基于集合卡尔曼滤波的遥感信息和作物模型结合研究

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基于集合卡尔曼滤波的遥感信息和作物模型结合研究

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基于集合卡尔曼滤波的遥感信息和作物模型结合研究

论文目录
中文摘要	第1-9页
Abstract	第9-13页
第一章绪论	第13-44页
· 研究意义	第13-16页
· 国内外研究进展	第16-40页
· 作物生长模型研究进展	第16-21页
· 作物模型发展历程及典型代表	第16-20页
· 作物模型存在的问题	第20-21页
· 遥感反演地表生物物理量的方法综述	第21-27页
· 统计方法	第23-24页
· 物理模型反演方法	第24-27页
· 遥感信息和作物模型结合研究进展	第27-39页
· 驱动策略	第29-31页
· 连续同化策略	第31-36页
· 顺序同化策略	第36-38页
· 验证策略	第38页
· 作物模型辅助分析、理解遥感数据	第38-39页
· 遥感信息和作物模型结合研究特点	第39页
· 遥感信息和作物模型结合研究存在的问题	第39-40页
· 研究内容	第40-44页
· 论文组织结构	第41-43页
· 技术路线	第43-44页
第二章数据同化理论	第44-53页
· 数据同化基础	第44-45页
· 数据同化基本概念	第45-47页
· 数据同化方法的发展历程	第47-49页
· 集合卡尔曼滤波基本原理与算法	第49-52页
· 集合卡尔曼滤波算法流程	第52-53页
第三章研究区概况、数据及模型	第53-60页
· 研究区概况	第53-54页
· 数据	第54-58页
· 气象数据	第54页
· 站点作物观测数据	第54页
· 站点土壤观测数据	第54-55页
· 遥感数据及其预处理	第55-58页
· MODIS数据产品	第55页
· MODIS数据产品预处理	第55-58页
· 统计数据	第58页
· 其它数据	第58页
· PyWOFOST模型简介	第58-60页
第四章基于波谱分析方法的东北作物分类及玉米制图研究	第60-77页
· 研究方法	第61-68页
· 确定作物种植范围	第61-62页
· 提取作物NDVI时序曲线	第62-64页
· 定义及评价训练样本	第64-68页
· 最小噪声分离变换	第64-66页
· 像元纯度指数	第66页
· 定义训练样本及分类	第66-67页
· 线性波谱分离	第67-68页
· 研究结果	第68-71页
· 作物分类结果	第68-69页
· 精度验证	第69-71页
· 东北三省玉米制图研究	第71-75页
· 本章小结	第75-77页
第五章基于集合卡尔曼滤波的PyWOFOST模型在东北玉米估产中的适用性验证	第77-96页
· 玉米品种参数的调试及验证	第77-81页
· 参数调试方法	第77-78页
· 参数调试结果验证	第78-81页
· 同化状态变量的选取	第81-82页
· 同化方案中参数不确定性的确定	第82-84页
· 模型参数的不确定性	第82-83页
· 遥感观测的不确定性	第83-84页
· PyWOFOST模型同化模拟结果的评价	第84-92页
· PyWOFOST模型的产量同化模拟结果评价	第84-87页
· PyWOFOST模型的发育期同化模拟结果评价	第87-89页
· PyWOFOST模型的LAI同化模拟结果评价	第89-92页
· 基于PyWOFOST模型模拟气象灾害条件下的玉米产量	第92-93页
· 本章小结	第93-96页
第六章 PyWOFOST模型在东北玉米估产中的应用	第96-109页
· 在东北开展玉米遥感估产的重要意义	第96-97页
· 区域数据准备	第97-100页
· 气象数据	第97页
· 积温、作物品种遗传参数及土壤参数	第97-98页
· 作物模型初始值	第98页
· 区域LAI数据	第98页
· 玉米空间分布数据	第98-100页
· 区域应用结果分析	第100-107页
· 本章小结	第107-109页
第七章结论与讨论	第109-115页
· 主要工作和初步结论	第109-112页
· 作物分类及玉米制图	第109-110页
· PyWOFOST模型的适用性验证	第110-111页
· 基于PyWOFOST模型的东北玉米估产研究	第111-112页
· 论文的创新点	第112页
· 讨论与展望	第112-115页
参考文献	第115-128页
参加的科研项目	第128页
已发表的文章	第128页
正在审稿中的论文	第128-129页
致谢	第129-130页

本篇论文共130页，点击这进入下载页面。

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