专业文献综述-遥感信息与作物生长模型的耦合应用研究进展
《2024年作物生长模拟模型研究和应用综述》范文
《作物生长模拟模型研究和应用综述》篇一一、引言随着科技的发展，作物生长模拟模型作为一种研究作物生长、优化农业生产过程的技术手段，已得到了广泛的关注和应用。
通过对作物生长环境的模拟和预测，这种模型可以帮助农业科学家和农民更好地理解作物生长的规律，优化农业资源利用，提高作物产量和品质。
本文将对作物生长模拟模型的研究和应用进行综述。
二、作物生长模拟模型的基本原理和分类作物生长模拟模型是一种基于数学、生物学和生态学原理的计算机模型，用于模拟作物的生长过程和环境影响。
根据不同的研究目的和应用领域，作物生长模拟模型可以分为多种类型。
常见的分类方式包括：基于过程的模型、基于统计的模型和混合模型等。
基于过程的模型主要关注作物的生理生态过程，如光合作用、呼吸作用、水分吸收等，通过数学方程描述这些过程，模拟作物的生长和发育。
基于统计的模型则主要依据历史数据和统计方法，预测作物的生长和产量。
混合模型则结合了两种模型的优点，既考虑了作物的生理生态过程，又利用了历史数据和统计方法。
三、作物生长模拟模型的研究进展近年来，作物生长模拟模型的研究取得了显著的进展。
一方面，模型的复杂性和精度不断提高，能够更准确地模拟作物的生长过程和环境影响。
另一方面，模型的应用范围也在不断扩大，从单纯的科研工具发展成为农业生产的重要工具。
此外，随着计算机技术的发展，作物生长模拟模型已经成为现代农业信息技术的重要组成部分。
四、作物生长模拟模型的应用作物生长模拟模型在农业生产和研究中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助农民优化种植计划，提高作物的产量和品质。
通过模拟不同种植条件下的作物生长情况，农民可以制定出更合理的种植计划，包括品种选择、播种时间、施肥策略等。
其次，它还可以帮助农业科学家研究作物的生理生态过程，揭示作物对环境变化的响应机制。
此外，作物生长模拟模型还可以用于农业气候适应、农业政策制定、农业资源管理等方面。
五、作物生长模拟模型的挑战与展望尽管作物生长模拟模型已经取得了显著的进展和应用，但仍面临一些挑战。
《2024年作物生长模拟模型研究和应用综述》范文
《作物生长模拟模型研究和应用综述》篇一一、引言随着科技的发展和人们对农业生产需求的提升，作物生长模拟模型作为现代农业科技的重要工具，在农业生产中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在全面综述作物生长模拟模型的研究进展和应用现状，以期为相关研究和实践提供参考。
二、作物生长模拟模型的研究进展（一）模型发展历程作物生长模拟模型的发展历程可以追溯到上世纪60年代。
随着计算机技术的进步和农业生态学、生理学等学科的发展，作物生长模拟模型逐渐发展成为一种具有重要意义的科研工具。
早期模型主要关注作物的生长过程，逐步发展到现在涵盖了作物的生理生化过程、土壤环境、气候条件等多个方面。
（二）模型理论基础作物生长模拟模型的理论基础主要包括作物生理学、生态学、气象学、土壤学等多个学科。
这些学科的理论为模型的构建提供了重要的依据，使模型能够更准确地反映作物的生长过程。
（三）模型分类与特点根据应用范围和功能，作物生长模拟模型可分为通用型和专用型。
通用型模型适用于多种作物，具有较高的灵活性和通用性；专用型模型则针对特定作物或特定区域进行优化，具有较高的针对性和准确性。
此外，根据模型的复杂程度和功能，还可分为静态模型和动态模型。
三、作物生长模拟模型的应用（一）农业生产管理作物生长模拟模型在农业生产管理中发挥着重要作用。
通过模拟作物的生长过程，可以帮助农民制定科学的种植计划，优化农业资源配置，提高农业生产效率。
此外，模型还可以预测作物的生长状况和产量，为农业生产决策提供依据。
（二）气候变化影响评估气候变化对农业生产的影响已成为全球关注的焦点。
作物生长模拟模型可以用于评估气候变化对作物生长的影响，预测未来作物的产量变化，为应对气候变化的农业适应策略提供科学依据。
（三）农业生态研究作物生长模拟模型还可以用于农业生态研究。
通过模拟不同生态系统下的作物生长过程，可以研究作物的生态适应性、土壤环境变化、气候变化对生态系统的影响等问题，为农业可持续发展提供科学依据。
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专业文献综述题目:遥感信息与作物生长模型的耦合应用研究进展姓名:学院:专业:班级:学号:指导教师:职称: 教授2012年5月28日南京农业大学教务处制遥感信息与作物生长模型的耦合应用研究进展作者：指导教师：摘要：遥感信息与作物生长模型的耦合应用可以解决作物长势监测和产量预测等一系列农业问题，越来越受到相关研究人员的关注。
本文首先介绍了农业遥感技术和作物模型的发展状况，并在分析遥感数据和作物模型在农业应用中各自优缺点的基础上，阐明二者结合的必要性，综述了遥感信息与作物生长模型的耦合应用的2种方式—强迫法和同化法；其次介绍了遥感数据与作物模型结合的应用领域和目前国内外的应用状况，并分析了其在农业生产各领域的应用潜力；最后提出了二者耦合存在的问题以及未来研究的展望。
关键词：遥感；作物生长模型；耦合应用；研究进展Research progress on application of remote sensing informationcoupled with the crop modelAuthor:Instructor:Abstract: Remote sensing information and crop growth model can solve the coupling application of crop growth monitoring and yield forecasting and a series of problems of agriculture, more and more researchers' attention.This paper first introduces the agricultural remote sensing technology and crop model development, and in the analysis of remote sensing data and crop model in agricultural application advantages and disadvantages on the basis of the combination