基于遥感作物分类和DSSAT模型的南亚-东南亚地区水稻产量模拟
编号:2073 稿件编号:1049 访问权限:仅限参会人 更新:2021-06-16 17:51:24 浏览:708次 口头报告

报告开始:2021年07月10日 13:58 (Asia/Shanghai)

报告时间:12min

所在会议:[S7C] 7C、地理及地理信息科学 » [S7C-1-1] 专题7.17 农业地理与农业遥感大数据

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摘要
南亚-东南亚地区是我国“一带一路”重要区域,涵盖了中巴经济走廊等连通海陆丝绸之路的重要廊道,保障该地区粮食安全是保障我国推动国际区域经济合作的重要前提。得益 于适宜的气候条件和丰富的种植经验,水稻是南亚-东南亚地区的重要粮食作物。目前针对该区域的水稻估产实验已经引起很多学者的关注。但南亚-东南亚区域水稻种类和种植方式复杂,现有研究通常聚焦某一特定水稻种类的产区进行实验,如何准确进行大尺度的水稻估产仍是一个亟待解决的问题。本文尝试使用遥感数据的时间序列解决这一问题。由遥感影像得到的NDVI时间序列可以反应作物生长情况,用于区分不同作物类型及熟制。结合全球作物日历数据,得到每种作物类型的标准时间序列。使用DTW算法,依据DTW距离,将耕地分布细化为作物类型分布。在每种作物类型的像元上,使用DSSAT模型模拟该像元的作物生长过程,模拟中输入该种类型作物的相关参数、历史气候数据和该像元的土壤信息,最终得到该像元的模拟产量。大区域的水稻产量历史模拟可用于估算模型的性能,为未来的产量预测提供依据。
关键字
郭紫燕,杨康,程亮,李满春
报告人
郭紫燕
南京大学地理与海洋科学学院

稿件作者
郭紫燕 南京大学地理与海洋科学学院
杨康 南京大学地理与海洋科学学院
程亮 南京大学地理与海洋科学学院
李满春 南京大学地理与海洋科学学院
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