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基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算 总被引：11，自引：7，他引：4
为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。 相似文献
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基于时间序列NDVI相似性分析的棉花估产 总被引：4，自引：2，他引：2
多时相遥感数据能比单一时相反映更多的作物产量信息,挖掘多时相遥感信息以提高作物估产精度具有重要意义。该文以新疆生产建设兵团农一师一团的棉花为研究对象,提出了一种融合分区概念和时间序列NDVI(归一化植被指数)相似性分析的棉花估产方法。首先,通过植被指数与产量的相关性比较分析,确定NDVI为棉花估产因子,在此基础上根据棉花品种和土壤条件的差异,将研究区棉田划分为不同类型的生长区;然后,结合每个生长区获取的样点产量数据,确定各生长区时序NDVI估产模型的拟合系数;最后,融合距离与角度相似性算法,对各生长区内所有棉花像元的时序NDVI数据构成的向量与产量样点对应的时序NDVI向量进行相似性分析,确定待测棉田像元最佳的估产模型,实现对整个棉田区域棉花产量的遥感估测。结果表明,基于分区和时序NDVI相似性分析的棉花产量预测值与实测值决定系数达到0.77,该方法具有较好的操作性和适用性。 相似文献
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