of the two, clarify the necessity, reviews the remote sensing data and crop growth model of coupled application in 2 ways - forced and assimilation method; secondly the paper introduced the remote sensing data and crop model combined with the application domain and application status at home and abroad, and analyses its application in agricultural production potential; finally proposed the two coupling problems and future research prospects. Key words:Remote sensing; Crop models; Coupled applications; Research Progress 1 遥感技术与作物模型的发展遥感技术是20世纪60年代以来,在现代物理学(包括光学技术、红外技术、微波雷达技术、激光技术和全息技术等)、空间科学、电子计算机技术、数学方法和地球科学理论的基础上发展起来的一门新兴的、综合性的边缘学科,是一门先进的、实用的探测技术[1]。
耦合遥感信息与作物生长模型的区域低温影响监测、预警与估产
耦合遥感信息与作物生长模型的区域低温影响监测、预警与估产耦合遥感信息与作物生长模型的区域低温影响监测、预警与估产引言：低温是影响作物生长和产量的重要因素之一。
面对全球气候变化的影响，低温事件频繁发生，给农业生产带来了极大的挑战。
因此，如何准确监测、预警和估计低温对作物的影响，成为了农业科学研究的热点问题。
本文将以耦合遥感信息与作物生长模型的方法，对区域低温影响进行监测、预警与估产进行讨论。
一、区域低温监测低温监测可以通过遥感技术来实现，遥感数据可以提供大范围、连续的信息，有助于对低温事件的时空分布进行监测。
通过采集不同波段的遥感数据，可以获取农田温度信息，并结合气象数据，建立农田低温监测模型。
这种模型可以实现对低温事件发生的预警，及时通知农民采取相应的防护措施。
此外，通过反演地表温度和大气温度的差值，可以对农田的低温程度进行评估，为后续的产量估计提供依据。
二、低温对作物生长的影响低温对作物的生长有直接和间接的影响。
直接影响是由于低温导致的冻害，例如冻害会导致作物叶片的损坏，影响光合作用和养分吸收。
间接影响则是由于低温对作物生理代谢的影响，例如低温会减缓植株的生长速度，延长作物的生育期。
此外，低温还会影响作物的病虫害发生，增加作物的病虫害风险。
因此，低温对作物的影响是多方面的，需要进行综合研究和评估。
三、耦合遥感信息与作物生长模型为了准确预测和估计低温对作物的影响，可以将遥感信息与作物生长模型进行耦合。
遥感数据可以提供农田的温度、湿度、光照等信息，而作物生长模型可以模拟作物的生长和发育过程。
通过将二者结合起来，可以对低温对作物的影响进行模拟和预测。
在耦合遥感信息与作物生长模型的基础上，可以进行区域低温预警和估产。
四、区域低温预警结合遥感数据和作物生长模型，可以实现对低温事件的预警。
首先，通过监测农田的温度变化，可以及时捕捉到低温事件的发生，实现实时监测和预警。
然后，结合作物生长模型和气象数据，可以预测低温对作物的影响，并提供相应的防护建议。
农业遥感与作物模型同化技术研究进展
农业遥感与作物模型同化技术研究进展作者：陈仁谷安霞来源：《安徽农学通报》2021年第09期摘要：农业遥感与作物模型的数据同化作为精准农业中的新一代技术，目前已被广泛应用于农作物的生长状况监测与作物估产等领域[1]。
该文简述了农业遥感与作物模型同化的定义，以及农业遥感与作物模型的数据同化技术在实际农业生产中的应用，提出了农业遥感与作物模型的数据同化技术存在的问题，旨在为农业的高精度高效率同化技术研究提供参考。
关键词：数据同化技术;作物模型;农业遥感中图分类号 TP79 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2021）09-0112-02Abstract： As one of the new generation technologies in precision agriculture， data assimilation of agricultural remote sensing and crop model is widely used in crop growth monitoring and crop yield estimation. This paper briefly introduces the definition of agricultural remote sensing and crop model assimilation， introduces the application of data assimilation technology of agricultural remote sensing and crop model in actual agricultural production， and puts forward the existing problems of data assimilation technology of agricultural remote sensing and crop model， so as to provide reference for the research of high precision and high efficiency assimilation technology of agriculture.Key words： Data assimilation technology; Crop model; Agricultural remote sensing在世界人口快速增长状况下，以精准农业为背景的农业生产问题一直是农学与计算机交叉学科研究的热点，准确实时掌握农作物的长势、精确预测农作物的增产是减轻农业生产风险的重要工具。
农业种植监测中的一种基于遥感数据的作物生长预测模型研究
农业种植监测中的一种基于遥感数据的作物生长预测模型研究随着农业科技的发展，基于遥感数据的作物生长预测模型在农业种植监测中起到了重要的作用。
