近日，中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所農業綠色發展科學與工程團隊構建了格網化冬小麥產量估算模型，通過遙感數據同化與機器學習技術的深度融合，顯著提升了冬小麥區域產量預測的精度。相關成果發表在《農業計算機和電子技術（Computers and Electronics in Agriculture）》上。
作物產量估算在農業政策制定、資源配置以及生產實踐中都具有重要作用。傳統作物模型在小范圍內有較高精度，但在區域尺度上應用卻面臨巨大挑戰，主要包括輸入參數需求高、數據獲取難、參數校準復雜等問題。
該研究通過構建一個1公里分辨率的冬小麥格網化模型，將整個研究區域劃分為若干獨立的格網單元，每個單元輸入氣象、土壤、管理等多源數據進行作物生長模擬。在此基礎上，使用了隨機復雜演化算法，實現自動參數優化，提高模型的適應性和預測能力。此外，該研究還應用了兩種遙感數據同化方法，通過將遙感葉面積指數引入作物生長軌跡，進一步校正和優化模型模擬結果，從而有效降低了作物模型的不確定性。該研究成果對區域尺度作物估產提供了重要技術參考。
該研究得到北方干旱半干旱耕地高效利用全國重點實驗室、國家自然科學基金等項目資助。（通訊員：姬悅）
原文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109594
