【目的】 基于遥感数据，研究快速提取华北粮食主产区近20年（2001—2020年）冬小麦种植面积的方法，生成准确的长时间序列冬小麦面积遥感产品，为政府决策机构和科研单位的工作提供数据支持。【方法】 文章基于经过滤波重构的MODIS植被指数产品，分析了研究区不同纬度下冬小麦在整个生长季中的时序特征，考虑到不同区域冬小麦物候差异，提出了一种关键生长季时序NDVI曲线匹配的方法，在无样本的条件下，快速提取冬小麦面积。通过使用统计年鉴进行面积验证，并结合目视解译的样本和高分辨率数据哨兵2号提取的结果，计算混淆矩阵并进行精度评价。【结果】 与2001—2018年的统计年鉴数据对比，平均相对误差为16.1%；与目视解译和哨兵2号分类结果中的6 459个采样点的精度评价相比，总体精度达到87.4%，kappa系数为0.61。【结论】 根据冬小麦的物候特征，通过提取NDVI的时序特征并采用时序NDVI曲线匹配算法，可以快速准确地提取华北粮食主产区冬小麦的种植面积和分布情况。

【目的】 四川气候多云雨天气，通过全覆盖遥感影像解译来掌握主要农作物种植面积、分布非常困难，采用野外实地抽样调查与遥感影像分类相结合是有效可行的方法。【方法】 文章以遥感和GIS为手段，充分利用“两区”划定耕地基础数据，采用两级空间分层抽样方法和实验最优空间抽样体系的设计来建立长期的野外调查样方。采用空间分析技术、传统抽样方法相结合的两级空间分层抽样技术，在不同研究区内，以误差、变异系数和抽样个数为抽样效率的评价指标，实验和确定不同层的样方大小、抽样方法和抽样比例的最优抽样体系；通过确定的最优抽样体系，反推2022年研究区油菜和小麦面积，验证其精度。【结果】 抽样体系中样方大小为0.5 km×0.5 km、抽样方法为分层顺序抽样方法或分层麦士比抽样方法、抽样个数为25个左右，误差和变异系数较小，为最优抽样体系。【结论】 经验证，用最优抽样体系反推的2022年油菜小麦面积精度均在93%以上，建立了适用于四川省不同区域的最优抽样体系，布设了长久的野外调查样方。

【目的】 及时、准确、无损地估算冬小麦产量有助于粮食生产管理和粮食安全。【方法】 文章使用Sentinel-2 的红光波段和短波红外数据及MOD09Q1数据，使用ESTARFM融合方法，生成冬小麦生长期（3~6月）内8 d的NDVI高空间分辨率时间序列数据。结合MERRA-2气象同化数据，使用EC-LUE模型进行农作物总初级生产力（GPP）的模拟估算，并使用收割指数方法将之转化为冬小麦产量，将估算结果与美国农业部门公布的县级产量数据进行比较验证。【结果】 实验表明，Sentinel-2与MOD09Q1融合 NDVI具有良好的融合精度，相关系数在0.60~0.87之间。基于融合NDVI 估算的GPP相比MOD17A2H具有更好的空间细节和纹理。2017—2020年估算产量平均绝对误差MAE为8.41 bu/acre，平均相对误差为18.4%，均方根RMSE为9.7 bu/acre。【结论】 基准影像数量及其与预测日期的时间差会影响融合的精度，总体上能用于后续GPP模拟；EC-LUE模型较好地模拟了农作物的GPP水平和产量，在土地覆盖类型复杂的区域，可以提供更好的GPP空间变异信息，具有可移植性；基于收割指数方法将生长期内累计的GPP能转换为产量信息，能满足在作物收割之前的产量估算需求。

【目的】 摸清柑橘面积与产量格局变化和增产空间分异对我国柑橘产业优化发展有重要意义。【方法】 文章基于1978—2020年柑橘生产相关面板数据，从全国和省域2个尺度，利用产业集中率、生产集中度系数、增产贡献率等指标，分析我国柑橘近40年面积与产量格局时空演变特征，探究柑橘增产的贡献区域和贡献因素，讨论柑橘产业存在的问题并提出建议。【结果】 （1）1978年以来，我国柑橘生产总体扩张，柑橘产业的地理聚集特征显著且缓慢降低；柑橘生产经历了快速扩张期、波动发展期和稳定增长期3个阶段，各个时期的增产主导因素不同，单产提升对全国柑橘增产的贡献显著。（2）各省柑橘种植面积和产量变化明显，且生产空间差异显著；种植格局由高度聚集且独立分布于中西部省份向东南沿海省份扩张，再逐渐西移内扩；2020年广西已成为全国柑橘生产第一大区域；柑橘增产情况差异明显，增速良好的省份占柑橘主产省份总数的71.43%，主要分布在中部地区，滞后增产的省份主要集中在东南沿海的江苏、浙江、广东和西南的四川；西南和华南省份柑橘增产的主导因素是种植规模的扩张，中部省份柑橘增产的主要原因则是单产提升。【结论】 研究结果有助于提高对我国柑橘产业发展变化及存在问题的认识，为我国柑橘产业在保障农产品有效供给背景下优化布局调整、保持产业健康发展提供参考。

