成果名称：基于高分一号（GF-1）和高光谱的玉米叶面积指数遥感反演模型研究

成果鉴定号：豫科鉴委字［2014］第2243号

完成单位：河南省科学院地理研究所

完成人员：杜 军 冯德显 王 超 邱士可 冯敏 王立辉 李洪芬 武洪涛 杨瑞霞 马玉凤 李双权 牛金星 郝利民 闫丽洁 陈盼盼

项目所属领域：摄影测量与遥感技术

项目背景：

技术原理：

       通过遥感技术获取多景高光谱影像和地面冠层高光谱反射率数据，同步取样测定玉米群体生物物理和生物化学参数，利用遥感处理技术和统计分析技术，对光谱数据和农学数据进行统计处理分析，明确冠层光谱特征和玉米生理生态指标的变化规律，利用相关分析技术确定玉米叶面积指数及其它农学参数的敏感波段范围、特征光谱参数及适宜时期，并建立相应的回归方程，利用统计建模方法进一步对所筛选的方程进行优化和评价，从而建立叶面积指数状况和长势特征等生长与生理指标的光谱监测模型，利用不同年际或独立试验资料对监测方程进行测试检验，评价不同特征光谱参数的反演效果。

应用情况及推广前景：

       农作物的各生物物理参数之间的关系及其精确快速的获取，无论是对于农业经济，还是对于生态系统平衡、环境安全等都具有重要作用。因此，利用高光谱遥感以及遥感影像数据定量的研究吉林中西部主要作物玉米的主要生理参数—LAI、叶绿素含量，对于监测作物长势、评估作物产量等都具有非常重要的意义。该研究基于遥感监测的理论与方法，将新兴的高光谱遥感技术应用于玉米生长监测与诊断，形成基于植被指数和光谱指数的农作物种植面积和农作物叶面积指数遥感监测技术。可以利用本项目的研究方法对区域尺度的农作物长势和主要生育期生理参数分析，从而辅助农业管理和决策。

       本项目成果在河南省农业气象与卫星遥感中心实际工作中得到了应用，取得了较为可靠的实验研究结果。该研究成果的应用能够有效的减少农情调查中获取大量统计和野外样本数据所耗费的人力、物力和财力，具有显著的经济和社会效益。本项目成果在河南省天下粮仓信息技术有限公司得到了应用，本项目形成了一套“野外观测-数据处理-模型构建-参数反演”的农作物识别与叶面积指数反演的技术流程应用到了该公司的农情信息统计中。