實(shí)時(shí)監測土壤含水量對田地管理方法、生產(chǎn)量估算及糧食生產(chǎn)安全等有著(zhù)關(guān)鍵實(shí)際意義。3月9日，北京市農牧業(yè)信息科技研究所陳立平研究員、楊貴軍研究員、李振海博士等精英團隊的科研成果在國際期刊Remote Sensing of Environment（IF=10.164）線(xiàn)上發(fā)布了題寫(xiě)“ Comparison forbid transferability of thermal, temporal forbid phenological-based in-season predictions of above-ground biomass in wheat crops forbid proximal crop reflectance data”的文章內容。

　　該成效對于農作物生產(chǎn)量特性有關(guān)的地面上部土壤含水量這一關(guān)鍵農學(xué)專(zhuān)業(yè)主要參數，運用觀(guān)察搜集的黃淮海冬麥主產(chǎn)地近10年田里精準定位觀(guān)察測試數據，根據數據分析多種多樣表現農作物物候有關(guān)的參數，并將其與遙感信息一同創(chuàng )建了具備農學(xué)專(zhuān)業(yè)原理的逆變技術(shù)實(shí)體模型，搭建了合適全生孕階段的冬麥土壤含水量估算實(shí)體模型（CBA-Wheat模型），不錯解決了一直以來(lái)困惑農牧業(yè)定量分析遙感技術(shù)中有生長(cháng)期農作物主要參數逆變技術(shù)實(shí)體模型難統一的難點(diǎn)。對比現階段大力開(kāi)展的根據人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的農作物主要參數鑒別方法，畢業(yè)論文成效具備顯著(zhù)的普適性、簡(jiǎn)單、高效率高精密等特性，為自主創(chuàng )新創(chuàng )建天上地農情主要參數遙感技術(shù)檢測統一實(shí)體模型給予了新的方式。