摘要：该文对原始CASA（carnegie-ames-stanford-approach）模型中归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）最值提取方法及光合有效辐射吸收比（fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR）的算法进行了深入分析,并通过综合分析大量国内外文献,更加科学合理的确定了最大光能利用率的取值,最终确立了适合该研究区的CASA模型。该文以河北省邯郸市3个县域冬小麦为研究对象,以HJ-1A/B星遥感数据产品为数据支撑,采用CASA模型对研究区2014年冬小麦生物量进行了估算和精度验证,结果表明：研究区冬小麦生物量平均值为1 485 g/m^2,50%以上区域在1 500-2 000 g/m^2之间。冬小麦实测生物量与预测生物量相关性达到显著水平,R^2为0.811 5。经过50组数据分析对比,平均相对误差为2.13%,其中,最大值为11.54%,最小值为0.33%;平均预测生物量为1 807.54 g/m^2,与平均实测生物量1 720.74 g/m^2相比,绝对误差为86.80 g/m^2,为估算区域冬小麦产量提供理论支撑。

关键词：生物量 遥感 作物 casa 最大光能利用率 

单位：黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室; 开封475004; 河南大学环境与规划学院; 开封475004; 中国科学院遥感与数字地球研究所; 北京100094