这种模型利用遥感数据获取的作物信息和气象数据等多种因素，通过建立数学模型对作物的生长状况进行预测。
本文将对此进行深入研究。
首先，遥感技术在农业种植监测中的应用已经得到广泛认可。
遥感数据可以提供高分辨率的影像和地理信息，能够对农田进行全面、定量的观测和测量。
通过遥感技术获取的数据，可以解决传统农业监测中遇到的时间、空间跨度大、采样不均衡等问题。
同时，遥感数据还可以应用于监测作物的生理指标，如绿叶面积指数、叶片含水量等，为作物的生长状态提供更为精确的评估。
其次，基于遥感数据的作物生长预测模型可以基于不同的算法进行构建。
其中，常用的方法包括时间序列分析、统计回归、人工神经网络等。
时间序列分析可以对历史遥感数据进行建模，通过分析时间趋势来预测作物的生长状态。
统计回归则利用多个变量之间的关系建立模型，通过对历史数据的分析来预测未来的作物生长状态。
另外，人工神经网络模型通过模拟神经元之间的相互作用来进行预测，其优点在于具有较强的非线性逼近能力。
这些方法各有优缺点，可以根据具体需求选择适合的模型。
农业种植监测中，作物的生长预测模型需要考虑到多个因素。
首先是气象因素，如降雨量、温度、光照等。
这些因素对作物的生长起到重要的影响作用，因此需要将其纳入模型中进行分析。
其次是土地利用因素，如土壤类型、施肥情况等。
这些因素会对作物的生长状况产生影响，因此也需要将其考虑进模型中。
最后，作物本身的特性也需要加以考虑，如种植品种、适应性等。
通过综合考虑这些因素，可以建立更为准确可靠的作物生长预测模型。
在建立预测模型的过程中，需要充分利用遥感数据提供的信息。
遥感数据可以提供作物的空间分布、生长速率、生长状态等信息，可以帮助研究人员更好地理解作物的生长规律。
同时，还可以结合其他数据，如地理信息系统（GIS）数据、地形数据等，来提高模型的准确性和可靠性。
遥感与作物生长模型数据同化应用综述
利用数据同化技术把遥感反演参数信息融入到作物 机理过程模型是当前改进区域作物生长模拟精度的重要 途径[6-8]。当作物生长模型应用到区域尺度时，地表、近 地表环境非均匀性决定了作物模型中的初始条件、土壤 参数、作物参数、气象强迫因子空间分布的不确定性和 获取资料的困难性。卫星遥感具有空间连续和时间动态 变化的优势，能够有效解决作物模型中区域参数获取困 难这一瓶颈[9-10]。然而，由于受卫星时空分辨率等因素的 制约，遥感对地观测还不能真正揭示作物生长发育和产 量形成的内在过程机理、个体生长发育状况及其与环境 气象条件的关系，而这正是作物模型的优势所在。数据 同化技术通过耦合遥感观测和作物模型，能实现两者的 优势互补，提高区域作物生长过程模拟能力。将遥感信 息引入作物生长模型，是促进大面积作物长势监测和产量 预测向机理化和精确化方向发展的有效技术途径。
表1参数优化法同化的主要研究table1mainresearchonassimilationbyparameteroptimizationmethod目标函数同化算法作物生长模型同化变量遥感数据参考文献objectivefunctionassimilationalgorithmcropgrowthmodelvariablenameremotelysenseddatareferences单纯型搜索算法sucrossail?计算机虚拟反射率guerif等15均方根误差sceuasafylailandsat8modisdong等16rootmeansquareerrorpsowofostlailandsat8jin等17psowofostprosailfapargf1zhou等18单纯型搜索算法sticslaispotlandsattm机载影像jgo等19平方误差加权和weightedsumofsquared最大似然法dssatlaienvisatasarandmerisdente等20differencespsoricegrowlailnahj1ab王航等21单纯型搜索算法sucrossailtsavispot机载影像launay等22单纯型搜索算法sucrossail?地面实测gurif等23最小二乘sceuawofostlaihj1ab陈劲松等24leastsquaressceuawofostlaimodisma等25sceuaoryza2000cloudenvisatasarshen等26sceuawofostlaimodishuang等27landsattmsceuawofostlaietmodis包姗宁等28sceuadssatcsmwheatsmlaiesacciglasszhou等29变分方法variationalmethodspowell共轭方向法swaplaimodishe等30powell共轭方向法ceresmaizemcrmlaindvievimodisfang等31模拟退火ceresmaizelaimodisjin等32模拟退火dssatprosailndvilandsattmdong等33向量夹角vectoranglesceuaswaplaietmodishuang等34误差绝对值均值psoricegrowlailna地面高光谱朱元励等35meanabsoluteerrorpowell共轭方
农业领域中基于遥感数据的作物生长模型研究
农业领域中基于遥感数据的作物生长模型研究随着科技的不断进步，遥感技术在农业领域的应用越来越广泛。
基于遥感数据的作物生长模型研究成为了农业科学家们关注的热点问题。
本文将探讨农业领域中基于遥感数据的作物生长模型研究的意义、方法和应用前景。
一、研究意义农业是国民经济的重要支柱产业，作物生长模型的研究对于提高农作物产量、优化农业生产管理具有重要意义。
传统的作物生长模型主要基于气象数据和土壤信息，但这些数据的获取成本高、时效性差，且无法提供全面的作物生长信息。
而遥感技术可以通过卫星或无人机获取大范围、高分辨率的作物信息，为作物生长模型的研究提供了新的数据来源。
基于遥感数据的作物生长模型可以实时监测作物的生长状态、预测产量、评估灾害风险等，为农业生产提供科学依据。
通过对作物生长模型的研究，可以优化农业生产管理，减少农药和化肥的使用，提高农作物的品质和产量，实现农业可持续发展。
二、研究方法基于遥感数据的作物生长模型研究主要包括以下几个步骤：1. 遥感数据获取：利用卫星或无人机获取作物的遥感数据，包括植被指数、地表温度等。
2. 数据预处理：对获取的遥感数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正等，以提高数据的准确性和可用性。
3. 特征提取：根据作物的生长特征，提取遥感数据中与作物生长相关的特征参数，如叶面积指数、叶绿素含量等。
