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    重庆时时彩一星公式: 一种基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410156214.8

    申请日:

    2014.04.17

    公开号:

    CN103955860A

    公开日:

    2014.07.30

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06Q 50/02申请公布日:20140730|||实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 50/02申请日:20140417|||公开
    IPC分类号: G06Q50/02(2012.01)I 主分类号: G06Q50/02
    申请人: 中国农业大学
    发明人: 黄健熙; 陈英义; 马鸿元; 刘峻明; 苏伟; 张晓东; 朱德海; 张超
    地址: 100193 北京市海淀区圆明园西路2号
    优先权:
    专利代理机构: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王文君
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410156214.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.12.19|||2014.08.27|||2014.07.30

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法,融合了遥感数据和作物模型的优势,把植被遥感中普遍使用的EVI作为观测变量,LAI作为同化变量,通过集合卡尔曼滤波算法进行了对模型LAI的最优化调整,并将PROSAIL模型作为观测算子,解决了观测变量和状态变量不一致的问题,实现了遥感信息和模型的同化,避免了用反射率反演LAI带来的误差。同化EVI后获得的作物产量,与未同化相比较,均方根误差RMSE减小而决定系数R2明显上升,同化后使作物模型产量估算的精度有显著提高,产量空间分布趋势与统计产量一致。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法,其特征在于,具体步骤如下:
    S1:对作物模型的参数进行标定,对遥感数据与地面参数进行空间匹配,使用地统计空间插值法实现大区域的参数确定,完成数据准备;
    S2:对工作区整个生育期内HJ-1A/B卫星的EVI数据按时间序列合成,对每个网格单元生成时间序列曲线;
    S3:逐网格单元运行作物模型,对遥感EVI添加高斯扰动,生成观测成员集合;
    S4:逐天运行作物模型,对模型的状态变量LAI添加高斯扰动生成模型成员集合;
    S5:当存在遥感观测时,将观测成员集合和模型成员集合输入到集合卡尔曼滤波中,计算同化后的LAI最优值;
    S6:用S5中计算得到的最优LAI值替换作物模型中当天的状态变量LAI,重复进行步骤S4至S6,直到在该像素模型运行结束,输出产量结果;
    S7:重复步骤S3至S6,最终在完成所有像素上的运行后,按行政边界汇总,输出平均产量,指导作物生产。

    2.  权利要求1所述基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法,其特征在于,S1所述作物模型为SWAP作物模型。

    3.  权利要求2所述基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法,其特征在于,S1具体为:采用SWAP作物模型,采集工作区内的土壤参数、气象参数和作物参数,对遥感影像和采集的参数进行空间位置的匹配,对于不敏感的模型参数直接使用经验值,对于六种气象参数和两种积温参数使用反距离权重插值法对每个网格单元赋予参数值,完成参数区域化标定。

    4.  权利要求1所述基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法,其特征在于,S2所述EVI数据是由环境系列中的A、B两颗卫星的传感器载荷(HJ-1A/B CCD)所采集数据经过FLAASH大气校正后计算得到的,大气校正过程中输入FLAASH的标准输入参数以及卫星的观测天顶角和方位角,EVI计算如公式(1):
    EVI=2.5×ρNIR-ρREDρNIR+0.6ρRED-7.5ρBLUE+1---(1)]]>
    ρNIR为传感器载荷所测得的近红外波段反射率,ρRED为红光波段反射率,ρBLUE为蓝光波段反射率。

    5.  权利要求1所述基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法,其特征在于,S3、S4所述添加高斯扰动,计算如公式(2):
    S=s+aε                             (2)
    其中S表示增加高斯扰动后的观测或模型成员组成的向量;s表示初始观测值或模型状态变量;a为常数;ε则表示与S同维的随机数向量,其成员符合标准正态分布,即εi~N(0,1)。

    6.  权利要求1所述基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法,其特征在于,S5所述将观测成员集合和模型成员集合输入到集合卡尔曼滤波中所采用的同化方法集合卡尔曼滤波以公式(3)(4)(5)进行计算:
    Bt=HAt+vt                                        (3)
    Aft=MAat-1+wt                                     (4)
    Aat=Aft+Kt(B-HAft)                               (5)
    At表示t时刻下作物模型中的LAI状态变量集合;Aft表示LAI的预报集合;Bt为t时刻的一个观测数据集合;该时刻状态的最优估计集合为Aat,Aat的均值即为该时刻状态的最优估计值;H为观测算子;M是状态变换方程,即SWAP模型;vt是测量噪声;wt是过程误差;Kt是卡 尔曼增益,表示观测数据的权重。

    7.  权利要求6所述基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法,其特征在于,所述Kt按照如下公式(6)-(11)进行计算:
    atf‾=1NΣi=1Nai,tf---(6)]]>
    bt‾=1NΣi=1Nbi,t---(7)]]>
    Ptf=1N-1Σi=1N(ai,tf-atf‾)·(ai,tf-atf‾)T---(8)]]>
    Rt=1N-1Σi=1N(bi,t-bt‾)·(bi,t-bt‾)T---(9)]]>
    Kt=PtfHT(HPtfHT+Rt)-1---(10)]]>
    HPtfHT=1N-1Σi=1N[H(ai,tf)-H(atf‾)]·[H(ai,tf)-H(atf‾)]T---(11)]]>
    N表示集合大小,afi,t表示t时刻模型第i个集合成员的一个预报状态,bi,t表示t时刻观测集合的第i个成员,Ptf是表示t时刻的预报集合的方差,Rt表示t时刻观测集合的方差,H为观测算子PROSAIL模型,其他符号表示计算过程中的中间变量。

    8.  权利要求1所述基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法,其特征在于,所述作物为冬小麦。

    9.  权利要求1-7任一项所述基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法在指导作物生产中的应用。

    关 键 词:
    一种 基于 集合 卡尔 滤波 同化 区域 作物 估产 方法
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