综述：归一化差异植被指数作为小麦产量预测分析工具的综述与元分析

这篇综述系统评价了归一化差异植被指数（NDVI）在小麦产量预测中的应用，通过元分析和主题建模（LDA）揭示了NDVI作为独立预测因子的局限性——受观测时机、统计方法及NDVI饱和值（>0.75）影响，需结合环境与农艺因素（如水分、土壤）提升模型准确性。

　　

Abstract
归一化差异植被指数（NDVI）作为作物长势监测的核心指标，其与小麦产量的正相关性已被广泛验证。然而，当NDVI超过0.75时，光谱饱和现象会导致产量预估偏差，凸显峰值NDVI使用的风险性。时空分辨率、辐射精度等不确定性因素进一步干扰预测结果。

NDVI的预测潜力与局限
NDVI通过反射率比值（R_nir-R_red)/(R_nir+R_red)量化植被覆盖度，但简单线性回归模型在跨区域应用中易高估产量。例如，北美平原区小麦田的NDVI-产量决定系数（R²）波动于0.3-0.8，反映模型对土壤含水量和生育期阶段的敏感性。

多维度影响因素
主题建模识别出“植被建模”与“水-土-生产力”的强关联性。澳大利亚研究显示，灌溉条件下NDVI与产量的相关性（r=0.72）显著高于旱地（r=0.41），印证环境因子的调节作用。此外，卫星与无人机NDVI数据的系统差异可导致预测误差达±15%。

方法论优化方向
整合机器学习（如随机森林）与多光谱数据（如EVI）能缓解饱和问题。印度旁遮普邦的案例表明，结合土壤电导率数据的混合模型将预测精度提升22%。未来研究需标准化观测协议，并探索NDVI与作物生理参数（叶面积指数）的动态耦合机制。