用氣象衛星資料估算吉林省主要農作物產量
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P414.4 S42

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吉林省科技發展計劃項目“吉林省主要農作物遙感估產方法研究”資助


Estimating of Main Crop Yields in Jilin Province Using Meteorological Satellite Data
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    凈第一性生產力(Npp)分析是全球變化研究中廣為利用的方法,利用氣象衛星資料獲得年際植被指數(Iv)估算Npp建立不同作物的Npp與其產量的關系模型,即可實現對糧食總產和不同作物產量的估算。文中介紹了應用凈第一性生產力遙感(NPP—RS)模型對吉林省糧食總產和主要作物產量進行估算的方法。采用NPP—RS模型,對1995~2000年吉林省的糧食總產及主要農作物玉米、水稻產量進行了動態估算。對糧食總產估產的平均相對誤差為13.6%,玉米的平均相對誤差為17.6%,水稻的平均相對誤差為6.7%。要提高用此方法進行遙感估產的精度,還需要對當年的種植制度、種植結構的變化有所了解,注意當年的災情,增加災害影響系數。

    Abstract:

    Net primary productivity ( N _ pp ) is one of useful indexes in global change studies. Utilization of remote sensing data from meteorological satellites is an objective way to estimate N _ pp . Using the processed annual normalization vegetation index, N _ pp values can be estimated from an experimental model (NPP-RS). The relationship between each crop's N _ pp and yields was then determined. The total yields can be assessed by the N _ pp value. The total yields and the yields of main crops from 1995 to 2000 in Jilin Province were estimated. The mean relative error is 13.6% for total yields, and 17.6% and 6.7% for maize and rice, respectively.

    參考文獻
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引用本文

晏明 劉志明 晏曉英.用氣象衛星資料估算吉林省主要農作物產量[J].氣象科技,2005,33(4):350~354

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  • 收稿日期:2004-04-21
  • 定稿日期:2004-06-10
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