项目名称：综合物候动态表征和深度学习的冬小麦产量遥感估测方法
项目性质：国家自然科学基金青年项目（2025.01.01-2027.12.31）
项目主持人：田惠仁
项目简介：准确的作物产量估测对于保障国家粮食安全具有重要意义。然而，现有作物产量估测研究中面临着物候期界定不清的问题，且植被指数对作物物候监测具有滞后性，导致对物候期的理解存在偏差，从而影响作物估产精度的进一步提升。本项目以冬小麦为研究对象，采用基于注意力机制的多层作物网络AMCN，开展综合作物物候动态和长势参数的冬小麦产量遥感估测方法研究。主要研究内容为：基于日光诱导叶绿素荧光耦合植被指数构建综合指数，实现冬小麦主要物候期的精准提取，揭示综合指数在作物物候期提取方面的潜力；基于提取的作物物候期和深度学习构建AMCN模型，实现精准的冬小麦产量估测，揭示并量化作物物候期和长势参数对冬小麦产量形成过程的重要性；开展地面调查实验，验证AMCN模型在灌溉样点和旱作样点的泛化能力，实现点面结合的冬小麦产量估测。研究成果有助于深入理解作物物候变化及产量累积过程，为促进区域农业精准生产提供重要理论基础和技术支持。
