農(nóng)作物空間格局及適宜性研究旨在優(yōu)化農(nóng)業(yè)主體功能和空間布局，作物生長模型是農(nóng)業(yè)空間格局研究中的重要手段。在第二期研究所創(chuàng)新工程項目（2016-2020）的資助下，農(nóng)業(yè)布局與區(qū)域發(fā)展團(tuán)隊作物生長模型課題組的相關(guān)研究成果發(fā)表在《Plant Methods》、《European Journal of Remote Sensing》、《Journal of Integrative Agriculture》和《光譜學(xué)與光譜分析》、《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報》等國內(nèi)外知名刊物上。
作物表型參數(shù)獲取是優(yōu)化模型和分析模型適應(yīng)性的基礎(chǔ)，課題組基于田間試驗，比較了高光譜連續(xù)統(tǒng)去除法計算LAI與傳統(tǒng)植被指數(shù)模型反演LAI方法，結(jié)合Slogistic模型和三種權(quán)重確定方法，建立了多個生育期馬鈴薯LAI反演和產(chǎn)量估算方法（Plant Methods，2020；Journal of Applied Remote Sensing，2020； European Journal of Remote Sensing，2019；光譜學(xué)與光譜分析，2018a，2018b）。作物物候模型是驅(qū)動作物生長模型運(yùn)轉(zhuǎn)的核心部分，通過對作物物候模型光溫反應(yīng)函數(shù)在不同生長期加權(quán)，創(chuàng)建作物種植適宜區(qū)判定方法對比指數(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對作物生長適宜性的精細(xì)評價（Journal of Integrative Agriculture，2017）。此外，將作物生長模型與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)模型、GIS技術(shù)相融合，可以模型并預(yù)測區(qū)域作物空間競爭格局（Journal of Integrative Agriculture，2016；農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2016）。
在發(fā)表上述文章的基礎(chǔ)上課題組出版了《馬鈴薯表觀特征及空間分布信息提取及分析》（專著，2018）和《氣象因子對馬鈴薯種植影響的研究》（譯著，2016）兩部著作；申請了一項國家自然科學(xué)基金面上項目“基于動態(tài)過程導(dǎo)向的馬鈴薯種植適宜性時空精細(xì)化評價研究”（2017-2020，編號：41771562）。
論文鏈接：
[1] https://doi.org/10.1186/s13007-020-00693-3
[2] https://doi.org/10.1080/22797254.2019.1572460
[3] https://doi.org/10.1016/S2095-3119（16）61627-1
[4] https://doi.org/10.1016/S2095-3119（15）61247-3
[5] https://doi.org/10.1117/1.JRS.14.014517l
[6] http://www.gpxygpfx.com/article/2018/1000-0593-38-10-3231.html
[7] http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN201810045.htm
[8] http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NYGU201513024.htm
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