关键物候期遥感数据缺失条件下的数据同化研究

发布时间：2018-02-24 09:14

  本文关键词： 遥感数据缺失 调节因子 膨胀系数 作物生长模型 集合卡尔曼滤波同化　出处：《遥感技术与应用》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随着数据同化方法的不断发展,数据同化已被广泛应用于遥感数据与作物生长模型的结合之中,但在关键物候期遥感数据缺失条件下的同化方法还有待加强研究。以黑龙江省红星农场为研究区,以玉米为研究对象,利用遥感数据与WOFOST模型开展同化方法研究。结果表明:经改进后的集合卡尔曼滤波算法同化,明显改善了误差较大的遥感影像对叶面积指数时序曲线的影响,同时减弱了曲线的锯齿状波动;在田块尺度上,和原始算法同化产量结果相比,R~2提高到0.67,RMSE减少到92.23kg/hm~2;在农场尺度上,R~2提高至0.61,RMSE减少至122.44kg/hm~2。
[Abstract]:With the continuous development of data assimilation method , data assimilation has been widely used in the combination of remote sensing data and crop growth model , but the assimilation method of remote sensing data in key phenology is studied .

【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室;中国科学院大学;
【基金】：国家863计划项目“典型应用领域全球定量遥感产品生产体系”(2013AA12A302) 中国科学院科技服务网络计划(STS)项目(KFJ-EW-STS-069)
【分类号】：TP751

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本文编号：1529681