基于WOFOST模型与UAV数据的玉米生长后期地上生物量估算

发布时间：2021-05-22 01:11

　　地上生物量能够有效反映作物的生长状态,其信息的实时估算对产量预测和农田生产管理都有重要意义。作物生长模型因其详尽的生理生化基础和对生长过程数字化描述能力,成为生物量估算的理想模型。近年来,研究人员利用数据同化算法将时间序列遥感数据同化到作物生长模型中,实现了作物模型由基于气象站的点模拟到区域尺度面模拟的外推,使生物量模拟结果同时具备大范围和机理性两个方面的特点。这一模式下,时间序列的遥感数据质量将对生物量模拟精度产生直接影响,作物生长后期受到光谱饱和的影响,遥感数据的作物冠层信息获取能力会出现明显下降,因此有必要对该阶段遥感数据和作物模型的结合方式进行优化,提升生物量模拟精度。本文针对东北地区春玉米生物量遥感估算存在的问题,提出了利用WOFOST作物模型结合无人机（UAV）遥感数据实现作物生长后期生物量准确估算的新思路。新思路首先利用多光谱遥感数据获取WOFOST模型具备较高空间异质性的土壤速效养分参数以提升模型的空间信息模拟能力,使其能在一定程度上摆脱点尺度模拟的限制。同时,结合集合卡尔曼滤波算法将生长前期无人机（UAV）遥感数据同化到模型中,以缩短模型单独运行时间,减少模型运行过程... 

【文章来源】：遥感学报. 2020,24(11)北大核心EICSCD

【文章页数】：16 页

【文章目录】：
1 引言
2 材料与方法
    2.1 研究区域及地面观测实验
    2.2 遥感数据及预处理
    2.3 WOFOST模型
    2.4 LAI遥感反演及数据同化算法
    2.5 土壤速效养分遥感反演
    2.6 生长后期生物量估算方法
3 结果与讨论
    3.1 WOFOST模型参数标定
    3.2 LAI遥感反演精度
    3.3 土壤速效养分模拟精度
    3.4 生长后期生物量估算精度
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感与作物生长模型数据同化应用综述[J]. 黄健熙,黄海,马鸿元,卓文,黄然,高欣然,刘峻明,苏伟,李俐,张晓东,朱德海.  农业工程学报. 2018(21)
[2]WOFOST模型与遥感数据同化的土壤速效养分反演[J]. 蒙继华,程志强,王一明.  遥感学报. 2018(04)
[3]作物单产估算模型研究进展与展望[J]. 程志强,蒙继华.  中国生态农业学报. 2015(04)
[4]黑土有机质含量野外高光谱预测模型[J]. 刘焕军,张新乐,郑树峰,汤娜,胡言亮.  光谱学与光谱分析. 2010(12)
[5]作物生物量遥感估算研究进展[J]. 杜鑫,蒙继华,吴炳方.  光谱学与光谱分析. 2010(11)
[6]农田农情参数遥感监测进展及应用展望[J]. 蒙继华,吴炳方,李强子,杜鑫.  遥感信息. 2010(03)
[7]作物生长模拟模型研究综述[J]. 马波,田军仓.  节水灌溉. 2010(02)



本文编号：3200694