【摘 要】
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遥感与作物生长模型的有效耦合是提高区域尺度作物预测精度的重要手段之一.已有的遥感与模型耦合在运用到区域尺度时存在耦合精度低的问题.本研究基于同化策略,在遥感与
【机 构】
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国家信息农业工程技术中心,江苏南京210095
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遥感与作物生长模型的有效耦合是提高区域尺度作物预测精度的重要手段之一.已有的遥感与模型耦合在运用到区域尺度时存在耦合精度低的问题.本研究基于同化策略,在遥感与小麦生长模型(WheatGrow)的耦合过程中,加入了PROSAIL模型,提高遥感与模型的耦合精度.利用叶面积指数(LAI)和比叶重(LMA)将WheatGrow与PROSAIL链接,实现了以小麦冠层光谱植被指数为同化耦合点的技术,从而减少了以往以叶面积指数为同化参数、遥感估测LAI等过程可能产生的误差.结果显示,以光谱信息为耦合指标的模拟结果优于以农学参数为耦合指标的结果,反演的播种期、播种量、施氮量更接近真实值,其相对根均方差RMSE分别为4.04(d)、10.72(kg/ha)、28.99(kg/ha),预测的产量与以农学参数为耦合指标的预测结果相比也有所提高,RMSE从867.6 (kg/ha)提高到404.12 (kg/ha).
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