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摘要:
为增强作物叶面积指数遥感反演的机理性并提高反演精度,在深入分析作物长势模型WOFOST机理的基础上,采用最小二乘法作为同化算法,以生长季内获取的时序HJ CCD遥感数据作为外部数据源,反演冬小麦叶面积指数进行长势监测和估产应用.以河北省玉田县为试验区,以三要素法和实测LAI作为基准,模型模拟产量和LAI作为反演精度的度量指标,成熟期LAI估算误差由模型同化前的14.95%降至同化后的9.97%,产量误差由同化前的18.17%降为同化后的15.89%.叶面积指数的同化结果与实测数据具有较好的拟合度,表明该方法的具有一定可行性,为作物生长模型区域化应用提供了参考.
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文献信息
篇名 WOFOST模型同化时序HJ CCD数据反演叶面积指数
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 遥感 最小二乘法 算法 环境减灾小卫星CCD 同化 叶面积指数 WOFOST
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 158-163
页数 分类号 S127
字数 3675字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.11.026
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 赵虎 5 106 5.0 5.0
2 裴志远 32 582 13.0 23.0
3 马尚杰 9 149 7.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遥感
最小二乘法
算法
环境减灾小卫星CCD
同化
叶面积指数
WOFOST
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
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