原文服务方: 生态学报       
摘要:
遥感的空间性、实时性与作物生长模型的过程性、机理性优势互补,将两者有效耦合已成为提高作物生长监测预测能力的重要手段之一.提出了一种基于地空遥感信息与生长模型耦合的冬小麦预测方法,该方法基于初始化/参数化策略,以不同生育时期的小麦叶面积指数(LAI)和叶片氮积累量(LNA)为信息融合点将地面光谱数据(ASD)及HJ-1A/B CCD、Landsat-5TM数据与冬小麦生长模型(WheatGrow)耦合,反演得到区域尺度生长模型运行时难以准确获取的部分管理措施参数(播种期、播种量和施氮量),在此基础上实现了对冬小麦生长的有效预测.实例分析结果表明,LNA较LAI对模型更敏感,以之作为耦合点的反演效果较好.另外,抽穗期是遥感信息与生长模型耦合的最佳时机,对播种期、播种量和施氮量反演的RMSE值分别达到5.32 d、14.81 kg/h㎡、14.11 kg/h㎡.生长模型与遥感耦合后的模拟结果很好地描述了冬小麦长势和生产力指标的时空分布状况,长势指标的模拟相对误差小于0.25,籽粒产量模拟的相对误差小于0.1.因此研究结果可为区域尺度冬小麦生长的监测预测提供重要理论依据.
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文献信息
篇名 基于遥感与模型耦合的冬小麦生长预测
来源期刊 生态学报 学科
关键词 遥感 WheatGrow模型 模型参数初始化 生长预测
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1073-1084
页数 分类号 S5
字数 语种 中文
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五维指标
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生态学报
半月刊
1000-0933
11-2031/Q
16开
1981-01-01
chi
出版文献量(篇)
14991
总下载数(次)
0
总被引数(次)
516896
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
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导