基于集合卡尔曼滤波的南雄烟草LAI数据同化研究
叶面积指数(LAI)是表征烟草生长健康状态的重要指标之一,获取准确的LAI数据是监测烟草生长走势的重要步骤.以广东省南雄地区为试验区开展了集合卡尔曼滤波同化方法在烟草LAI的应用研究.通过野外实测得到南雄烟草生长期内的高光谱数据,并计算每个生长期的归一化植被指数(NDVI),依据NDVI值获得LAI测量数据;通过积温数据和实测LAI数据构建了符合南雄地区烟草LAI变化规律的LOGISTIC模型;并以LAI为研究变量,利用集合卡尔曼滤波数据同化技术融合NDVI数据计算得到的LAI和简化LOGSITIC模型拟合得到的LAI这两种不同的数据信息,获取实验区烟草生长期时间序列上的连续LAI数据.最后,进一步对比了数据同化方法、NDVI计算LAI方法和LOGISTIC模型拟合这3种方法获取烟草LAI的效果.结果显示:数据同化方法、NDVI计算LAI方法和LOGISTIC模型拟合3种方法均可一定程度上表征烟草LAI的变化状态,其中数据同化方法拟合效果最优.实验发现NDVI计算LAI方法在烟草生长前后期LAI值出现偏大或偏小的异常情况;LOGISTIC模型拟合则不能有效的描述烟草LAI的突发性变化;同化方法综合作物生长模型和遥感监测的优势,能够动态调节参数得到LAI优化结果,同化后LAI结果和真实值吻合,变化曲线更符合烟草的实际生长状况.
数据同化、烟草、集合卡尔曼滤波、叶面积指数、数据预测
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O1 ;P73
国家自然科学基金资助项目41201432;广东省烟草专卖局科技资助项目粤烟科201226,合同号:201203
2017-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
3046-3054
