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多源遥感与作物模型同化模拟作物物生长参数时空域连续变化 总被引：3，自引：1，他引：2
本文将遥感信息与作物模型同化实现作物生长参数的时空域连续模拟,进而监测生长参数的时空域变化.首先将作物模型WOFOST(World food studies) 与冠层辐射传输模型PROSAIL 耦合构建WOPROSAIL 模型,利用微粒群算法(PSO) 通过最小化从CCD 数据获取的土壤调节植被指数观测值SAVI(soil adjusted vegetation index) 与耦合模型得到的模拟值SAVI’之间差值优化作物模型初始参数.通过MODIS 数据反演实现参数的区域化,并将区域参数作为优化后作物模型输入参数驱动模型逐像元计算生长参数,实现生长参数的时空域连续模拟与监测,最终建立区域尺度遥感-作物模拟同化框架模型RS-WOPROSAIL .结果表明：同化模型解决了作物模型模拟空间域和遥感信息时间域的不连续问题.模型模拟的叶面积指数(LAI) 、穗重(WSO) 、地上总生物量(TAGP) 等生长参数较好地体现了水稻生长状况时空域变化,研究区水稻模拟产量与实际产量的误差为27.4% . 相似文献
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基于遥感数据与作物生长模型同化的冬小麦长势监测与估产方法研究 总被引：23，自引：2，他引：23
本文以LAI作为结合点，讨论了利用复合型混合演化（SCE—UA）算法实现CERES—Wheat模型与遥感数据同化的可行性。CERES—Wheat模型同化后主要生育期和产量的模拟值分别与真实条件下模型相应模拟值以及实测值进行比较。结果表明，同化后CERES—Wheat模型的模拟精度对LAI外部同化数据的误差并不十分敏感。并且在LAI同化数据较少时，也可获得较好的同化结果。这一特点体现了SCE—UA算法应用于同化过程的优越性，为同化策略在区域冬小麦长势监测及估产中的应用提供了基础。 相似文献
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山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数，在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段，当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到，但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响，导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响，其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法，综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展，总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题，并讨论了未来研究的发展趋势。 相似文献
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针对目前概率积分法参数反演存在的问题,为了更加准确稳定地解算出概率积分法参数,在经典粒子群算法的基础上,引入自适应惯性权重以及模拟退火算法中的Metropolis准则,提出了一种基于P-SA-PSO算法的概率积分模型参数反演方法。论文通过仿真实验,与遗传算法(GA)、经典粒子群算法(PSO)以及加入自适应惯性权重优化的粒子群算法(P-PSO)进行对比分析,结果表明:新算法反演各参数的精确性、稳定性和收敛速度优于其他3种算法。将新算法引入工程实例中,进一步体现了新算法在反演概率积分模型参数上的可行性。 相似文献
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提出了利用雷达数据进行水稻估产的技术方法,并以ASAR数据为例,探讨了雷达数据在水稻估产中的可行性.首先利用ASAR数据进行水稻制图,从各时相ASAR数据中提取水稻后向散射系数.随后,基于像元尺度,采用同化方法,以LAI为结合点,将水稻作物模型ORYZA2000与半经验水稻后向散射模型结合,建立嵌套模型模拟水稻后向散射系数.选择水稻出苗期和播种密度为参数优化对象,利用全局优化算法SCE-UA对0RYZA2000模型重新初始化,使模拟的水稻后向散射系数值与实测值误差最小,并由优化后的ORYZA2000模型计算每个像元的水稻产量,生成水稻产量分布图.结果表明,水稻产量分布图能够描绘研究区水稻实际产量的分布趋势,但由于采用潜在生长条件模拟,模拟的水稻平均产量比实测平均值高约13%,验证点的水稻产量模拟值与实测值相对误差为11.2%.由于半经验水稻后向散射模型存在对LAI变化不够敏感和对水层的简化处理,增加了水稻估产的误差.但从总体上看,利用该方法进行区域水稻估产是可行的,并为多云多雨地区的水稻遥感监测提供了重要参考. 相似文献
