基于遥感信息与作物生长模型的区域作物单产模拟

被引：36

作者：

任建强 ^{[1
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陈仲新 ^{[1
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唐华俊 ^{[1
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周清波 ^{[1
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秦军 ^{[3
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机构：

[1] 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室

[2] 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

[3] 中国科学院青藏高原研究所

来源：

农业工程学报 | 2011年 / 27卷 / 08期

关键词：

遥感; 作物生长模型; 估产; 叶面积指数; 数据同化; 全局优化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

S127 [遥感技术在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ;

摘要：

利用外部数据同化作物生长模型提高区域作物单产模拟精度是近年来的研究热点。该文以遥感反演的叶面积指数(LAI)作为结合点,以黄淮海粮食主产区典型县市夏玉米为研究对象,在区域尺度利用全局优化的复合形混合演化(SCE-UA)算法进行了遥感反演LAI信息同化EPIC(environmental policy integrated climate)模型的夏玉米作物单产模拟研究,最后进行区域作物单产模拟精度验证。结果表明,整合SCE-UA全局优化算法的EPIC模型通过同化遥感反演的LAI进行夏玉米单产模拟的平均相对误差为4.37%,RMSE为0.44t/hm2。同时,通过与实际调查数据对比可知,模型模拟的夏玉米播种日期、种植密度和纯氮施用量的均方根误差(RMSE)分别为4.16d、1.0株/m2和40.64kg/hm2,模拟的夏玉米播种日期的绝对误差为3d,模拟的夏玉米种植密度和纯氮施用量的平均相对误差分别为-7.78%和-10.60%。上述误差可满足大范围农作物单产模拟的要求,证明了利用SCE-UA全局优化算法的EPIC模型同化遥感反演LAI数据进行区域作物单产模拟的可行性。

引用

页码：257 / 264

页数：8

共 18 条

[1] 基于人工神经网络方法的冬小麦叶面积指数反演 [J].

马茵驰 ;

阎广建 ;

丁文 ;

王跃智 .

农业工程学报, 2009, 25 (12) :187-192+400

[2] 基于EPIC模型的冬小麦生长模拟参数全局敏感性分析 [J].

吴锦 ;

余福水 ;

陈仲新 ;

陈晋 .

农业工程学报, 2009, 25 (07) :136-142

[3] 基于ENVISAT ASAR数据的水稻估产方案 [J].

申双和 ;

杨沈斌 ;

李秉柏 ;

谭炳香 ;

李增元 ;

Le Toan Thuy .

中国科学(D辑:地球科学), 2009, 39 (06) :763-773

[4] 基于作物模型与叶面积指数遥感影像同化的区域单产估测研究 [J].

杨鹏 ;

吴文斌 ;

周清波 ;

陈仲新 ;

查燕 ;

唐华俊 ;

柴崎亮介 .

农业工程学报, 2007, (09) :130-136

[5] 基于遥感数据与作物生长模型同化的冬小麦长势监测与估产方法研究 [J].

闫岩 ;

柳钦火 ;

刘强 ;

李静 ;

陈良富 .

遥感学报, 2006, (05) :804-811

[6] 遥感信息与棉花模型结合反演模型初始值和参数的方法研究 [J].

赵艳霞 ;

秦军 ;

周秀骥 .

棉花学报, 2005, (05) :280-284

[7] Corn-yield estimation through assimilation of remotely sensed data into the CSM-CERES-Maize model [J].

Fang, Hongliang ;

Liang, Shunlin ;

Hoogenboom, Gerrit ;

Teasdale, John ;

Cavigelli, Michel .

INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING, 2008, 29 (10) :3011-3032

[8]

Crop model data assimilation with the Ensemble Kalman filter for improving regional crop yield forecasts[J] . A.J.W. de Wit,C.A. van Diepen.Agricultural and Forest Meteorology . 2007 (1)

[9]

Improving estimation of hourly, daily, and monthly solar radiation by importing global data sets[J] . Kun Yang,Toshio Koike,Baisheng Ye.Agricultural and Forest Meteorology . 2006 (1)

[10]

Assimilating remote sensing data into a crop model to improve predictive performance for spatial applications[J] . Marie Launay,Martine Guerif.Agriculture, Ecosystems and Environment . 2005 (1)

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