关键物候期遥感数据缺失条件下的数据同化研究

编号 zgly0001592330

文献类型 期刊论文

文献题名 关键物候期遥感数据缺失条件下的数据同化研究

作者 王一明  蒙继华  程志强 

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 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2017年04期

年份 2017 

分类号 TP751 

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 

文摘内容 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。