構建的估產同化系統是對國際上已有的遙感與作物生長模型數據同化算法和同化系統的有益補充，對提高遙感與作物生長模型數據同化的作物產量模擬估算精度和水平具有重要科學意義，對今后開展大范圍作物產量模擬預測、區域作物生長監測評價和保障國家糧食安全等具有重要應用價值。
該研究得到國家自然科學基金（創新研究群體）、中國科協青年人才托舉工程和中國農科院科技創新工程等項目共同資助。
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112276
