中文摘要：

作物精准收获是精准耕作的一个重要环节，在合适的时间按合适的顺序开展作物收获，对于提高作物单产、保障作物籽粒品质有重要的影响，还可以对大面积规模化种植条件下作物收获设备的调度进行有效指导。然而传统的监测方法无法反映地块间或地块内部的差异，使得预测结果精细程度受到限制，难以用于指导生产管理。目前基于遥感技术的作物成熟期预测受监测方法的制约，在空间分辨率和预测的时效性上也无法满足精准农业的要求。本项目针对这些问题，首先分析作物成熟过程中水分与叶绿素含量动态变化规律，提取作物成熟度的预测指标，并研究其变化的光谱特征及在卫星遥感数据中的特征反映，然后以我国自主研发的HJ-1数据为数据源，通过IRS与CCD数据的融合技术研究，解决应用中遥感数据的空间分辨率与时效性问题，并发展成熟期的遥感预测方法，同时开展不同时间作物成熟期预测的不确定性分析，通过遥感技术为作物收获提供决策支持信息。

结论摘要：

作物精准收获是精准耕作的一个重要环节，在合适的时间按合适的顺序开展作物收获，对于提高作物单产、保障作物籽粒品质有重要的影响。本项目以规模化农业种植条件下的精准收获为目标，首先利用空间变异函数进行农田监测尺度分析，确定了进行农田尺度监测的空间分辨率，然后研究了多源遥感数据融合技术，为成熟期遥感预测提供同时满足空间与时间分辨率需求的数据支撑；通过分析大豆成熟过程中水分与叶绿素含量动态变化规律，提取作物成熟度的预测指标，利用经验模型进行大豆农作物叶绿素和水分含量的估算，并根据估算结果建立了大豆最佳收获期估算模型；根据玉米成熟过程中冠层叶绿素含量对籽粒含水量变化的指示规律，建立籽粒含水量估算模型，并根据籽粒含水量与单产要素等变量的变化规律进一步预测玉米最佳收获期，建立玉米最佳收获期预测模型。验证结果表明模型具有较好的适用性，该研究通过作物成熟预测为规模化农业条件下的作物精准收获提供了新思路、新方法。