玉米地上生物量是判断植株生长状态、产量潜力，制定灌溉、施肥决策的关键指标。传统地上生物量依靠人工取样测算，破坏作物生长、费时费力。遥感技术已被认为是大范围有效估算生物量的非破坏性方法，但如何精准构建预测模型仍待探索。
科研人员从玉米拔节期、喇叭口期等关键生长期无人机遥感数据中，归纳与生物量密切相关的冠层光谱特征和热特征，并添加叶片实测叶绿素含量，构建了多源数据集。通过对比多种学习算法建模发现，该数据集与CatBoost算法结合构建的生物量模型，其估算精度最高，对不同水肥管理模式下玉米全生育期生物量的估算精度达80%。该研究为农情信息现代化精确获取提供支撑。
该研究得到国家重点研发计划、中国农业科学院科技创新工程、河南省重大科技专项等项目资助。（通讯员：单文晴）
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108306
2024年1月30日
来源：中国农业科学院
