●1 緒論
1.1 作物生物量相關概念
1.2 基於遙感的作物生物量反演主要研究進展
1.2.1 生物量遙感反演主要模型和方法
1.2.2 生物量估算主要數據選擇
1.2.3 作物生物量估算的特征參量
1.2.4 作物生物量遙感反演主要進展
1.3 本章小結
2 冠層高光譜估算鼕小麥生物量的敏感波段優選
2.1 研究區域
2.2 主要研究方法
2.2.1 技術路線
2.2.2 植被指數確定
2.2.3 N-VI與鼕小麥地上生物量相關性分析
2.2.4 敏感波段中心與很優波段寬度確定
2.2.5 精度驗證
2.3 數據獲取與準備
2.3.1 樣方布設與地面觀測
2.3.2 鼕小麥實測地上生物量獲取
2.3.3 鼕小麥冠層高光譜測量
2.4 結果與分析
2.4.1 基於N-NDVI敏感波段很優波寬的生物量估算
2.4.2 基於N-DVI敏感波段很優波寬的生物量估算
2.4.3 基於N-RVI敏感波段很優波寬的生物量估算
2.5 本章小結
3 基於高光譜衛星遙感的鼕小麥地上生物量估算
3.1 研究區域
3.2 主要研究方法
3.2.1 高光譜作物地上干生物量敏感波段中心確定
3.2.2 基於高光譜遙感衛星的作物地上干生物量反演
3.2.3 作物地上生物量遙感估算精度驗證
3.3 數據獲取與處理
3.3.1 地面數據采集與處理
3.3.2 高光譜遙感衛星數據獲取與處理
3.3.3 其他輔助數據
3.4 結果與分析
3.4.1 冠層高光譜估算地上干生物量敏感波段選取
3.4.2 基於Hyperion的區域鼕小麥生物量遙感反演
3.5 本章小結
4 基於寬波段多光譜遙感的區域鼕小麥生物量估算
4.1 研究區域
4.2 主要研究方法
4.2.1 技術路線
4.2.2 遙感植被指數確定
4.2.3 區域鼕小麥生物量遙感反演
4.2.4 精度驗證
4.3 數據獲取與準備
4.3.1 地面數據采集與處理
4.3.2 遙感數據獲取與處理
4.3.3 其他輔助數據
4.4 結果與分析
4.4.1 基於GF-1的區域鼕小麥生物量遙感反演
4.4.2 基於Landsat 8的區域鼕小麥生物量遙感反演
4.5 本章小結
5 基於淨初級生產力的鼕小麥生物量估算
5.1 研究區域
5.2 主要研究方法
5.2.1 基於淨初級生產力的生物量遙感估算
5.2.2 光合有效輻射（PAR）
5.2.3 光合有效輻射分量（fPAR）
5.2.4 干物質轉化效率繫數（e）
5.2.5 鼕小麥地上生物量反演結果精度驗證
5.3 數據獲取與準備
5.3.1 主要遙感數據
5.3.2 作物田間實測數據
5.3.3 氣像數據和土壤濕度數據
5.3.4 主要數據處理
5.4 結果與分析
5.4.1 研究區光合有效輻射
5.4.2 研究區光合有效輻射分量
5.4.3 鼕小麥干物質轉化效率繫數與氣候和土壤濕度的關繫
5.4.4 研究區鼕小麥生物量結果的精度驗證
5.5 本章小結
6 基於遙感和生長模型同化的鼕小麥生物量估算
6.1 研究區域
6.2 主要研究方法
6.2.1 技術路線
6.2.2 EPIC模型選擇
6.2.3 SCE-UA全局優化算法
6.2.4 模型參數靈敏度分析與本地化
6.2.5 模型同化參數確定
6.2.6 作物生長模型區域化
6.2.7 主要參數與模擬結果精度驗證
6.3 數據獲取與準備
6.3.1 基礎數據收集與處理
6.3.2 田間樣區布設與觀測
6.3.3 作物葉面積指數遙感反演
6.4 結果與分析
6.5 本章小結
7 展望
7.1 新遙感數據源不斷湧現將促進作物生物量遙感估算新技術發展
7.2 進一步加強對現有作物生物量遙感估算技術方法的不斷完善
7.3 開展多模型多方法整合和多源數據協同的生物量反演
7.4 作物生物量遙感估測中尺度效應和真實性檢驗研究需加強
參考文獻

農作物生物量是作物產量形成的基礎，準確的生物量信息對於國家有效指導農業生產、保障國家糧食安全、促進農業可持續發展、全球碳循環和生物質能源利用等基礎研究均有重要的意義。作物生物量估算涉及到多種學科與技術，相對於費時耗力的作物生物量傳統實測方法，基於遙感技術開展作物生物量估算具有大面積同步觀測的巨大優勢。本書以我國北方糧食主產區黃淮海平原為研究區域，以河北省衡水市為典型試驗區，以鼕小麥為研究對像，在野外觀測試驗、室內數據處理與分析、室內模型建立與定量模擬等支持下，對作物地上生物量遙感估算的統計模型、半機理模型和機理模型進行深入研究，對及時、準確地獲取作物地上生物量信息，有效指導我國糧食生產和保障國家糧食安全具有重要意義。