《適應光照環境變化的多種農作物的GPP遙感估測模型研究》是依託武漢大學，由彭漪擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：適應光照環境變化的多種農作物的GPP遙感估測模型研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：彭漪
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
農作物總初級生產力（GPP）體現了植物的光合作用能力，是構成碳匯功能的重要過程。利用遙感技術實現大尺度的監測農田GPP的時空分布和變化，為區域性的農情分析提供了重要的基礎數據。光照環境和植被類型的差異是導致農作物GPP遙感估測模型不確定性的兩個重要因素。針對我國農田作物混種，光照環境多變的特點，建立一種能適應不同光照環境和作物類型的GPP遙感估測模型，將為合理的利用和管理農業環境提供更可靠的輔助信息。.本項目將選取我國幾種典型的農作物，模擬光照不足，光照適宜和光照過強三種情況，基於實驗室測量，模型模擬數據和野外試驗田測量方法，從遙感光學機理上理解農作物GPP對植被類型和光照環境變化的回響規律。將分析所觀測的規律加入合適的調節因子，利用植被在可見光到近紅外光譜範圍內的反射率數據，結合氣象環境數據，建立一個適用不同光照條件，無需先驗作物類型知識，能準確估算含有混合作物區域的GPP遙感模型。
結題摘要
農作物總初級生產力（GPP）體現了植物的光合作用能力，是構成碳匯功能的重要過程。利用遙感技術實現大尺度監測農田GPP的時空分布和變化，可為區域性農情分析提供重要的基礎數據。光照環境和植被類型的差異是導致農作物GPP遙感估測模型不確定性的兩個重要因素。針對我國農田作物混種，光照環境多變的特點，建立一種能適應不同光照環境和作物類型的GPP遙感估測模型，將為合理的利用和管理農業環境提供更可靠的輔助信息。本項目選取我國幾種典型的農作物，基於實驗室測量、模型模擬數據和野外試驗田測量方法，從遙感光學機理上理解影響農作物GPP變化的環境因素和植被參量。將分析所觀測的規律加入合適的調節因子，利用植被在可見光到近紅外光譜範圍內的反射率數據，通過植被指數和機器學習的方法，建立一個適用不同光照條件，無需先驗作物類型知識，能準確估算含有混合作物區域的GPP遙感模型。
