获取真实、可靠的作物单产信息是粮食产量估算的一个不可或缺的重要环节。中国是粮食生产大国，研究具有一定生理生态机制、能够充分利用遥感信息的空间异质性、适用于不同区域，并能够快速地对作物单产进行有效预测和估算的模型具有重要的现实意义。当前，尽管作物单产估算模型的研究取得了一些成果，但仍有相当一部分模型是建立在统计分析的基础上，模型的区域推广性不强，而机理性较强的作物生长模型，则由于其复杂的参数输入，难以对大范围作物单产进行估算。因此，本文综合分析当前作物单产估算的需求和发展趋势，提出了基于遥感的像元尺度的冬小麦单产估算方法研究。　　 本文的研究目标集中在基于遥感的像元尺度冬小麦单产估算方法研究的建立及其验证。研究通过作物干物质量累积和收获指数形成的模拟，实现作物单产的估算。在干物质量估算模型的基础上，引入ETWatch水分监测信息，并对水分胁迫因子进行改进，构建高精度的作物生物量估算模型；在分析作物收获指数的形成机制和影响因素的基础上，对目前相关的遥感技术应用进行总结，探讨了利用遥感技术估算作物收获指数(HI)的可行性，认为结合遥感信息的时空特点，可以对HI的形成过程进行动态监测，并研究构建了作物收获指数遥感监测模型；基于生物量与收获指数的准确估算，构建了作物单产遥感估算模型，并在此基础上研究耕地高中低产田划分方法以及粮食增产潜力的遥感评估。　　 本文围绕基于遥感的像元尺度的冬小麦单产估算方法研究的两个关键参量（生物量和收获指数）开展研究，主要内容包括以下几个方面：　　 1、作物生物量遥感估算模型中的水分胁迫因子估算方法作物生物量的累积受到水分条件的限制，因此，一个实用的确定水分胁迫因子的方法是对于估算生物量非常有用的。本研究中，在长时间序列的蒸散发(ET)数据的基础上，提出了作物水分胁迫因子计算方法，假设多年的ET数据能够涵盖作物的大多数水分胁迫状况（从无胁迫到严重胁迫），通过多年ET数据的最大值来近似获取其潜在蒸散(PET)，进而计算相应的水分胁迫因子，进行冬小麦生物量的估算。　　 2、作物收获指数估算方法尝试通过对冬小麦收获指数的形成过程进行动态模拟来估算其收获指数。通过对冬小麦籽粒灌浆过程中的影响因素进行分析，依据作物收获指数的形成机理，假设在适宜的条件下，冬小麦在生长后期吸收的光合能量全部用于籽粒的生长，且早期其他器官（根、茎、叶等）存储的碳水化合物也开始向籽粒转移，并考虑温度的影响对冬小麦作物收获指数整个形成过程进行动态模拟，估算最终的收获指数。在禹城试验区进行了验证分析，冬小麦收获指数的估算结果与野外观测数据的决定系数R2为0.619，平均相对误差为2.80％，RMSE为0.02。　　 3、中低产田的遥感监测方法及黄淮海地区的增产潜力分析方法通过分析黄淮海地区农业发展所面临的困难和我国最近提出的1000亿斤粮食增产计划，探讨分析了基于遥感监测的粮食增产潜力评估。以MODIS为数据源，分别实现作物生物量和收获指数的估算，进而获取作物单产。并通过作物生长节律与时间序列NDVI的关系，计算年NDVI时间序列过程的峰频来实现耕地复种指数的监测。再由作物单产和耕地复种指数计算得到耕地单季单产。然后，依据不同的单产区划的平均耕地单季单产的10%作为划分标准，进行高、中、低产田的划分，最终结合耕地面积数据，实现整个黄淮海地区的粮食增产潜力的评估分析。　　 尽管本文中提出的估算方法可以满足应用要求，但仍存在一定的不确定性，在水分胁迫因子获取方式、收获指数形成过程的动态模拟、不确定性分析、尺度问题、数据验证等各方面还需要进一步的研究。