地上生物量能夠有效反映作物的生長狀態(tài),其信息的實時估算對產(chǎn)量預測和農(nóng)田生產(chǎn)管理都有重要意義。作物生長模型因其詳盡的生理生化基礎和對生長過程數(shù)字化描述能力,成為生物量估算的理想模型。近年來,研究人員利用數(shù)據(jù)同化算法將時間序列遙感數(shù)據(jù)同化到作物生長模型中,實現(xiàn)了作物模型由基于氣象站的點模擬到區(qū)域尺度面模擬的外推,使生物量模擬結果同時具備大范圍和機理性兩個方面的特點。這一模式下,時間序列的遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量將對生物量模擬精度產(chǎn)生直接影響,作物生長后期受到光譜飽和的影響,遙感數(shù)據(jù)的作物冠層信息獲取能力會出現(xiàn)明顯下降,因此有必要對該階段遙感數(shù)據(jù)和作物模型的結合方式進行優(yōu)化,提升生物量模擬精度。本文針對東北地區(qū)春玉米生物量遙感估算存在的問題,提出了利用WOFOST作物模型結合無人機（UAV）遙感數(shù)據(jù)實現(xiàn)作物生長后期生物量準確估算的新思路。新思路首先利用多光譜遙感數(shù)據(jù)獲取WOFOST模型具備較高空間異質(zhì)性的土壤速效養(yǎng)分參數(shù)以提升模型的空間信息模擬能力,使其能在一定程度上擺脫點尺度模擬的限制。同時,結合集合卡爾曼濾波算法將生長前期無人機（UAV）遙感數(shù)據(jù)同化到模型中,以縮短模型單獨運行時間,減少模型運行過程... 

【文章來源】：遙感學報. 2020,24(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：16 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 材料與方法
    2.1 研究區(qū)域及地面觀測實驗
    2.2 遙感數(shù)據(jù)及預處理
    2.3 WOFOST模型
    2.4 LAI遙感反演及數(shù)據(jù)同化算法
    2.5 土壤速效養(yǎng)分遙感反演
    2.6 生長后期生物量估算方法
3 結果與討論
    3.1 WOFOST模型參數(shù)標定
    3.2 LAI遙感反演精度
    3.3 土壤速效養(yǎng)分模擬精度
    3.4 生長后期生物量估算精度
4 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]遙感與作物生長模型數(shù)據(jù)同化應用綜述[J]. 黃健熙,黃海,馬鴻元,卓文,黃然,高欣然,劉峻明,蘇偉,李俐,張曉東,朱德海.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2018(21)
[2]WOFOST模型與遙感數(shù)據(jù)同化的土壤速效養(yǎng)分反演[J]. 蒙繼華,程志強,王一明.  遙感學報. 2018(04)
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本文編號：3200694