原文服务方: 生态学报       
摘要:
将遥感与作物模型耦合有利于提高作物模型在区域尺度应用时的精度.基于集合平方根滤波算法(Ensemble Square Root Filter.EnSRF)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),以叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和叶片氮积累量(Leaf Nitrogen Accumulation,LNA)共同作为同化耦合点和过程更新点,将同化与更新策略相结合,研究建立了基于遥感信息与水稻生长模型(RiceGrow)耦合的水稻生长与产量预测技术.结果表明,将更新和同化策略结合后,利用RiceGrow模型模拟的水稻生长指标和产量结果更接近于实测值.其中LAI、LNA和产量与实测值间的RMSE分别为0.94、0.47 g/m2和320.15 kg/hm2;RiceGrow模型直接模拟LAI、LNA和产量的RMSE为1.25、1.24 g/m2和516.83 kg/hm2;而单纯基于同化策略模拟LAI、LNA和产量的RMSE为1.01、0.59 g/m2和335.70 kg/hm2.此外,基于该技术的模型区域尺度预测结果能较好地描述水稻生长和产量的时空分布状况,生长指标及区域总产量的模拟相对误差均小于20%.显示基于更新和同化策略相结合的遥感与模型耦合技术具有较高的预测精度,从而为区域尺度作物生长和产量预测提供了技术支撑.
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文献信息
篇名 基于更新和同化策略相结合的遥感信息与水稻生长模型耦合技术的研究
来源期刊 生态学报 学科
关键词 遥感 RiceGrow模型 耦合 同化策略 更新策略
年,卷(期) 2012,(14) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 4505-4515
页数 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI 10.5846/stxb201107121029
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 曹卫星 南京农业大学国家信息农业工程技术中心 295 13282 68.0 99.0
2 朱艳 南京农业大学国家信息农业工程技术中心 113 2719 28.0 45.0
3 田永超 南京农业大学国家信息农业工程技术中心 45 1632 23.0 40.0
4 马孟莉 南京农业大学国家信息农业工程技术中心 2 27 2.0 2.0
5 王航 南京农业大学国家信息农业工程技术中心 2 27 2.0 2.0
6 李文龙 南京农业大学国家信息农业工程技术中心 1 12 1.0 1.0
7 顾凯健 南京农业大学国家信息农业工程技术中心 1 12 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
遥感
RiceGrow模型
耦合
同化策略
更新策略
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
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
论文1v1指导