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什么是农作物估产?

时间:2010-01-29 03:15 来源:地理教师网 作者:云中雪 责任编辑:地理教师
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农作物总产量等于农作物的种植面积乘以农作物的单位面积产量。农作物估产既要提取农作物种植面积,又要估算农作物单位面积产量。

    单位面积产量估算有许多方法,主要有三种:

    (1)气象模型。采用历史产量与气象资料建立相关关系,其方程为:

y=常数+f(趋势产量)+g(气象产量)

    其中f是品种改良等技术趋势对产量的影响,g指降雨、日照等气象因子对产量的影响。

    (2)农学模型。根据单位面积内的穗数、穗的粒数和千粒重数计测单位面积产量的方法:

Y=穗数×穗的平均粒数×千粒重

    利用作物生长模拟模型模拟在作物生育期间,作物的播种量、主茎数、分蘖数、拨节率、成穗率和小穗数等,虽然很复杂,但仍然可做。

    (3)遥感模型。通过建立遥感测得的作物信息与产量间的关系来估算作物产量。如天津市冬小麦遥感估产模型是这样的:

y=144.54×12NDVI

    这种方法的最大优点是可以估算大范围的作物产量。

    农作物种植面积提取也有许多方法,主要有两种:

    (1)成数抽样方法。在了解作物种植面积占总面积的比例(成数)基础上,将区域分成许多格网,从格网中随机选取样点,将调查结果进行分类统计,核实在全部的调查点中各种作物所占成数,根据测区总面积的大小,计算出某种作物的种植面积:种植面积=作物样点数(M)x区域总面积(A)/区域总样点数(N)

    以前用这种方法时,都采用实地调查方法,现在用遥感调查代替实地调查。

    (2)通过对遥感数据进行分类,根据分类结果,按每类的像元数计算作物的种植面积。这种方法要求遥感数据获得的时间符合要求。如冬小麦最好是3月份,或冬天11月份获得的遥感数据,水稻是插秧后2到4周内的遥感数据。遥感直接分类方法的精度不高,一般在70%~80%之间。为了提高精度,在分类时需要使用其他数据,如数字地面高程,并采用地理信息系统技术。

    农作物估产工作量很大,需要处理大量的数据,时间很紧,需要在作物收割前就估算出产量,因此需要性能强大的信息系统来进行农作物估产。数字地球将为农作物估产提供所需的大量基础数据,如地形、气候、植被、行政界限等,促进作物估产的时效和精确性。


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