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摘要:
我国典型地物波谱数据库的构建为地表参数反演提供了先验信息,而时间序列遥感观测数据则能够提供反演目标参数的动态变化信息.文中将描述植被冠层反射的遥感辐射传输模型与描述作物生长变化的过程模型结合,提出了综合利用时间序列遥感观测数据和波谱库所提供的参数先验信息对农作物生长过程中的关键结构参数叶面积指数(LAI)进行反演的方法.时间序列遥感观测数据能为目标参数LAI的反演提供更多信息,而作物生长模型的引入则能够对反演过程中LAI的变化趋势进行约束.实验结果表明,利用地物波谱库中提供的参数先验信息结合时间序列遥感观测数据,采用变分数据同化算法可以明显提高具有时间变化特征的地表目标参数反演精度.
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文献信息
篇名 基于波谱数据库先验信息的地表参数同化反演方法
来源期刊 自然科学进展 学科
关键词 数据同化 作物生长模型 叶面积指数 先验信息
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 908-917
页数 10页 分类号
字数 8924字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王锦地 14 241 7.0 14.0
2 张戈 2 18 2.0 2.0
3 王东伟 1 7 1.0 1.0
4 肖志强 4 92 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据同化
作物生长模型
叶面积指数
先验信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自然科学进展
月刊
1002-008X
11-3852/N
大16开
北京市
80-215
1991
chi
出版文献量(篇)
2485
总下载数(次)
2
总被引数(次)
47950
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导