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农田生态过程是指以农作物生产为中心的农田生态系统物质循环和能量转换的复杂过程。本项目瞄准农田生态过程定量化、动态化和立体化遥感监测的关键问题,经过十余年持续研究,形成了多项创新成果： （1）依据电磁波与复杂地物相互作用理论,通过植被和土壤二元组分混合光谱观测实验与模拟分析,阐明了农田植被-土壤二元体系在生态过程不同阶段的响应机理,发现农田混合像元不同组分光谱贡献仅与地物组分比例有关,奠定了农田生态过程定量遥感基础。引入了基于再碰撞概率的植被冠层辐射理论,据此构建了叶面积指数、光合有效辐射比例等农田植被结构参数的反演模型,有效提高了农田生态过程主要参数的反演精度。 （2）面向农田生态过程不同阶段,研究并揭示了作物叶面积指数、叶绿素、氮素等理化参数的冠层光谱吸收、反射及其变化特征,建立了基于神经网络、支持向量机等数据挖掘技术的主要农作物遥感动态监测模型,提出了融合农田遥感反演参数和作物生长模型模拟的一种数学优化方法,通过将遥感观测“面状信息”与地面采样“点状信息”有机融合,实现了农田生态过程动态高精度监测; （3）提出了地表参数与大气参数一体化反演以及地表温度多角度反演新方法。针对传统遥感只能获取作物冠层上部光谱信息等问题,提出了作物冠层不同层次叶倾角、叶绿素、氮素等理化参数多角度遥感探测方法,明确了不同层次理化参数的多角度光谱响应特征及敏感角度和波段。建立了运用不同观测敏感角度结合的作物上层、中层和下层叶片叶绿素和氮素垂直分布多角度反演模型。通过多角度遥感反演结果分析,明确了不同养分、水分、病虫害胁迫下的作物叶面积指数、叶绿素、氮素等理化参数响应特征及光谱响应特征,开拓出农作物健康诊断的新途径。 上述研究成果,分别在作物长势、灾害监测、粮食产量估算中得到应用,产生了显著的社会经济效益。
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