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叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是表征植被几何结构及生长状态的重要生物物理参数,也是陆表过程模型的重要输入参数,如何获取高精度LAI一直备受关注。近年来,随着遥感数据的不断丰富,LAI遥感估算算法得到了快速发展,全球尺度的LAI产品已被广泛应用于气候与生态环境变化研究。然而,当前主流的LAI遥感产品生成算法基本上基于平坦地表假设而忽略了地形的影响,因此在地形复杂的地区精度较差。这是因为在山地中崎岖的地表不仅会导致严重的辐射失真现象,还会因邻近的地形对地物目标造成遮挡,因此森林多样的冠层结构和山地复杂地形的相互影响给LAI遥感反演带来了较大的不确定性。山地作为一种特殊的地貌,约占全球陆地表面的1/4,在中国占了近2/3,在这些复杂区域中估算LAI考虑地形因素十分必要。在本文中,我们首先系统地总结了现有LAI反演算法和全球遥感产品的分辨率、精度等信息,并讨论了将这些算法和产品应用于崎岖地形LAI反演的主要挑战。然后,针对山地植被场景中存在的地形效应、尺度效应,总结出山地植被冠层LAI反演的策略主要包括地形校正方法和山地辐射传输模型,并讨论了不同策略的优缺点。接着,文章讨论了野外观测的LAI数据在崎岖地形上存在的地形效应和尺度效应,以及这些效应对反演结果验证的影响程度。最后,综合总结和展望表明,遥感观测、山地辐射传输建模、机器学习技术等方面的协调使用将来可以为崎岖地表的LAI精准估算和可靠验证提供了一条有希望的途径。 相似文献
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针对月震数据分布不均,传统反演方法不易搜索全局最优解等问题,提出联合使用重力/地形导纳和非线性粒子群PSO算法同时反演月球物理参数的方法。结果表明,该方法构建的表面地形载荷模型和内部异常密度载荷模型合理,粒子群PSO算法能同时求解月球物理参数及其全局最优解。将方法运用于月球物理参数的反演,可为月球内部结构研究提供一定的参考。 相似文献
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在水稻反射光谱特性与水稻生物参数关系的支持下 ,以吉林省德惠市夏家点镇为研究区 ,探讨了一条基于TM遥感影像反演得到的归一化植被指数 (NDVI)与地面观测数据叶面积指数 (LAI)的水稻生长状况的研究途径 ,并利用NDVI以及LAI对该区 2 0 0 0年和 2 0 0 1年的水稻生长状况进行了分析研究。 相似文献
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利用可变下渗能力水文(VIC)模型和MODIS反演的月叶面积指数(LAI)分析了模拟土壤湿度对LAI的敏感性,以及年际动态变化的LAI对VIC模型土壤湿度模拟能力的影响;并利用集合卡尔曼滤波同化法将CCI土壤湿度数据同化进增加了LAI年际变化能力的VIC模型中。敏感性分析表明,模拟土壤湿度全年对LAI敏感,且夏天高于冬天。站点数据的验证结果表明,年际动态变化的LAI能提高模拟土壤湿度的精度,无偏均方根差异(ubRMSD)减少了2.2%,相关系数提高了9.3%;土壤湿度经过同化后能使均方根误差(RMSE)降低4.5%,平均偏差(MBE)降低5.3%。 相似文献
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生物量估测模型中遥感信息与植被光合参数的关系研究 总被引：47，自引：0，他引：47
本文通过对建立估测植被生物量遥感模型中所涉及的遥感信息参数与植被光合参数的关系分析,从理论和实验中阐明了反映植物长势的量发化植被指数和反映植物光合面积的叶面积指数,光合有效辐射及吸收光合有效辐射的相互关系,对在实际中建立更为机理的生物量遥感模型提供可供进一步参考的依据。 相似文献
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A field experiment was conducted on wheat at New Delhi with five treatments of Nitrogen (N) fertilizer application (0, 30,
60, 90 and 120 kgha-1). Relationship has been established between observed leaf area index (LAI) and remotely sensed vegetation indices. These
relationships are inverted and used for predicting LAI from vegetation indices on different days after sowing. The “re-initialization”
strategy is implemented in model WTGROWS in which initial conditions of model are changed so that the model simulated LAI
match remote sensing predicted LAI. The model performance with re-initialization has been evaluated by comparing the simulated
grain yield and total above-ground dry matter (TDM) values with the actual observations. The results show that in-season re-initialization
is effective in model course correction by improving the simulated results of yield and TDM for different N treatments even
though the model was run with no N stress condition. Model re-initialization at different days shows that the closer is the
day of re-initialization to crop anthesis the more effective is model course correction. Also, the treatment showing maximum
