遙感信息與作物生長模型結合研究進展

doi:10.12306/2021jms.0056

首頁 > 過刊瀏覽>2023年第43卷第1期 >101-109. DOI:10.12306/2021jms.0056

遙感信息與作物生長模型結合研究進展
DOI:
                        10.12306/2021jms.0056
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:S311
基金項目:江蘇省自然科學基金資助項目(BK20191139);河南省煙草公司許昌市公司科技項目(2020411000240073)

Review on the combination of remote sensing information and crop growth model

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摘要:

遙感能周期性地獲取大范圍的地表作物信息,通過適當?shù)姆囱莘椒軌蚨康靥峁┳魑镌趨^(qū)域尺度上的生長狀況;而作物生長模型可以在單點尺度上模擬出作物生長發(fā)育的動態(tài)變化,對作物長勢以及產(chǎn)量變化的做出機理性解釋。將遙感信息與作物生長模型結合能實現(xiàn)二者優(yōu)勢互補,已成為目前作物長勢監(jiān)測和估產(chǎn)研究中的重要方法。本文總結了遙感信息和作物生長模型結合的兩種主要方法,即驅(qū)動法和同化法,介紹了兩種方法的常用算法、優(yōu)缺點及國內(nèi)外的應用情況,同時總結了將二者結合的研究趨勢以及目前研究中存在的一些問題,旨在為后續(xù)遙感信息與作物生長模型結合的研究提供一定理論參考。

Abstract:

Remote sensing can obtain crop information in large area periodically and provide quantitative information of crop growth with appropriate inversion method. Crop growth models can realize the dynamic simulation of crop growth and development on a single point scale and can provide internal mechanism explanation for crop growth and yield changes. The combination of remote sensing information and crop growth model can give full play to the advantages of both and has been a critical measure of crop growth monitoring and yield estimating. The two main methods of combining remote sensing information with crop growth model were summarized. They are driving method and assimilation method. The definition, common algorithms, advantages and disadvantages of different methods, as well as the application situation in Domestic and Overseas were introduced. At the same time, the research trends of this combination and some problems existing in the current research were also summarized. This paper aims to provide a theoretical reference for the following research on the combination of remote sensing information and crop growth model.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

郭建茂,李羚,錢婭,李方正,李文峰.遙感信息與作物生長模型結合研究進展.氣象科學,2023,43(1):101-109 GUO Jianmao, LI Ling, QIAN Ya, LI Fangzheng, LI Wenfeng. Review on the combination of remote sensing information and crop growth model. Journal of the Meteorological Sciences,2023,43(1):101-109

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收稿日期:2021-03-06
最后修改日期:2021-07-08
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在線發(fā)布日期: 2023-05-15
出版日期: 2023-02-15

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