物候阶段渐进式多源数据融合的县域冬小麦产量预测

方法

2013—2022年河南100县遥感、气象、SIF多源时序特征，按物候阶段渐进融

发现

明确不同物候阶段信息累积对县域冬小麦估产性能的影响，提升预测精度。

机会点

可探索物候自适应加权与深度学习融合，并迁移至其他作物及极端气候情景下的县域估产。

西安财经大学王毅等联合江苏大学张立元副教授、西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室、中国科学院重庆绿色智能技术研究院团队，以河南省100个冬小麦主产县为研究区融合2013—2022年遥感变量、气象变量和日光诱导叶绿素荧光光合变量，构建覆盖冬小麦分蘖期至成熟期的多源时序特征集。提出物候阶段渐进式多源数据融合方法明确不同物候阶段信息累积对县域冬小麦估产性能的影响。