雷达遥感可高精度获取作物叶面积指数

一种新的冬小麦叶面积指数反演模型。农业研究所供应地图

最近，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队提出了一种新的基于雷达遥感的冬小麦叶面积指数检索模型，实现了区域作物叶面积指数的高精度获取。研究结果发表在《环境遥感》在线版上。

作物叶面积指数是一个与作物产量形成密切相关的农艺指标。准确获取大尺度作物叶面积指数信息对于利用遥感技术进行作物生长监测和产量预测具有重要意义。然而，利用传统的光学遥感获取作物叶面积指数容易受到大气、云和雨的干扰，这不仅增加了获取叶面积指数的难度，而且影响了获取叶面积指数的准确性。雷达遥感不受大气、云和雨的干扰，具有全天候监测能力。因此，基于雷达遥感的作物叶面积指数等作物参数的获取成为近年来的研究热点。

这项技术主要是由吴尚荣引进的。该模型在充分考虑不同生育期作物形态特征的基础上，结合微波散射模型和冠层散射模拟模型，达到提高作物叶面积指数获取准确性的目的。目前，基于商用雷达卫星雷达卫星-2遥感影像，该技术已应用于河北省衡水市冬小麦叶面积指数的区域采集，并取得了较高精度的反演结果。这为我国实现全天候作物参数信息采集和作物监测提供了良好的技术积累。今后，这项技术的研究和应用将针对国内雷达卫星和更多的农作物进行。

吴尚荣表示，该模型为主动微波获取区域作物叶面积指数提供了新的思路，对于实现全天候、不受大气、云和雨条件影响的定量作物参数获取和作物生长监测具有重要意义，为获取农业、生态和气候变化研究所需的高精度作物参数提供了新的技术手段。

相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111681