智慧农业(中英文)2026,8(4):70-84·9月18日 · 周五论文农业遥感与作物表型阅读 0
物候阶段渐进式多源数据融合的县域冬小麦产量预测
论文解读
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融合遥感、气象与SIF数据，提出物候阶段渐进式融合方法预测河南县域冬小麦产量。
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。
影响力18
信息增量22
专业深度18
信源权威14
时效性8
以河南100个主产县2013—2022年遥感、气象与SIF数据构建物候阶段渐进式融合估产方法，数据规模与方法新颖性突出，对县域粮食产量预测有参考价值。
原文摘要
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。
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