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

来源 :生态学报 | 被引量 : 17次 | 上传用户:liongliong528
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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 RootFilter,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
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