在全球粮食安全与可持续农业的背景下，“作物生物量监测”正逐渐成为农业遥感领域的核心议题。高效、准确地评估作物地上生物量，不仅对产量预测至关重要，也对精准农业管理具有重要意义。近期，国际期刊《Computers and Electronics in Agriculture》发表的一项研究以马铃薯为研究对象，结合ASD FieldSpec地物光谱仪与谐波分解技术，探索提升生物量估算精度的新方法，为作物长势监测与产量评估提供了新的技术支持。研究背景马铃薯作为全球第四大粮食作物，在粮食安全和精准农业中具有重要地位，其地面生物量（AGB）是衡量生长状况、产量预测和田间管理的关键指标。传统的人工测量方法效率低且具有破坏性，而高光谱遥感因其快速、非破坏性和丰富信息的特点，逐渐成为AGB估算的核心技术。然而，由于光谱饱和效应和生长阶段差异，单靠光谱反射率和植被指数（VIs）难以获得高精度结果。因此，开发一种有效挖掘高光谱特征的方法，以减轻光谱饱和效应，提升AGB估算模型的年际适应性，尤为关键。（图2.地理区域（a）和实验设计（b））研究方法实验设计：在北京小汤山试验基地，连续两年（2018–2019）种植马铃薯，共设置42个试验小区，采用不同密度与氮肥水平处理。地上生物量采集：在块茎形成、膨大和淀粉积累三个时期，每区随机取样，烘干后测算AGB。光谱获取：地面：ASD光谱仪，3502500 nm范围，每次采集前白板校正。空中：高光谱成像仪研究结果1.ASD FieldSpec地物光谱仪与高光谱成像仪采集的光谱在整体上保持高度一致（R²0.96），验证了ASD FieldSpec地物光谱仪作为地物基准仪器的可靠性；2.使用传统植被指数（如NDVI、EVI）估算马铃薯地上生物量时，精度较低（R²=0.52），且在不同生育期表现不稳定；3.引入谐波分解（HD）后，模型精度显著提...
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2025
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