4. 模型建立：利用统计学方法或机器学习算法建立作物生长模型，将遥感数据与作物生长指标进行关联，建立作物生长模型。
5. 模型验证：利用实地调查数据对建立的作物生长模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。
6. 模型应用：将建立的作物生长模型应用于农业生产管理中，实现作物生长状态的实时监测和预测。
三、应用前景基于遥感数据的作物生长模型在农业领域具有广阔的应用前景。
首先，作物生长模型可以帮助农业生产者实时监测作物的生长状态，及时采取措施调整农业生产管理，提高作物的产量和品质。
其次，作物生长模型可以预测作物的产量，为农业生产者提供决策支持。
基于卫星遥感的农作物生长监测技术研究
基于卫星遥感的农作物生长监测技术研究随着人口的增长和对粮食需求的增加，农作物的生长监测变得尤为重要。
而基于卫星遥感的技术则为农作物监测提供了一种高效、精确且经济实惠的解决方案。
本文将探讨基于卫星遥感的农作物生长监测技术的研究进展和应用前景。
1. 引言农作物是人类的重要食物来源，监测和评估农作物生长状况对于保障粮食安全至关重要。
传统的农作物监测方法包括实地调查和气象站点观测，但这些方法具有工作量大、耗时长、无法向大范围区域提供准确数据等缺点。
基于卫星遥感技术的农作物生长监测则能够快速、精确地获取农作物生长信息，为农田管理和决策提供有效依据。
2. 卫星遥感技术在农作物生长监测中的应用卫星遥感技术利用卫星传感器获取地球表面的信息，可以提供丰富的农作物生长指标数据。
主要应用包括：2.1 反射光谱通过测量和分析农田反射光谱可以获取农作物的叶绿素含量、光合作用强度和生长状况等信息。
这些数据可以帮助农民和农业管理部门进行适时的农田管理，调整灌溉和施肥等措施，从而提高农作物产量和质量。
2.2 温度遥感农作物的生长受到温度的影响，卫星遥感技术可以测量地表温度并推断农作物的生长情况。
温度遥感数据可以帮助农民确定恰当的播种和收获时间，调整种植密度和管理策略，以最大程度地发挥农作物的潜力。
2.3 水分遥感卫星遥感技术可以监测土壤湿度、蒸散发和降水情况等水分指标。
这些数据对于农作物灌溉和水资源管理至关重要，可以帮助农民合理利用水资源，避免水分不足或过多，提高水资源利用效率。
3. 基于卫星遥感的农作物生长监测研究进展基于卫星遥感的农作物生长监测技术在过去几十年取得了显著的进展。
这些研究主要集中在以下几个方面：3.1 特征提取算法卫星遥感数据包含大量的信息，如何从中提取有效的农作物生长特征是一个关键问题。
研究人员通过开发各种特征提取算法，如基于光谱特征和纹理特征的算法，来提取农作物生长监测所需的关键信息。
3.2 机器学习方法机器学习方法在农作物生长监测中得到了广泛应用。
遥感信息与作物生长模型同化应用的研究进展
其中以 Ｍａａｓ和 Ｄｅｌｅｃｏｌｌｅ等的研究工作最为突出，他们利用 连续同化和顺序同化。
遥感数据反演作物的状态变量叶面积指数（ｌｅａｆａｒｅａｉｎｄｅｘ，简 １．１ 连续同化
收稿日期：２０１６－１２－０７ 基金项目：江苏省农业科技自主创新资金［编号：ＣＸ（１４）５０７２］；江苏
省基础研究计划（编号：ＢＫ２０１４０７５９）。 作者简介：卢必慧（１９８９—），女，安徽滁州人，硕士，助理研究员，研究ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
众多研究者在这方面开展了大量的研究工作。国外研究者以 作。本文重点对同化法的应用以及数据同化算法进行综述。
及国内研究者如赵艳霞等、邢雅娟等、李存军等先后对遥感数 据与作物生长模型的结合方法进行了归纳和总结，大体上主 要分为“驱动法”和“同化法”２种［１－９］。驱动法的原理是利用
１ 遥感数据与作物生长模型的同化研究 同化法是通过同化算法来调整作物生长模型中与作物生
遥感数据提取出参数在作物整个生育期内的值，然后按照作 长发育和产量形成密切相关的、一般方法难以获得的初始值
物生长模型的模拟步长对其进行插值计算，将获得的数据序 或参数值以缩小同化变量的遥感观测值与相应的模型模拟值
列带入模型并驱动模型运行，是一种比较简单的结合方法，也 之间的差距，从而达到估计和优化这些初始值或参数值的目 称为强迫法［１－２，４］。在早期的研究中，驱动法应用的比较多， 的［１－２，１４－１５］。根据引入遥感观测方式的不同，同化法又分为
江苏农业科学 ２０１８年第 ４６卷第 １０期
卢必慧，于 ．遥感信息与作物生长模型同化应用的研究进展［Ｊ］．江苏农业科学，２０１８，４６（１０）：９－１３． ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０１８．１０．００３
《2024年作物生长模拟模型研究和应用综述》范文
《作物生长模拟模型研究和应用综述》篇一一、引言随着科技的不断进步，作物生长模拟模型已成为现代农业科学研究的重要工具。
该模型通过数学、物理和生物学的综合方法，模拟和预测作物的生长过程，为农业生产提供科学依据。
本文将对作物生长模拟模型的研究和应用进行综述，以期为相关领域的研究者提供参考。
二、作物生长模拟模型的研究1. 模型发展历程作物生长模拟模型的发展经历了多个阶段。
早期模型主要基于生理生态学原理，通过模拟作物的光合作用、呼吸作用、水分代谢等生理过程，预测作物的生长情况。
随着计算机技术的进步，作物生长模拟模型逐渐发展为更加复杂、全面的模型，能够更好地反映作物的生长过程。
2. 模型构建方法作物生长模拟模型的构建方法主要包括系统分析、数学建模、参数估计和模型验证等步骤。
其中，系统分析是确定模型的研究对象和目标，明确模型的输入和输出；数学建模则是根据生物学原理和实验数据，建立数学方程描述作物的生长过程；参数估计是确定模型中各参数的值；模型验证则是通过实验数据检验模型的准确性和可靠性。
3. 模型应用领域作物生长模拟模型广泛应用于农业生产、生态保护、气候变化等多个领域。
在农业生产中，模型可以帮助农民选择适宜的作物品种和种植时间，优化农田管理措施，提高作物产量和品质。
在生态保护方面，模型可以预测不同环境因素对生态系统的影响，为生态保护提供科学依据。
在气候变化方面，模型可以预测气候变化对作物生长的影响，为应对气候变化提供科学支持。
三、作物生长模拟模型的应用1. 农业生产管理作物生长模拟模型在农业生产管理中具有广泛应用。
通过模拟作物的生长过程，可以帮助农民选择适宜的作物品种和种植时间，制定合理的施肥和灌溉计划，优化农田管理措施，提高作物的产量和品质。
此外，模型还可以预测作物的病虫害发生情况，为农民提供科学的防治措施。
2. 生态保护作物生长模拟模型可以预测不同环境因素对生态系统的影响。