error in yield simulation without re-initialization shows maximum reduction in error by re-initialization. The approach shows
that the remote sensing inputs can substitute for some of the inputs or errors in inputs required by crop models for yield
prediction. 相似文献
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遥感模型多参数反演相互影响机理的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感数据具有覆盖范围广、时间与空间分辨率高的特点,被广泛应用于提取区域范围内的一些重要的生物物理参数.为提高参数的提取精度,需要制定正确的反演策略.了解影响参数提取精度的因素、反演过程中各反演参数之间如何相互作用是制定合理反演策略的关键.本文通过数学推导与物理机理的分析,证明了影响参数反演精度的因素不但有冠层反射率数据的质量,还有反演过程中参与反演的未知参数的个数、参与反演的每个参数的敏感性及各个参数敏感性之间的相关性.最后通过对反演不同参数个数、不同数据质量进行了叶面积指数反演的精度分析,验证影响参数反演精度的各个因素. 相似文献
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During the last 50 years, the management of agroecosystems has been undergoing major changes to meet the growing demand for food, timber, fibre and fuel. As a result of this intensified use, the ecological status of many agroecosystems has been severely deteriorated. Modeling the behavior of agroecosystems is, therefore, of great help since it allows the definition of management strategies that maximize (crop) production while minimizing the environmental impacts. Remote sensing can support such modeling by offering information on the spatial and temporal variation of important canopy state variables which would be very difficult to obtain otherwise.In this paper, we present an overview of different methods that can be used to derive biophysical and biochemical canopy state variables from optical remote sensing data in the VNIR-SWIR regions. The overview is based on an extensive literature review where both statistical–empirical and physically based methods are discussed. Subsequently, the prevailing techniques of assimilating remote sensing data into agroecosystem models are outlined. The increasing complexity of data assimilation methods and of models describing agroecosystem functioning has significantly increased computational demands. For this reason, we include a short section on the potential of parallel processing to deal with the complex and computationally intensive algorithms described in the preceding sections.The studied literature reveals that many valuable techniques have been developed both for the retrieval of canopy state variables from reflective remote sensing data as for assimilating the retrieved variables in agroecosystem models. However, for agroecosystem modeling and remote sensing data assimilation to be commonly employed on a global operational basis, emphasis will have to be put on bridging the mismatch between data availability and accuracy on one hand, and model and user requirements on the other. This could be achieved by integrating imagery with different spatial, temporal, spectral, and angular resolutions, and the fusion of optical data with data of different origin, such as LIDAR and radar/microwave. 相似文献
