卫星遥感估产技术在大豆区域收入保险中的应用

陈爱莲, 李家裕, 张圣军, 朱玉霞, 赵思健, 孙伟, 张峭

Application of Satellite Remote Sensing Yield Estimation Technology in Regional Revenue Protection Crop Insurance: A Case of Soybean

Ailian CHEN, Jiayu LI, Shengjun ZHANG, Yuxia ZHU, Sijian ZHAO, Wei SUN, Qiao ZHANG

表4 大豆多元线性估产模型摘要

Table 4 Summary of soybeans yield linear models

模型序号 模型 R2 标准误 F 输入变量 标准化系数 变量显著性 1 Y=-282.356+547.583×0823NDVI （7） 0.415** 47.554 50.379 （常量） 0.000 0823NDVI 0.644 0.000 2 Y=-171.365+313.127×0823NDVI+35.154×0907LAI （8） 0.464** 45.824 30.359 （常量） 0.025 0823NDVI 0.386 0.010 0907LAI 0.354 0.013 3 Y=-187.199+289.032×0823NDVI+30.816×0907LAI+957.102×0823Cw-12.239×NDVI（1002-0823） （9） 0.471** 46.210 15.136 （常量） 0.051 0823NDVI 0.340 0.049 0907LAI 0.311 0.042 0823Cw 0.093 0.388 NDVI(1002-0823） -0.025 0.845 4 Y=2025.482+323.644×0823NDVI+33.527×0907LAI+22.704×K_MOD11_10+8.307×K_MOD11_14-16.884×TRMM091+0.923×K_MOD11_23 （10） 0.482** 46.407 10.242 （常量） 0.640 0823NDVI 0.381 0.018 0907LAI 0.338 0.022 K_MOD11_10 0.106 0.348 K_MOD11_14 -0.196 0.208 TRMM091 0.163 0.207 K_MOD11_23 0.013 0.902 5 Y=-285.649+509.074×0823NDVI+4.999×0907LAI+1349.340×0823Cw-95.854×NDVI（1002-0823）-309.911×NDVI（0823-0624）+231.163×0922FAPAR （11） 0.520** 44.684 11.912 （常量） 0.005 0823NDVI 0.599 0.007 0907LAI 0.050 0.789 0823Cw 0.131 0.219 NDVI(1002-0823) -0.196 0.176 NDVI(0823-0624） -0.428 0.025 0922FAPAR 0.320 0.036