【目的】 剔除土壤高光谱中包含的大量冗余和无效信息，探明土壤有效磷（SAP）的敏感波段，简化SAP的高光谱估算模型并提高模型的预测精度。【方法】 文章以四川省崇州市西河流域110个土壤样本为研究对象，利用ASD Fieldspec3地物光谱仪在室内条件下测定350~2 500 nm波段范围的土壤高光谱数据。对光谱数据进行预处理后，采用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）优选的波长变量作为建模参数，运用偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型并比较其精度。【结果】 结果表明，标准正态变换预处理方法是SAP的最佳土壤光谱数据预处理方法。基于标准正态变换后的光谱数据，CARS、SPA算法可将预测SAP的关键波段变量分别压缩至54和13个，CARS-PLSR模型与SPA-PLSR模型相比，相关系数由0.894提高到0.945，均方根误差由5.73降低到3.56。【结论】 土壤高光谱数据经标准正态变换后，采用CARS-PLSR算法可有效提高有效磷含量预测的鲁棒性。该结果可为高光谱数据快速反演土壤有效磷含量提供理论依据。

【目的】 对区域生态脆弱性进行评估和分析，有利于了解区域生态环境稳定性和指导生态修复。【方法】 文章依据武汉市自然环境特点，采用“压力—状态—响应”评价模型，基于土地利用数据、遥感数据和GIS空间分析技术，利用熵权法、综合指数法和聚类分析等方法，构建评价体系，测算武汉市生态脆弱性综合指数，从生态角度分析武汉市生态脆弱性及其空间分布规律。【结果】 （1）武汉市整体生态脆弱性在0.17～0.55之间，总体上处于轻度脆弱；各区生态脆弱性具有空间异质性，由东北向西南生态脆弱性越来越强，全市西部脆弱性高于东部，特别是西南部地区生态脆弱性较为严重。（2）武汉市各区生态脆弱性等级由高到低依次是蔡甸区、青山区、硚口区、汉阳区、江汉区、江岸区、江南区、武昌区、东西湖区、黄陂区、江夏区、洪山区、新洲区。【结论】 武汉市南部及中心城区生态脆弱性等级较高且大部分位于长江沿岸，应加强其生态防护屏障建设力度；北部生态脆弱性相对较轻，但生态问题依然不能忽视。

【目的】 基于遥感数据，研究快速提取华北粮食主产区近20年（2001—2020年）冬小麦种植面积的方法，生成准确的长时间序列冬小麦面积遥感产品，为政府决策机构和科研单位的工作提供数据支持。【方法】 文章基于经过滤波重构的MODIS植被指数产品，分析了研究区不同纬度下冬小麦在整个生长季中的时序特征，考虑到不同区域冬小麦物候差异，提出了一种关键生长季时序NDVI曲线匹配的方法，在无样本的条件下，快速提取冬小麦面积。通过使用统计年鉴进行面积验证，并结合目视解译的样本和高分辨率数据哨兵2号提取的结果，计算混淆矩阵并进行精度评价。【结果】 与2001—2018年的统计年鉴数据对比，平均相对误差为16.1%；与目视解译和哨兵2号分类结果中的6 459个采样点的精度评价相比，总体精度达到87.4%，kappa系数为0.61。【结论】 根据冬小麦的物候特征，通过提取NDVI的时序特征并采用时序NDVI曲线匹配算法，可以快速准确地提取华北粮食主产区冬小麦的种植面积和分布情况。

【目的】 四川气候多云雨天气，通过全覆盖遥感影像解译来掌握主要农作物种植面积、分布非常困难，采用野外实地抽样调查与遥感影像分类相结合是有效可行的方法。【方法】 文章以遥感和GIS为手段，充分利用“两区”划定耕地基础数据，采用两级空间分层抽样方法和实验最优空间抽样体系的设计来建立长期的野外调查样方。采用空间分析技术、传统抽样方法相结合的两级空间分层抽样技术，在不同研究区内，以误差、变异系数和抽样个数为抽样效率的评价指标，实验和确定不同层的样方大小、抽样方法和抽样比例的最优抽样体系；通过确定的最优抽样体系，反推2022年研究区油菜和小麦面积，验证其精度。【结果】 抽样体系中样方大小为0.5 km×0.5 km、抽样方法为分层顺序抽样方法或分层麦士比抽样方法、抽样个数为25个左右，误差和变异系数较小，为最优抽样体系。【结论】 经验证，用最优抽样体系反推的2022年油菜小麦面积精度均在93%以上，建立了适用于四川省不同区域的最优抽样体系，布设了长久的野外调查样方。