例如，通过模拟气候变化对作物生长的影响，可以评估气候变化的生态风险，为生态保护提供科学依据。
中国农作物长势遥感监测研究综述
基本内容
中国农作物长势遥感监测技术主要基于卫星遥感数据，结合地物光谱特征、 农学知识和计算机技术等多学科知识进行综合分析。其中，常用的技术方法包括 遥感图像处理、模式识别、地物光谱分析、机器学习等。遥感图像处理主要包括 图像预处理、图像增强和图像分类等步骤，目的是提取出与农作物长势相关的信 息。模式识别和地物光谱分析等技术则主要用于识别和区分不同农作物类型，以 及分析农作物的生长状况和产量预测等。
未来展望
未来展望
随着科技的不断进步和发展，农作物长势综合遥感监测方法将进一步完善和 提高。未来，可以加强以下方面的研究和发展：
未来展望
1、提高遥感数据的分辨率和覆盖范围，以满足更加精细的农业管理和决策需 求。
2、加强遥感技术的智能化和自动化水平，减少对人工的依赖，提高监测效率 和精度。
未来展望
基本内容
2、技术手段日益丰富：农作物长势遥感监测技术不断推陈出新，包括高光谱 遥感、多角度遥感、时间序列遥感等多种技术手段的应用，使得监测结果更加准 确和精细。
基本内容
3、智能化和自动化水平提高：随着人工智能和机器学习等技术的不断发展， 农作物长势遥感监测的智能化和自动化水平也在不断提高。通过数据挖掘和模式 识别等技术手段，能够实现农作物的自动分类和长势预测等功能。
基本内容
3、作物生长周期监测：利用遥感监测技术，可以监测作物的生长周期，从而 掌握作物的生长动态，为农业生产提供指导。
基本内容
总之，遥感监测在农作物长势评价中具有重要的作用。它不仅可以实现大范 围、高效的监测，而且可以提高监测的准确性和精度。通过遥感监测技术，我们 可以更好地了解作物的生长状况，为农业生产提供更为精确的指导，有助于提高 农作物的产量和品质，为保障粮食安全和农业可持续发展做出贡献。
高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展
高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展高光谱遥感技术是一种可以获取地物反射光谱信息的遥感技术，它可以获取超过人眼光谱范围的信息，因此被广泛应用于农作物生长监测领域。
随着高光谱遥感技术的不断发展，其在农作物生长监测方面的应用也得到了不断加强和拓展。
本文旨在对高光谱遥感在农作物生长监测方面的应用研究进展进行探讨，以期为相关领域的研究人员提供一定的参考和借鉴。
一、高光谱遥感技术在农作物生长监测中的优势1.多波段信息获取能力高光谱遥感技术可以获取大量的波段信息，这些信息可以包括地物的光谱、形态、构成等方面的信息。
在农作物生长监测中，这些信息对于了解作物的生长状况、健康状况以及对病虫害的抵抗力等方面具有重要意义。
2.高光谱遥感数据精度高高光谱遥感数据具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，能够提供更加准确的农作物生长信息。
这对于农作物的生长监测以及对其健康状况的评估都具有非常重要的作用。
3.可实现大范围的监测高光谱遥感技术可以实现大范围的农作物生长监测，可以快速获取大面积的监测数据，极大地提高了监测的效率和精度。
2.农作物营养状况监测通过高光谱遥感技术可以获取到农作物的叶片反射光谱信息，这些信息可以用于分析农作物的营养状况。
通过监测农作物的叶片反射光谱，可以判断出作物所需的养分种类和含量，为合理施肥提供依据。
3.农作物病虫害监测高光谱遥感技术可以通过对农田进行大范围、高精度的监测，及时发现作物病虫害的发生和蔓延情况，为农业生产提供了重要的技术手段。
4.农作物生长模型建立通过高光谱遥感技术获取到的大量农作物反射光谱数据，可以运用在农作物生长模型的建立中，为预测农作物生长情况提供重要的依据。
三、农业高光谱遥感应用的未来展望1. 多源数据的融合应用未来的研究可以将高光谱遥感数据与其他遥感数据进行融合，进一步提高农作物生长监测的精度和效率。
2. 高光谱遥感技术在精准农业中的应用精准农业是未来农业发展的一个重要方向，高光谱遥感技术可以为精准农业提供大量的数据支持，未来可以进一步探索高光谱遥感技术在精准农业中的应用。
遥感与作物生长模型数据同化在水稻上的应用进展
专论与研％D01：10.3969/j.issn.l006-8082.2020.05.019中圏那米2020/26(5):84-89遥感与作物生长模型数据同化在水稻上的应用进展宋丽娟1叶万军2陆忠军1付斌1辛蕊1黄楠1王美璇3毕洪文!黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所,哈尔滨150086；2黑龙江省农业科学院园艺分院，哈尔滨150069;3黑龙江省农业科学院,哈尔滨150086;第一作者:***********************;*通讯作者:*************）摘要:遥感和作物生长模型在农业资源监测、作物产量预测等方面发挥着重要作用。
遥感监测是获取大面积地表信息的最有效手段，作物生长模型则是在机理层面上对作物产量进行建模，可以实现单点尺度作物生长发育的动态模拟。
但两者各有优缺点，而遥感信息和作物生长模型的数据同化可以有效结合两者的优势，实现大尺度、高精 准的农业监测与预报。
运用文献分析法从作物生长模型、卫星遥感、数据同化研究进展、遥感与作物模型数据同化在水稻上的研究进展，以及遥感与作物生长模型数据同化研究趋势等方面进行了概述。
为今后开展水稻遥感与作物生长模型同化研究提供思路，为农作物长势监测和产量预测提供技术支持。
关键词:水稻;遥感;作物生长模型;数据同化中图分类号:S511文献标识码:A文章编号：1006-8082（2020）05-0084-06水稻是世界上三大主粮作物之一，中国是水稻的生产和消费大国，水稻种植面积仅次于印度，但稻谷总产量却居世界首位,在确保国家粮食安全中作用巨大。
2019中国农作物播种总面积为16593.07万hm2,粮食作物播种面积达到11703.82万hm2,而水稻播种面积为2966.67万hm2,水稻种植面积占农作物总面积的17.88%，占粮食作物总播种面积的26.56%;稻谷总产量为20961万t,占粮食总产量的31.57%。
遥感和作物生长模型在农业资源监测、作物产量预测等方面发挥着不可替代的重要作用。
农业遥感应用的现状与发展研究
农业遥感应用的现状与发展研究农业遥感是利用遥感技术获得农业信息的一种方法。
它通过获取和分析遥感图像，对农作物的生长、病虫害、土壤水分等进行监测和评估，为农业生产提供精细化管理和决策支持。
