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作物生长模型与定量遥感参数结合研究进展与展望 总被引:4,自引:3,他引:1
作物生长模型与定量遥感参数的结合,不仅满足前者实现区域应用的需求,也有助于提高后者的反演精度,在生态、农业、资源调查与全球气候变化等研究上意义重大。该文从作物生长模型空间应用拓展的角度,对国内外主流作物生长模型、定量遥感参数以及两者结合的参数与方法进行了概述,分析了典型作物生长模型的主要模拟过程及其驱动、初始化、输出等参数,总结了当前定量遥感正反演结果可为作物生长模型区域应用提供的参数数据;建立了作物生长模型模拟过程与定量遥感参数的对应关系,对比分析了作物生长模型与定量遥感参数的不同结合方式。基于以上内容,对作物生长模型面应用的限制因素及其与定量遥感参数的关系、作物生长模型面应用时参数尺度效应的影响、作物生长模型与定量遥感参数耦合方法的发展3个方面展开了讨论,以期为作物生长模型与定量遥感参数开展更好的结合研究提供参考。 相似文献
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机载激光雷达的作物叶面积指数定量反演 总被引:4,自引:2,他引:2
为了进一步挖掘激光雷达在植被垂直结构探测上的潜力,通过引入Kuusk的多层均匀冠层方向反射模型的单次散射部分,基于激光雷达发射和回波波形的高斯特征,模拟作物激光雷达回波,建立了作物叶面积体密度和叶面积指数的反演方法。模型输入参数的敏感性分析显示:G函数对反演结果的影响比土壤和叶片反射率大。最后利用“黑河综合遥感联合试验”的数据对反演方法进行了验证:反演的作物叶面积体密度与实测数据基本一致,叶面积指数反演的相对误差为12.5%。结果表明该方法可以有效反演作物叶面积体密度和叶面积指数,为作物结构参数反演提供了新的途径。 相似文献
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植物利用约400~700 nm波段的光驱动光合作用,但不同波长的光驱动效率不相同,而且随着植物类型及生长阶段的不同而变化。因此,准确获取被植物捕获并用于驱动光合作用的光辐射成为困扰科学家的难题。当前,光量子传感器被普遍接受并用于评价光合作用潜力,可测量400~700 nm波段的光量子通量密度或光量子通量,其光谱响应函数为直线。该文回顾了经典光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)定义的形成过程,介绍了PAR传感器的演化路径,讨论了PAR及其传感器的应用现状。由于测量对象及应用环境的多样化,PAR的定义仍然没有完全统一,且早期研究对光谱响应函数的度量不充分。随着当前人工光照明与植物生长发育相关研究的深入,发现植物光合作用吸收的光波长范围比400~700 nm要宽,不同的光谱能量分布(波长配比,能量配比)、光周期等对光合作用影响显著,并且很难将光辐射对光合作用的影响和光形态效应区分开,因此PAR的定义及其传感器的研发仍处于不断发展中。理想的PAR应该从植物光合作用的角度来定义,未来PAR传感器的光谱响应函数应与植物光合作用的能力曲线相一致,并能依据测量对象及应用需求而调整。与此相适应,未来PAR传感器应向用户可对光谱响应函数编程的方向发展。 相似文献
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该文阐述了中纬度地区春季裸露耕地土壤水分监测的重要性,对比分析了目前几种主要的土壤水分反演方法。为提高裸露耕地土壤水分的监测精度,在分析AIEM土壤发射率模拟数据库的基础上,提出了一种基于L波段单角度双极化被动微波遥感数据的土壤湿度和土壤粗糙度的反演算法,并对新反演算法的创新性和可行性进行了基于仿真数据的论证。该反演算法以地表温度作为辅助数据,利用L波段47°双极化的微波亮温数据进行土壤湿度和粗糙度的反演。仿真数据的验证结果表明,在充分考虑土壤温度、土壤质地等辅助数据测量误差的条件下,算法对土壤湿度和土壤 相似文献
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玉米全生长期叶面积指数收获测量法的改进 总被引:4,自引:1,他引:3
农作物全生长期冠层表现不同的结构,常规的叶面积指数测量仪器不能适用于全生长期的叶面积指数测量,提出改进的收获测量法可进行玉米全生长期叶面积指数的测量,并且测量结果也具有可比性,该法在减少常规直接测量法工作量的同时也减少了对玉米的破坏。通过对比不同生长期单株样本叶面积计算的两种方法,得出二元二次回归法比常规的形状因子法计算精度高的结论。同时,分析不同生长期玉米秆所占总面积比例的规律,得出进行叶面积指数的准确测量,玉米秆的表面积必须进行准确考虑。该研究可为同类作物叶面积指数测量提供参考,可以有效推动叶面积指数的准确快速测量及遥感反演的验证工作。 相似文献
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物候信息是研究植被与气候、环境间关系的重要资料。近年来,遥感技术为物候研究提供了新的手段,物候遥感监测数据已经被广泛应用于植物物候监测、时空变化及其变化响应的研究。然而,有限的遥感物候产品已经限制了遥感物候监测的应用和发展。在总结已有遥感物候监测方法和遥感物候产品的基础上,该文提出一种更具普适性,相对稳定、可靠的遥感物候产品反演生产方法。以2007年中国区域为例,利用地面物候观测数据对结果验证,平均绝对误差为20.6~15.3d,均方根误差达4.0~33.5,二者的相关系数达0.404~0.887,生长周期数反演准确率达到90.12%,该文算法反演成功率达99.93%,较MODIS MLCD产品83.06%的成功率提高了16.87%。 相似文献
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裸露地表土壤水分的L波段被动微波最佳角度反演算法 总被引:3,自引:3,他引:0
该文阐述了中纬度地区春季裸露耕地土壤水分监测的重要性,对比分析了目前几种主要的土壤水分反演方法。为提高裸露耕地土壤水分的监测精度,在分析AIEM土壤发射率模拟数据库的基础上,提出了一种基于L波段单角度双极化被动微波遥感数据的土壤湿度和土壤粗糙度的反演算法,并对新反演算法的创新性和可行性进行了基于仿真数据的论证。该反演算法以地表温度作为辅助数据,利用L波段47°双极化的微波亮温数据进行土壤湿度和粗糙度的反演。仿真数据的验证结果表明,在充分考虑土壤温度、土壤质地等辅助数据测量误差的条件下,算法对土壤湿度和土壤 相似文献