【目的】 及时、准确、无损地估算冬小麦产量有助于粮食生产管理和粮食安全。【方法】 文章使用Sentinel-2 的红光波段和短波红外数据及MOD09Q1数据，使用ESTARFM融合方法，生成冬小麦生长期（3~6月）内8 d的NDVI高空间分辨率时间序列数据。结合MERRA-2气象同化数据，使用EC-LUE模型进行农作物总初级生产力（GPP）的模拟估算，并使用收割指数方法将之转化为冬小麦产量，将估算结果与美国农业部门公布的县级产量数据进行比较验证。【结果】 实验表明，Sentinel-2与MOD09Q1融合 NDVI具有良好的融合精度，相关系数在0.60~0.87之间。基于融合NDVI 估算的GPP相比MOD17A2H具有更好的空间细节和纹理。2017—2020年估算产量平均绝对误差MAE为8.41 bu/acre，平均相对误差为18.4%，均方根RMSE为9.7 bu/acre。【结论】 基准影像数量及其与预测日期的时间差会影响融合的精度，总体上能用于后续GPP模拟；EC-LUE模型较好地模拟了农作物的GPP水平和产量，在土地覆盖类型复杂的区域，可以提供更好的GPP空间变异信息，具有可移植性；基于收割指数方法将生长期内累计的GPP能转换为产量信息，能满足在作物收割之前的产量估算需求。

【目的】 摸清柑橘面积与产量格局变化和增产空间分异对我国柑橘产业优化发展有重要意义。【方法】 文章基于1978—2020年柑橘生产相关面板数据，从全国和省域2个尺度，利用产业集中率、生产集中度系数、增产贡献率等指标，分析我国柑橘近40年面积与产量格局时空演变特征，探究柑橘增产的贡献区域和贡献因素，讨论柑橘产业存在的问题并提出建议。【结果】 （1）1978年以来，我国柑橘生产总体扩张，柑橘产业的地理聚集特征显著且缓慢降低；柑橘生产经历了快速扩张期、波动发展期和稳定增长期3个阶段，各个时期的增产主导因素不同，单产提升对全国柑橘增产的贡献显著。（2）各省柑橘种植面积和产量变化明显，且生产空间差异显著；种植格局由高度聚集且独立分布于中西部省份向东南沿海省份扩张，再逐渐西移内扩；2020年广西已成为全国柑橘生产第一大区域；柑橘增产情况差异明显，增速良好的省份占柑橘主产省份总数的71.43%，主要分布在中部地区，滞后增产的省份主要集中在东南沿海的江苏、浙江、广东和西南的四川；西南和华南省份柑橘增产的主导因素是种植规模的扩张，中部省份柑橘增产的主要原因则是单产提升。【结论】 研究结果有助于提高对我国柑橘产业发展变化及存在问题的认识，为我国柑橘产业在保障农产品有效供给背景下优化布局调整、保持产业健康发展提供参考。

【目的】 剔除土壤高光谱中包含的大量冗余和无效信息，探明土壤有效磷（SAP）的敏感波段，简化SAP的高光谱估算模型并提高模型的预测精度。【方法】 文章以四川省崇州市西河流域110个土壤样本为研究对象，利用ASD Fieldspec3地物光谱仪在室内条件下测定350~2 500 nm波段范围的土壤高光谱数据。对光谱数据进行预处理后，采用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）优选的波长变量作为建模参数，运用偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型并比较其精度。【结果】 结果表明，标准正态变换预处理方法是SAP的最佳土壤光谱数据预处理方法。基于标准正态变换后的光谱数据，CARS、SPA算法可将预测SAP的关键波段变量分别压缩至54和13个，CARS-PLSR模型与SPA-PLSR模型相比，相关系数由0.894提高到0.945，均方根误差由5.73降低到3.56。【结论】 土壤高光谱数据经标准正态变换后，采用CARS-PLSR算法可有效提高有效磷含量预测的鲁棒性。该结果可为高光谱数据快速反演土壤有效磷含量提供理论依据。

【目的】 对区域生态脆弱性进行评估和分析，有利于了解区域生态环境稳定性和指导生态修复。【方法】 文章依据武汉市自然环境特点，采用“压力—状态—响应”评价模型，基于土地利用数据、遥感数据和GIS空间分析技术，利用熵权法、综合指数法和聚类分析等方法，构建评价体系，测算武汉市生态脆弱性综合指数，从生态角度分析武汉市生态脆弱性及其空间分布规律。【结果】 （1）武汉市整体生态脆弱性在0.17～0.55之间，总体上处于轻度脆弱；各区生态脆弱性具有空间异质性，由东北向西南生态脆弱性越来越强，全市西部脆弱性高于东部，特别是西南部地区生态脆弱性较为严重。（2）武汉市各区生态脆弱性等级由高到低依次是蔡甸区、青山区、硚口区、汉阳区、江汉区、江岸区、江南区、武昌区、东西湖区、黄陂区、江夏区、洪山区、新洲区。【结论】 武汉市南部及中心城区生态脆弱性等级较高且大部分位于长江沿岸，应加强其生态防护屏障建设力度；北部生态脆弱性相对较轻，但生态问题依然不能忽视。