文献类型： 中文期刊

作者： 郑恒彪 ¹ ; 蒋薇 ¹ ; 王来刚 ² ; 严定春 ³ ; 姚霞 ¹ ; 李军营 ⁴ ; 汤亮 ¹ ;

作者机构： 1.南京农业大学国家信息农业工程技术中心

2.河南农业科学院农业信息技术研究所

3.中国农业科学院烟草研究所

4.云南省烟草农业科学研究院

关键词： 产量预测;WOFOST模型;无人机高光谱影像;数据同化;烤烟

期刊名称： 中国烟草学报

ISSN： 1004-5708

年卷期： 2025 年 31 卷 005 期

页码： 127-137

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 【目的】针对烤烟产量预测精度低、机理性不强等问题，提出了一种耦合无人机高光谱影像和WOFOST作物生长模型的烤烟产量预测方法。【方法】使用集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）作为数据同化算法，比较使用数据同化前后WOFOST模型对烤烟生产力预测的结果，构建遥感与生长模型耦合的烟草产量预测模型。【结果】使用EnKF算法将状态变量叶面积指数（Leaf area index,LAI）进行数据同化后，红花大金元、云烟87和K326的叶干重NRMSE从27.58%、23.63%和27.99%降低为21.32%、15.43%和12.18%，产量预测精度得到了明显提升。【结论】研究结果将为烟草的产量预测、氮素管理调控以及烟草智慧生产等提供技术支持。