基于更新和同化策略相结合的遥感信息与水稻生长模型耦合技术的研究
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收藏将遥感与作物模型耦合有利于提高作物模型在区域尺度应用时的精度.基于集合平方根滤波算法(Ensemble Square Root Filter.EnSRF)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),以叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和叶片氮积累量(Leaf Nitrogen Accumulation,LNA)共同作为同化耦合点和过程更新点,将同化与更新策略相结合,研究建立了基于遥感信息与水稻生长模型(RiceGrow)耦合的水稻生长与产量预测技术.结果表明,将更新和同化策略结合后,利用RiceGrow模型模拟的水稻生长指标和产量结果更接近于实…展开v
遥感、RiceGrow模型、耦合、同化策略、更新策略
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S51;TP3
教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-08-0797;国家自然科学基金30900868;江苏省科技支撑计划项目BE2010395
2015-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
4505-4515