现如今，农业遥感应用已经取得了许多重要的成果，并且在农业生产中发挥了越来越重要的作用。
以下是对农业遥感应用现状和发展的研究。
从应用角度来看，农业遥感主要可以分为四个方面：农作物种植监测、病虫害监测、土壤水分监测和农田管理。
农作物种植监测是农业遥感应用的主要方向之一。
通过获取高分辨率的遥感影像，可以对农作物的种植区域、生长状态和产量进行监测和评估。
病虫害监测是另一个重要的应用方向。
通过分析遥感图像，可以及时发现并监测农作物的病虫害情况，为农民提供及时的防治措施。
土壤水分监测是农业生产中的关键环节之一。
通过遥感技术，可以获得土壤水分的空间分布，并根据土壤水分的状况调整灌溉和水肥一体化管理。
农田管理是农业遥感应用的最后一个方面。
通过获取和分析遥感数据，可以对农田的利用状况、土地资源的可持续利用等进行评估和管理。
从技术角度来看，农业遥感应用也取得了许多进展。
随着遥感技术的不断发展，高分辨率的遥感数据已经成为农业遥感应用的重要数据来源。
为了解决农业遥感应用中的数据获取问题，航空遥感和卫星遥感成为了两种主要的数据获取手段。
为了应用农业遥感技术，还需要建立相应的模型和算法来对遥感数据进行处理和分析。
通过光谱分析技术可以提取农作物的生长信息，通过图像分类技术可以实现农作物的自动识别和监测。
尽管农业遥感应用已经取得了许多成果，但在实际应用中还存在一些问题和挑战。
农业遥感应用需要大量的遥感图像数据来支持决策，但数据获取和处理的成本比较高，对数据的需求也比较大。
农田的复杂性和多样性使得农业遥感应用的结果可能存在一定的误差。
农田环境的变化性较大，对农业遥感技术的灵敏性和动态性提出了更高的要求。
农业生产中的多个要素（例如气象、土壤、植物等）之间存在复杂的相互关系，需要进一步深入研究和分析。
农作物遥感监测预测模型及其应用研究
农作物遥感监测预测模型及其应用研究引言：随着全球人口的不断增长和农业对于粮食供应的重要性，农作物的遥感监测和预测成为一项关键的研究领域。
农作物遥感监测预测模型的建立和应用，不仅能够提高农作物产量和质量，还能够帮助农民合理管理农田、优化灌溉和施肥，实现可持续农业的发展。
本文将聚焦于农作物遥感监测预测模型及其应用的研究进展，并探讨其在农业领域的潜力。
一、农作物遥感监测预测模型的发展历程1. 传统的农作物监测方法：传统的农作物监测方法主要依靠地面调查和统计，工作量大且周期长，缺乏实时性和精准性。
2. 遥感技术在农作物监测中的应用：遥感技术的出现极大地改善了农作物监测的效率和准确性。
通过获取卫星、无人机等遥感数据，可以获得大面积的、连续的、高分辨率的农作物信息，为农作物的监测和预测提供了有效的数据基础。
3. 农作物遥感监测预测模型的发展：伴随着遥感技术的进一步发展，农作物遥感监测预测模型也在不断完善。
目前的研究重点包括光谱遥感、红外遥感、多波段遥感等方面的模型构建和算法优化。
二、农作物遥感监测预测模型的关键技术1. 遥感数据获取和预处理：获取大量的高质量遥感数据是农作物遥感监测预测模型的基础。
常用的遥感数据包括多光谱数据、高光谱数据、合成孔径雷达数据等。
同时，对这些数据进行预处理，如辐射校正、大气校正、几何校正等，能够提高数据的准确性和一致性。
2. 特征提取和选择：在遥感数据中提取有效的特征是农作物监测预测模型的关键一步。
常用的特征包括植被指数、植被覆盖度、叶面积指数等。
同时，特征的选择也需要考虑其在农作物生长过程中的重要性。
3. 模型构建和算法优化：基于遥感数据特征，构建合适的农作物监测预测模型是实现高准确性的关键。
常用的模型包括监督学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（RF），以及深度学习算法如卷积神经网络（CNN）等。
同时，对模型进行算法优化，如参数调优、特征融合等，可以进一步提高模型的预测性能。
农业领域中基于遥感数据的作物生长监测技术研究
农业领域中基于遥感数据的作物生长监测技术研究摘要：随着农业生产的现代化进程，基于遥感数据的作物生长监测技术在农业领域中的应用越来越受到关注。
本文主要介绍了基于遥感数据的作物生长监测技术的原理及应用。
首先，分析了遥感数据在农业领域中的优势和局限性。
然后，探讨了作物生长监测技术的基本原理和方法。
最后，总结了该技术在农业生产中的应用前景。
1. 引言作物生长监测是农业生产管理的重要组成部分，它可以提供作物生长状况的实时动态信息，从而为农业生产决策提供科学依据。
传统的作物生长监测方法往往需要大量的人力物力，而且无法实时获取数据，限制了农业生产管理的精确性和效率。
因此，基于遥感数据的作物生长监测技术应运而生，并在农业领域中广泛应用。
2. 遥感数据在农业领域中的优势遥感数据具有广覆盖、高分辨率、连续性和实时性等优势，对于农业领域的作物生长监测具有重要意义。
首先，遥感数据可以实时获取大范围的农田信息，帮助农业生产管理者及时了解作物生长状况。
其次，遥感数据具有高分辨率，可以提供精细的作物生长监测信息，帮助农业生产管理者进行精准农业生产管理。
此外，遥感数据可以连续地获取作物生长的动态信息，为农业生产管理者提供长时间序列的数据支持。
3. 基于遥感数据的作物生长监测技术原理及方法基于遥感数据的作物生长监测技术主要包括预处理、特征提取和生长监测三个步骤。
首先，对遥感图像进行预处理，包括大气校正、几何校正和辐射校正等，以提高数据的精度和准确性。
其次，通过特征提取方法获取作物的生长特征参数，包括NDVI（归一化植被指数）、LAI（叶面积指数）等，以反映作物的生长状况。
最后，通过数据分析和模型建立来监测作物的生长状态，包括生长速率、干旱程度等指标。
4. 基于遥感数据的作物生长监测技术的应用基于遥感数据的作物生长监测技术已经在农业领域中得到广泛应用。
首先，它可以提供作物生长状况的实时信息，帮助农业生产管理者及时采取措施，提高农作物的产量和品质。
遥感技术在油料作物监测中的研究进展与问题挑战
遥感技术在油料作物产量监测中的研究一直备受关注，并且在农业管理和粮食安全方面发挥着重要作用。
1.研究进展
遥感数据的应用：利用卫星遥感数据获取油料作物种植面积、生长状况等信息，包括植被指数、地温、水分等遥感参数，通过不同波段的遥感图像可以提取相关特征，用于对油料作物产量进行估算。
时序遥感数据分析：通过分析历史和时序遥感图像，可以跟踪油料作物的生长状况、土壤湿度变化等，为产量监测提供动态数据支持。
遥感与模型相结合：结合地面观测数据以及作物生长模型，利用遥感数据进行作物生长参数的提取，然后结合模型进行作物产量的模拟和预测。
2.挑战
数据精度和分辨率：遥感数据在提取作物信息时受到数据精度和分辨率的限制，因此如何在数据获取和处理中提高精度成为一个挑战。
