原标题：全天候监测作物长势农业遥感再添新技术
该项技术已经在我国华北平原河北省衡水市冬小麦叶面积指数区域获取中得到应用
新京报讯（记者周怀宗）近日，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队提出了基于雷达遥感的冬小麦叶面积指数反演新模型，实现了区域作物叶面积指数的高精度获取。
冬小麦叶面积指数反演新模型。受访者供图
作物叶面积指数是与作物产量形成密切相关的农学指标，即单位土地面积中作物叶面积所占的比重，据该项技术主要完成人吴尚蓉博士介绍，卫星遥感技术目前已经能够监测绝大部分作物，如小麦、水稻和玉米等。通过叶面积指数，不仅可以监测作物长势，同时在作物生长特定阶段，监测者也可以利用叶面积指数进行作物估产。
一般来说，作物叶面积指数获取主要依靠传统光学遥感获取，这种方式易受大气、云雨等干扰，不仅增加了叶面积指数获取难度，且获取精度也受到一定影响。雷达遥感不受大气、云雨的干扰，具有全天时、全天候的监测能力，因此，基于雷达遥感进行作物叶面积指数等作物参数的获取成为近些年的研究热点。
吴尚蓉介绍，此次创建的模型在充分考虑不同生育期作物形态特征基础上，耦合微波散射模型和冠层散射模拟模型，以达到提高作物叶面积指数获取精度的目的。
该模型为通过主动微波获取区域作物叶面积指数提供了新的思路，对实现全天时、全天候且不受大气、云雨等条件影响的作物参数定量获取和作物生长监测具有重要意义，为农业、生态以及气候变化等研究必需的高精度作物参数获取提供了新的技术手段。该研究成果在线发表在《环境遥感》上。
目前，该项技术已经在我国华北平原河北省衡水市冬小麦叶面积指数区域获取中得到应用，且获得了较高精度的反演结果，这为我国实现全天时、全天候农作物参数信息获取及农作物监测提供了良好技术积累。
新京报记者周怀宗
编辑张树婧校对柳宝庆
