基于无人机多时相遥感影像的冬小麦产量估算

申洋洋，陈志超，胡 昊，盛 莉，周洪奎，娄卫东，沈阿林

(1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南焦作 454000；2.浙江省农业科学院数字农业研究所，浙江杭州 310021；3.浙江省农业科学院环境资源与土壤肥料研究所，浙江杭州 310021)

冬小麦为我国的主要粮食作物之一[1]，其播种面积占我国粮食播种面积的1/5[2]，因而冬小麦是农作物研究的主要对象[3]。作物的产量关乎人民的生活水平和国家的粮食安全，收获前及时、准确地监测预报作物产量对于后期田间作物管理、粮食安全、灾害评估等具有重要意义[4-6]。实地统计调查是传统预测农作物产量的主要方法[7-8]，不仅工作量大、效率低，且对作物破坏性大，难以满足大范围作物产量预测的需求[9]。遥感技术以其覆盖面积大、受地面条件限制少、非破坏性、信息量丰富等优点，在农作物监测方面得到广泛应用[10]。目前，遥感估产的方法主要是基于经验模型、物理模型和半经验模型[11-14]。与卫星和地面遥感相比，无人机遥感可以获得更高空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的影像[15-17]，在农作物监测方面得到迅速发展，已成为农业遥感数据获取的重要途径[18]。

近年来，国内外学者利用遥感技术对多种农作物产量估测开展了研究[19-23]。随着研究的不断深入，越来越多的统计分析方法和机器学习算法被用于估测作物产量[24-27]。王恺宁等[28]选取灌浆期的卫星遥感数据计算4种植被指数，并建立植被指数与小麦产量的线性及非线性回归模型，其中非线性回归模型精度较高，以非线性支持向量机(SVM)模型精度最好(R2=0.79)。……