针对传统的农作物估产方法过度依赖人工经验,以及实地采样成本高等问题.该研究使用MODIS数据构建了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的冬小麦估产模型.对2006－2016年中国北方冬小麦核心区的60个地级市进行模型训练,鲁棒性检验以及估产误差空间特征分析.结果表明:1)估产模型在训练集和验证集的均方根误差(root mean square error, RMSE)分别为183.82 kg/hm2、689.72 kg/hm2,决定系数(R2)分别为0.98、0.71.2)以同样的神经网络结构对2006－2016年估产样本分别作为验证集,训练11个独立模型的RMSE平均值是772.03 kg/hm2,证明算法具有较高的鲁棒性.3)2007、2012和2016年不同省份的估产结果表明,模型对北方冬小麦区的平原区估产精度较高,尤其是河北和山东2省(RMSE为500 kg/hm2).该文构建的估产模型可以实现冬小麦单产的复杂拟合,可以应用于较大尺度(范围)冬小麦产量预报.
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