遥感数据的获取与处理：遥感数据获取存在成本较高和数据处理复杂的问题，如何更加高效地获取和处理数据也是一个挑战。
地面验证与模型建立：遥感数据与实际产量之间的关联需要通过地面验证进行检验，同时建立可靠的产量预测模型也是一个挑战。
3.未来展望
未来，随着遥感技术和农业信息技术的进步，对油料作物产量监测的研究将更加精细化和精准化。
借助机器学习和人工智能等技术的发展，可以提高遥感信息的处理和利用效率，从而更好地支持油料作物产量监测和决策分析。
同时，跨学科的合作也将成为未来研究的重要方向，结合农业、遥感、气象等多领域的知识，为油料作物产量监测提供更全面的解决方案。
耦合遥感信息与作物生长模型的区域低温影响监测、预警与估产
耦合遥感信息与作物生长模型的区域低温影响监测、预警与估产随着全球气候变化的不断加剧，极端天气现象频繁发生，如低温冻害对农业产量和质量造成了巨大的影响。
为了更好地监测、预警和估算低温对农作物的影响，耦合遥感信息和作物生长模型的方法应运而生。
本文将介绍耦合遥感信息与作物生长模型的应用，以及区域低温影响监测、预警和估产的意义。
首先，遥感技术在低温影响监测方面发挥着重要作用。
通过观测农田表面温度变化，可以及时发现低温冻害的发生和发展趋势。
遥感图像能够提供大范围的空间数据，帮助农业部门在第一时间内获得低温对农作物的影响程度，从而采取相应的防冻措施。
此外，遥感图像还能够检测土壤的冻结程度，为农民提供土壤保温的建议，减少农作物因低温而受损的情况。
其次，作物生长模型能够模拟和预测农作物在低温条件下的生长情况。
通过收集历史气象数据和农田实地观测数据，可以建立作物生长模型，并结合实时遥感信息来更新和校准模型。
这样的模型可以提供低温下农作物的生长速率、发育期等关键参数，帮助农民制定合理的农作物种植和管理策略。
当低温冻害发生时，作物生长模型能够及时预警并提供相应的冻害程度评估，帮助农民采取应对措施，减少损失。
最后，耦合遥感信息与作物生长模型的方法对于区域低温影响的估产也具有重要意义。
通过遥感图像和作物生长模型的结合，可以及时准确地估算低温对农作物的影响程度，并推算出预计的产量变化。
这有助于农民和政府部门对农作物产量和供需状况进行合理的评估，并做出相应的调控措施。
此外，由于低温冻害通常会导致农作物质量下降，耦合遥感信息与作物生长模型的方法还可以用于估算农产品品质的变化情况。
综上所述，耦合遥感信息与作物生长模型的方法对于区域低温影响监测、预警与估产具有重要意义。
通过及时监测低温冻害，合理预警和估算农作物的损失情况，可以帮助农民和政府采取有效措施，减少低温对农业生产的不利影响。
未来，随着遥感和模型技术的进一步发展，相信这一方法将更加成熟和普及，为农业生产的可持续发展提供重要支持。
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专业文献综述题目: 遥感信息与作物生长模型的耦合应用研究进展姓名:学院:专业:班级:学号:指导教师: 职称: 教授2012年5月28日南京农业大学教务处制遥感信息与作物生长模型的耦合应用研究进展作者：指导教师：摘要：遥感信息与作物生长模型的耦合应用可以解决作物长势监测和产量预测等一系列农业问题，越来越受到相关研究人员的关注。
本文首先介绍了农业遥感技术和作物模型的发展状况，并在分析遥感数据和作物模型在农业应用中各自优缺点的基础上，阐明二者结合的必要性，综述了遥感信息与作物生长模型的耦合应用的2种方式—强迫法和同化法；其次介绍了遥感数据与作物模型结合的应用领域和目前国内外的应用状况，并分析了其在农业生产各领域的应用潜力；最后提出了二者耦合存在的问题以及未来研究的展望。
关键词：遥感；作物生长模型；耦合应用；研究进展Research progress on application of remote sensing informationcoupled with the crop modelAuthor:Instructor:Abstract: Remote sensing information and crop growth model can solve the coupling application of crop growth monitoring and yield forecasting and a series of problems of agriculture, more and more researchers' attention.This paper first introduces the agricultural remote sensing technology and crop model development, and in the analysis of remote sensing data and crop model in agricultural application advantages and disadvantages on the basis of the combination of the two, clarify the necessity, reviews the remote sensing data and crop growth model of coupled application in 2 ways - forced and assimilation method; secondly the paper introduced the remote sensing data and crop model combined with the application domain and application status at home and abroad, and analyses its application in agricultural production potential; finally proposed the two coupling problems and future research prospects. Key words:Remote sensing; Crop models; Coupled applications; Research Progress 1 遥感技术与作物模型的发展遥感技术是20世纪60年代以来,在现代物理学(包括光学技术、红外技术、微波雷达技术、激光技术和全息技术等)、空间科学、电子计算机技术、数学方法和地球科学理论的基础上发展起来的一门新兴的、综合性的边缘学科,是一门先进的、实用的探测技术[1]。
