基于GLOPEM-CEVSA的烟叶产量遥感监测模型研究

为解决传统烟叶产量遥感监测模式依据因素单一,未考虑不同品种根、茎、叶各部位干物质比例等难题,提升监测精度,本文基于烟草碳循环过程及生理生态学特征,建立GLOPEM-CEVSA烟叶产量遥感监测模型,将生态系统过程模型CEVSA和生产效率模型GLO-PEM耦合,实现烟草碳周转、碳固定、碳分配等碳循环过程模拟,实现GPP、NPP与烟叶产量估算。结果表明,成熟期烟草NPP在99%置信级别与烟叶鲜质量显著相关(r=0.94),遥感监测模型估算的产量与样方实测结果具有较高的符合度(Ⅰ类烟误差为9.644%,Ⅱ类烟误差为4.316%,Ⅲ类烟误差为8.495%),表明该估产模型可以较好地完成烟叶产量估算,研究有助于烟叶制定种植计划,强化收购管理、宏观调控与决策。