2021年3月13日，西北农林科技大学机电学院韩文霆研究员在遥感类期刊Remote Sensing(中科院二区，Top)发表了题为“Assimilation of LAI Derived from UAV multispectral data Iinto the SAFY Model to Estimate Maize Yield”的研究论文。研究生彭星硕为第一作者，韩文霆研究员为通讯作者。
作物产量的空间分布信息对于政府机构和农民决策具有重要的意义。因此本文基于无人机遥感数据和地面监测数据，通过数据同化，将遥感对冠层发育的连续观测集成到作物生长模型中,建立了不同水分处理条件下玉米产量估算方法，以有效地估算农田尺度下的玉米产量。本文首先选取5个常见的植被指数，基于无人机植被指数估算LAI反演。分别建立了线性模型、指数模型、对数模型和二次多项式模型，并选取最优模型作为叶面积指数的估计模型。研究发现，基于EVI植被指数和线性模型的LAI反演精度最高。通过反演的植被指数和作物模型进行耦合，得到农田尺度下不同水分下的玉米估算产量。研究发现同化系统在不同水分处理下具有不同的估产精度。同时，我们还得到了空间分辨率为1m的产量分布估算图，其空间分辨率和精度均高于卫星遥感。本文验证了基于无人机遥感和作物模型耦合在农田尺度下估算玉米产量的可行性，该项研究对改善农业管理，实现智慧农业具有巨大的潜力。
图1不同灌溉处理下的夏玉米估产精度
图2夏玉米产量估算分布图
论文链接：https://www.mdpi.com/2072-4292/13/6/1094