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基于条件植被温度指数的干旱监测研究被引量：4: 2009年; 以黑龙江军川农场为研究区域,应用Landsat TM卫星遥感数据计算和反演归一化植被指数和地表温度,采用条件植被温度指数(VTCI)的方法对该区域进行土壤表层水分监测。通过与同一时期的LST和NDVI模型的反演结果进行对比,结果表明:VTCI与该模型的纹理特征相似,干旱的分布规律几乎一致。应用土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行验证,验证结果表明VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,进一步证实了VTCI是一种实时的干旱监测方法。; 苏涛王鹏新许文宁苏伟刘东升刘翔舸武洪峰; 关键词：反演干旱监测

基于生物量的区域土壤水分变化量反演被引量：9: 2010年; 为了研究作物生物量与土壤含水量之间的关系,该文以黑龙江军川农场为研究区域,建立了生物量与土壤水分的动力学模型,提出了一种基于生物量的区域土壤水分变化量反演方法。选用SEBAL模型作为参考模型,对同一时期的区域土壤水分变化量的监测结果进行了对比分析。结果表明:玉米全生育期土壤水分变化量集中在-300～-35mm之间;通过对比基于生物量的监测结果与SEBAL模型的监测结果,发现二者的纹理特征和空间分布相似,分布规律几乎一致,从而验证了本方法能够较好地反映土壤水分的变化,是一种监测土壤水分变化的有效方法。; 苏涛王鹏新杨博刘翔舸; 关键词：土壤含水率生物量反演

基于卡尔曼滤波的小麦叶面积指数同化方法被引量：10: 2010年; 该文对作物生长模型模拟的数据和观测数据之间的同化进行了研究。采用农业技术转移决策支持系统(DSSAT)中的小麦生长模型对叶面积指数(LAI)进行了模拟,应用插值方法解决模型模拟的连续值和地面观测的离散值的时间尺度的匹配问题,结果表明,与最邻近点插值法、线性插值法、三次样条插值法和立方插值法的插值结果相比,表明立方插值法对实测的LAI的插值效果较好。其次是应用卡尔曼滤波法对内插后的LAI进行了同化,试验结果表明,内插方法与卡尔曼滤波法相结合是一种具有稳定性和可用性的方法,经过同化后的LAI数据较接近真实情况,其效果好于DSSAT模型模拟的LAI。; 刘翔舸刘春红王鹏新邢雅娟; 关键词：遥感卡尔曼滤波

条件植被温度指数的四维变分与集合卡尔曼同化方法被引量：8: 2011年; 为了提高基于VTCI的干旱监测的准确性,以关中平原为研究区域,将遥感反演的条件植被温度指数(VTCI)与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层水分数据相结合,通过四维变分(4DVAR)与集合卡尔曼滤波(EnKF)2种数据同化算法实现了VTCI的同化。由作物生长模型模拟的土壤浅层水分与VTCI建立经验关系得到模拟的VTCI,再将遥感反演的VTCI与模型模拟值分别应用两种同化算法得到VTCI的单点同化结果,继而应用到区域尺度。结果表明,在VTCI单点实验中,两种同化结果均能结合观测值与模拟值的优点而更加符合VTCI先验知识。在两者区域尺度的同化实验中,由于引入了模型的模拟值,同化后的VTCI区域间纹理更好,减少了原观测图像中相邻像元值陡升陡降的情况,提高了基于VTCI的干旱监测的准确性。通过对比2种同化算法在区域尺度上的同化结果与观测值的差值的概率分布及其均方根误差,表明在以旬为步长的VTCI同化实验中,EnKF方法适用性更强。; 王维刘翔舸王鹏新刘春红; 关键词：遥感数据同化

基于熵值组合预测和多时相遥感的春玉米估产被引量：19: 2011年; 利用基于熵值的组合预测方法构建高精度遥感估产模型,对黑龙江军川农场2007年和2008年春玉米的主要生育期多时相Landsat TM/ETM+影像数据分别建立单一时相的估产模型,通过信息熵赋予各个时相估产模型的权系数,构建组合估产模型,然后对组合估产模型和单一时相估产模型进行对比分析。结果表明:基于熵值的组合估产模型能够有效提高估产精度,与最佳的单时相遥感估产模型相比,2007年和2008年的组合估产模型的相关系数绝对值分别提高了0.137和0.121;根据组合估产模型的权系数大小,能够获得限制玉米产量的主要生态障碍因素和提高玉米产量的方法。因此,基于熵值组合预测和多时相遥感构建估产模型用于春玉米估产是有效、可行的。; 苏涛王鹏新刘翔舸杨博; 关键词：春玉米估产遥感组合预测

基于GOES数据和弱约束变分的地表水热通量估算被引量：7: 2014年; 基于弱约束的四维变分方法和陆面过程模式发展了一个地表温度的陆面数据同化系统。本文反演了地球静止业务环境卫星(Geostationary operational environmental satellite,GOES)的地表温度,并将反演的地表温度同化入陆面过程模式,改进陆面过程模式中地表水热通量的估算精度。以弱约束的变分方法通过在代价函数中增加弱约束项代替陆面过程模式动力方程组中存在的模式误差,构建新的代价函数并对其优化,从而改善模式中显热与潜热的估算精度。将GOES地表温度与实测地表温度进行比较,其均方根误差(RMSE)作为试验中的观测误差。选择美国通量网AmeriFlux中2个主要农业站点的气象和通量数据作为试验数据,对同化系统进行驱动和验证。结果表明同化后的地表温度、潜/显热估算精度均有提高。其中,各站地表温度RMSE平均仅为1 K,显热通量平均RMSE下降22 W/m2,潜热通量平均RMSE下降26 W/m2。因此结合陆面过程模式的弱约束变分方法同化GOES反演温度产品估算近地表水热通量的方法是有效且可行的。; 刘翔舸黄健熙秦军王鹏新徐同仁; 关键词：地表温度反演

集合卡尔曼滤波同化估算地表水热通量的研究: 2014年; 采用了顺序同化方法,利用集合卡尔曼滤波(EnKF)耦合一个简单陆面过程模型,从而完成了改善地表水热通量估算精度的研究工作。在建立同化系统的过程中,对同化系统的模型误差进行了探讨和设定,并通过已建立的同化系统对EnKF中的集合大小设定进行了试验。利用山东禹城试验站提供的站点实测数据与MOD16产品数据,进行同化系统的驱动和通量结果的验证。结果表明,以EnKF方法的数据同化系统能较好地完成对地表水热通量的估算,通过与MODIS ET(MOD16A2)产品的对比试验,证明该方法具有一定的稳定性和适用性,能较准确地对地表水热通量进行估算。; 刘翔舸王鹏新唐伯惠黄健熙陶欣; 关键词：集合卡尔曼滤波地表温度

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刘翔舸