农业基础科学论文_作物模型应用与遥感信-遥感信息

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农业基础科学论文_作物模型应用与遥感信

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文章目录

1 研究进展

1.1 作物模型发展与应用

1.1.1 欧洲作物模型

1.1.2 美国作物模型

1.1.3 澳大利亚作物模型

1.1.4 中国作物模型

1.2 作物模型与遥感数据集成技术

1.2.1 强迫法

1.2.2 同化法

1.2.2. 1 同化算法

(1）滤波法

(2）参数优化法

1.2.2. 2 同化变量

(1）状态变量

(2）冠层反射率

2 存在问题

2.1 作物模型模拟结果的不确定性

2.2 遥感反演数据的不确定性

2.3 数据同化策略的多样性

2.4 模型模拟数据与遥感数据匹配的尺度效应

3 未来研究方向

3.1 遥感数据的多源融合

3.2 同化过程的多变量协同

3.3 作物模型的多类型耦合

3.4 数据集成的高性能并行计算

文章摘要:作物模型和遥感技术以各自独有的优势在作物生产监测、评估及未来预测等方面发挥着关键作用。作物模型与遥感信息集成技术在大尺度、高精准的农业生产监测、评估与预测上具有明显的应用优势和广阔的发展前景。为了促进这些技术在区域尺度上的作物产量预测、农业气象灾害影响评估及农业应对气候变化决策等方面更加广泛地应用，本文采用文献综述的方法，系统归纳了欧洲、美国、澳大利亚及中国作物模型的发展与应用，总结了当前主流的数据集成方法的原理、特点和不足，概述了作物模型与遥感信息集成技术的实际应用，探讨了提升数据集成精度存在的问题，并对未来研究方向进行展望。结果表明，国内外对于作物模型及其与遥感数据集成的研究与应用广泛而深入，利用同化方法能够有效提高作物模型模拟精度，为作物模型实现区域尺度作物生长及产量评估、气候变化对产量影响、农田管理决策等提供技术支撑。作物模型模拟结果及遥感反演数据的不确定性、数据同化策略的多样性以及尺度效应是进一步提高集成系统精度与效率的限制因素。因此，遥感数据多源融合、同化过程多变量协同、作物模型多类型耦合以及数据高性能并行计算是未来作物模型与遥感数据集成研究的发展趋势。

文章关键词:

论文分类号:S127

文章来源：《遥感信息》网址: http://www.ygxxzzs.cn/qikandaodu/2022/0928/651.html