CGMS 介绍

收获前的大面积产量预测是政府机构、商品公司和生产者感兴趣的问题（Boote等人，1996年）。有关产量和产量的早期信息可支持这些机构规划运输活动、农产品销售或规划粮食进口。此外，在世界范围内，农产品市场价格受食品供应或消费信息的影响（Marcus&Heitkemper，1994）。世界上一个地区的市场价格调整或农产品供应的变化往往会导致遥远的其他地区的价格调整。

欧盟农业总局（DG AGRI）负责执行和控制欧盟各项农业政策。为了管理这些政策，DG AGRI需要有关种植面积、作物产量和产量的详细信息（De Winne，1994）。主要农作物有小麦、大麦、燕麦、谷类玉米、水稻、马铃薯、甜菜、豆类、大豆、油菜、向日葵、烟草和棉花。有关土地利用、土地利用变化和产量的信息通常由国家统计局收集，并将这些信息传达给欧盟委员会统计局。收集和汇编这些农业统计数据既费时又费力。在例外情况下，这些统计数字在季节结束后几个月就可以得到，但是，通常情况下，要在欧盟统计局数据库中得到这些信息需要一年甚至两年的时间。因此，在现阶段，这些统计数字对及时评价各项政策的作用有限。因此，需要更及时和准确的信息。

为了支持DG AGRI执行其任务，1988年启动了利用遥感监测农业（MARS）项目，目的是每月提供有关土地利用、土地利用变化、特殊生长条件（如水分胁迫）和预期产量的信息。必须向欧盟所有成员国提供各种作物的信息。为了实现这一目标，MARS 项目使用了实地调查、高分辨率和低分辨率卫星数据以及作物生长模拟模型。

为了估计预期产量，将作物生长模拟模型与详细的土壤图、各种作物的参数和空间作物信息相结合，建立作物生长模拟系统（CGMS）。CGMS利用每天的气象观测来估计作物在生长季节的状况（即水分胁迫、生物量生产等）和季节结束时的作物产量。