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遥感估算叶面积指数(LAI)时空动态变化对全球气候变化研究具有重要的意义,为了提高遥感估算时间序列叶面积指数的精度,需要耦合遥感观测数据与LAI动态过程模型。本文提出一种基于双集合卡尔曼滤波(Dual EnKF)的时间序列LAI反演方法,同时更新LAI估计值和LAI动态过程模型中的敏感性参数,得到LAI和动态过程模型敏感参数的最优估计值来优化动态过程模型。一方面使得动态过程模型可以更好地描述LAI随时间的变化过程,降低模型预测误差,从而提高LAI动态过程模型的预测能力;另一方面通过耦合动态过程模型和辐射传输模型,集成遥感观测数据与动态过程模型的预测值,进而得到优化的LAI估计值。为检验算法,分别选取作物、草地和林地等典型植被验证站点进行Dual EnKF LAI时间序列估算,并分别与MODIS LAI产品及其SG滤波曲线、集合卡尔曼滤波方法反演LAI、未优化的动态过程模型模拟LAI结果进行比较,并配以一些站点地面实测点数据作为参考。结果表明,采用Dual EnKF方法得到的LAI不但保持了时间上的连续性,而且通过改善动态过程模型的预测能力,即使在缺乏高质量遥感观测数据时,也能够获得符合LAI发展趋势的估算值,没有出现跳跃、波动现象,时间序列曲线较稳定,更符合植被LAI变化规律,表明基于Dual EnKF的时间序列LAI遥感估算方法是提取LAI时间廓线的一种有效途径。 相似文献
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农业遥感研究应用进展与展望 总被引：22，自引：0，他引：22
得益于中国自主遥感卫星、无人机遥感和物联网等技术的发展,中国农业遥感研究与应用在过去20年取得了显著进步,中国农业遥感信息获取呈现出天地网一体化的趋势;农业定量遥感在关键参数遥感反演技术方法与应用方面取得进展;作物面积、长势、产量、灾害遥感监测的理论与技术方法取得突破,农业遥感技术应用领域不断拓展。本文从农业遥感信息获取、农业定量遥感、农业灾害遥感、作物遥感识别与制图、作物长势遥感监测与产量预测、农业土地资源遥感等方面对中国农业遥感科研与应用进行了总结综述。 相似文献
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遥感数据产品真实性检验不确定性分析研究进展 总被引：1，自引：1，他引：1
不确定性分析是遥感产品真实性检验最重要的部分,本文以叶面积指数LAI为例,从测量、模型以及蕴含在测量和模型中的尺度效应3个方面分析产品真实性检验过程的不确定性来源,并针对问题提出减小其不确定性的办法。对于相对均一的地表,地面测量的空间代表性比较好,可不考虑地表空间代表性引起的尺度效应和蕴含在模型中的尺度效应引起的不确定性。针对异质性地表,分为两种情况:若模型是线性的,蕴含在模型中的尺度效应可以忽略,只需要考虑测量的不确定性、模型本身的不确定性、以及地面测量的空间代表性引起的尺度效应;若模型是非线性的,则测量、模型和蕴含在测量和模型中的尺度效应引起的不确定性都需要考虑。 相似文献
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中国区域MODIS LAI产品及其改进 总被引：2，自引：3，他引：2
叶面积指数(LAI)是表征地表植被生长状况和进行陆面过程系统模拟的一个重要参数,搭载在Terra和Aqua两颗卫星上的MODIS传感器能够长时问收集全球陆地表面LAI的变化信息.然而,目前发布的MODIS LAI数据产品的时空不连续性制约着MODIS LAI产品在农作物长势监测与产量估计、地球表面过程模拟、全球变化研究等领域的应用.论文对中围区域MODIS LAI的标准产品进行了分析和总结,指出造成日前发布的中国区域MODIS LAI的标准产品在时间和空间上的不连续性,既有MODIS LAI反演算法的原因,更有MODIS反射率数据质量的原因.针对中国区域MODIS LAI标准产品存在的时空不连续性问题,论文在TSF滤波算法的基础上,进一步考虑地表反射率数据质量对MODIS LAI标准产品的影响,提出了改进的TSF滤波算法,并给出了基于该算法生成的时间上和空间上更具连续性的中国区域的MODIS LAI改进产品.本文发展的新算法和LAI改进产品可为相关研究提供LAI数据和产品算法参考. 相似文献
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与传统遥感观测相比,多角度对地观测通过对林木多个方向的观察,可得到丰富的森林三维空结构信息,为定量遥感提供新的途径。本文根据不同遥感数据选择合适的模型并建立相应的查找表。TM/ETM+数据采用混合像元分解模型,CHRIS数据考虑不同森林场景选择不同的遥感物理模型,在选择合适的模型基础上,根据模型的不同敏感参数和试验区选择的特点设计查找表参数,并由模型正演建立查找表,再根据插值的方法由遥感图像的反射率值反演LAI。两种数据反演得到的LAI与MODIS 15A2 LAI产品比较分析。结果表明多角度遥感反演准确率有一定的提高,具有一定的理论研究和实际应用价值。 相似文献