冬小麥葉面積指數反演新模型。農科院供圖
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提出了基于雷達遙感的冬小麥葉面積指數反演新模型，實現了區域作物葉面積指數的高精度獲取。該研究成果在線發表于《環境遙感》。
作物葉面積指數是與作物產量形成密切相關的農學指標，準確獲取大范圍作物葉面積指數信息對利用遙感技術進行作物生長監測和產量預報具有重要意義。然而，依靠傳統光學遙感獲取作物葉面積指數易受大氣、云雨等干擾，不僅增加了葉面積指數獲取難度，且獲取精度也受到一定影響。雷達遙感不受大氣、云雨的干擾，具有全天時、全天候的監測能力，因此，基于雷達遙感進行作物葉面積指數等作物參數的獲取成為近些年的研究熱點。
該項技術主要完成人吳尚蓉介紹，該模型在充分考慮不同生育期作物形態特征基礎上，耦合微波散射模型和冠層散射模擬模型，以達到提高作物葉面積指數獲取精度的目的。目前，基于商用雷達衛星RADARSAT-2遙感影像，該項技術已經在我國華北平原河北省衡水市冬小麥葉面積指數區域獲取中得到應用，且獲得了較高精度的反演結果。這為我國實現全天時、全天候農作物參數信息獲取及農作物監測提供了良好技術積累。今后，將針對國產雷達衛星和更多作物開展該項技術的研究和應用。
吳尚蓉說，該模型為通過主動微波獲取區域作物葉面積指數提供了新的思路，對實現全天時、全天候且不受大氣、云雨等條件影響的作物參數定量獲取和作物生長監測具有重要意義，為農業、生態以及氣候變化等研究必需的高精度作物參數獲取提供了新的技術手段。
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111681