卫星遥感技术具有快速、宏观、准确、客观、及时、动态等特点，在农作物种植面积监测，作物叶面积指数、生物量、光合有效辐射估测，作物物候监测，产量估测，干旱监测，作物营养诊断等领域广泛应用[2-3]。
但其应用也有一定的局限性，一方面遥感监测常常受卫星遥感数据空间分辨率、时间分辨率等因素的影响,且遥感信息大多反映的是瞬间物理状况，所以农业遥感应用在时间维上的拓展受到很大限制；另一方面因缺乏相关农学机理和农学知识的支持，农业遥感应用精度有待提高[4-5]。
作物生长模型是对作物生长、发育、产量形成过程中的一系列生理生化过程进行数学描述,是一种面向过程、机理性的动态模型，能动态地定量描述作物生长、发育、籽粒形成及产量的计算机模拟程序[6]。
自de Wit 于1965 年提出作物生长模拟理论以来[7] 作物生长模型研究取得了巨大进展。
如荷兰Wageningen 农业大学开发的SUCROS 模型系列[8]，美国农业科技转换决策支持系统DSSAT（包含禾本科作物CERES 等）[9]等。
在我国也建立了小麦、水稻、玉米、棉花等作物生长模型[10]。
但当作物模拟从单点研究发展到区域应用时，由于随空间尺度的增大导致模型中一些宏观资料的获取和参数的区域化方面出现很多困难。
例如地表和作物状况的非均匀性导致区域性模拟时初始条件（出苗期、初始生物量、初始土壤水分状况等）难以确定，这影响了作物生长模型的区域应用[11]。
因此，在遥感农业应用中集成作物生长模型，通过利用作物生长模型的机理性，以增加遥感农业监测、预报的普适性，提高遥感产品精度。
利用遥感数据同步大面积获取作物信息的能力，解决作物生长模型从单点向区域扩展的数据难获取问题，扩大作物生长模型应用范围，所以二者的结合是必然的[12]。
2 遥感信息和作物生长模型集成方法目前国内外关于遥感数据与作物生长模型结合方法的研究归纳起来主要有“强迫法”和“同化法”两种。
2.1强迫法强迫法是指直接利用遥感数据反演作物生长模型初始参数的值或利用遥感反演值直接更新作物生长模型的某个输出参数值,以提高作物生长模型的模拟精度，也称为驱动法（图1）。
这种替代是基于遥感“观测值”比相应的从模型出来的模拟值更加准确的假设。
作物模型通常以固定的时间步长运行（如 1 d），但遥感信息由于没有这么高的时间分辨率而无法满足模型的需要。
通常的做法是用仅有的遥感“观测值”做一模拟曲线，然后用该模拟曲线和遥感数据按照模型要求的时间步长进行内插获得。
图1驱动法早期的遥感数据与作物生长模型的结合方法研究中，强迫法使用得较多，Mass对玉米进行地面辐射测量，利用获得的光学遥感数据反演叶面积指数(LAI)，利用近红外和热红外数据反演地表温度以确定水分胁迫系数，并将这些遥感反演值作为作物生长模型的输入，结果表明：结合遥感信息后,作物生长模型对玉米地上生物量的模拟结果得到有效改善[13]。
宇振荣等[14]利用遥感信息估算作物冠层温度，通过冠气温差计算作物水分胁迫系数，并引入作物生长模型，实现动态和连续的作物监测及产量预报的研究；辛景峰[15]利用NOAA/A VHRR获得NDVI 和地表温度数据，结合地面实测资料以及GPS定位数据,在GIS环境下，建立了遥感生育期模式，在PS-123作物生长模型基础上，发展并建立了PS-X遥感一作物生长复合模型，并利用该模型进行了区域产量估测；林忠辉[16]以SUCROS 模型和改进的冠层蒸腾和土壤蒸发的双源模型为基础，建立了水分胁迫下的夏玉米生长动态的模拟，并用A VHRR数据反演夏玉米的LAI，利用常规气象要素通过空间插值获取空间气象要素场，在GIS背景数据库的支持下，实现区域尺度的叶面积指数的模拟，并以河北平原为例进行了研究。
2.2同化法同化法是直接用遥感数据（如光谱反射率、植被指数或雷达），通过辐射传输模型与作物模型的耦合，直接比较遥感观测的光谱反射率与耦合后的模型模拟的反射率，来调整那些控制作物生长发育和产量形成的关键参数或初始值，从而确定它们的值（图2）。
图2 同化法如：Maas[17-18]利用卫星数据反演高粱(1988b)和冬小麦(1991)的LAI，以此调整作物生长模型GRAMI的相关参数和初始值，包括出苗时的LAI值等，使模型重新初始化和数化。
Dente 等[19]将由ENVISAT ASAR和MERIS数据提取得到的LAI同化进入CERES-Wheat来改善小麦产量预报的精度，同化结果显示由MERIS 和ASAR提取的LAI数据在被同化进入作物生长模型后有效的改善了产量预报精度。
Fang等则实现了区域尺度的同化算法，在这项研究中，MODIS LAI被同化进入作物生长模型，同化算法的输出包括产量、LAI等数据[20]。
而在我国采用的大多是驱动法，王人潮等[21]研究了水稻LAI及叶片含氮量与光谱变量的相关性，并将光谱参数引入水稻生长模拟模型。
目前国内也已经对同化方法引起重视，杨鹏等[22]将作物生长模型EPIC扩展到区域尺度，将EPIC与从TM 影像提取得到的多时相LAI数据结合来同化区域单产，并将其应用于石家庄地区冬小麦的单产估算。
结果表明：通过数据同化校正部分关键参数后的空间作物模型单产模拟精度得到有效提高，但要达到业务运行精度仍有待进一步改善。
因此，上述2种方法各有优缺点，驱动法比较简单，但前提是反演得出的状态变量要准确，而且观测次数越多越好，有利于建立合理的状态变量统计模型，从而确保其内插值准确。
而同化法由于通过直接比较反射率对作物模型进行初始化和参数化，因此没有作物参数反演环节带来的误差，从理论上讲是最好的。
但是，由于辐射传输模型对土壤和作物的特性很敏感，如果缺乏这方面的准确信息，该方法的准确性也难以保证。
3遥感信息与作物模型的耦合的应用进展遥感数据和作物模型集成起源于20 世纪的80 年代。
从1974年到1977年美国利用遥感进行了“大面积农作物估产实验（LACIE）”项目，遥感在农业的应用上取得了重要进展[12]。
遥感数据和作物模型集成主要用于作物参数估测和粮食估产。
如在作物生长发育进程的估测方面：马玉平等基于WSPFRS模型（引入遥感信息后的WO-FOST模型）对华北冬麦区的冬小麦生长发育进行监测，并与直接用 WOFOST 模型模拟出的结果进行对比分析，认为前者更加准确的模拟了华北地区冬小麦生长季内的生物量的变化[23]。
闫岩等基于遥感数据与CERES－Wheat模型同化监测冬小麦长势，结果表明，能够较好的模拟冬小麦主要生育期的生物量变化[24]。
Singh等分别使用了CERES－Wheat和Cropsyst两种作物生长模型估算了小麦的地上生物量，使用地面观测数据对模型模拟结果进行了验证，认为Cropsyst比CERES－Wheat模型在小麦生物量估算上更具有优势[25]。