田块尺度作物估产引入地形特征提升精度与产量空间格局分析对规模经营具有重要意义.以黑龙江省规模化种植的春玉米为研究对象,测定无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)高精度地形与变量测产数据,基于多时期SPOT-6影像提取7种植被指数;采用最小二乘法,构建不同时期植被指数与春玉米实测产量的经验统计模型,确定遥感估产最佳时期和最优植被指数;提取6种地形因子,使用多元逐步回归评价引入地形因子的遥感估产模型,应用空间统计分析探索产量空间分布格局.结果 表明:春玉米灌浆期是遥感估产的最佳时期,决定系数R2达到0.6以上的植被指数共6种,比值植被指数(ratio vege-tation index,RVI)为最优植被指数,其余依次为修正比值植被指数(modified simple ratio,MSR)、无蓝色波段增强型植被指数(enhanced vegetation index without a blue band,EVI2)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、次生修正土壤调节植被指数(modified secondary soil adjusted vegetation index,MSAVI2)、绿度归一化植被指数(green normalized difference vegetation index,GNDVI);最佳估产模型引入地形辅助信息后R2提升5.6％,达到0.79,均方根误差(root mean squared error,RMSE)为347.03 kg/hm2;高海拔与高坡度区域产量均值最低为7502.64 kg/hm2,中海拔与低坡度区域产量均值最高为9157.63 kg/hm2.优化后的遥感估产模型可以快速评估作物产量,确定春玉米最佳生长区域,为规模化农业精细管理、土地整治与作物种植结构调整提供科学依据.
农作物 产量估算 地形 植被指数 空间格局