Spatial-time continuous changes simulation of crop growth parameters with multi-source remote sensing data and crop growth model
多源遥感与作物模型同化模拟作物物生长参数时空域连续变化

本文将遥感信息与作物模型同化实现作物生长参数的时空域连续模拟,进而监测生长参数的时空域变化.首先将作物模型WOFOST(World food studies) 与冠层辐射传输模型PROSAIL 耦合构建WOPROSAIL 模型,利用微粒群算法(PSO) 通过最小化从CCD 数据获取的土壤调节植被指数观测值SAVI(soil adjusted vegetation index) 与耦合模型得到的模拟值SAVI’之间差值优化作物模型初始参数.通过MODIS 数据反演实现参数的区域化,并将区域参数作为优化后作物模型输入参数驱动模型逐像元计算生长参数,实现生长参数的时空域连续模拟与监测,最终建立区域尺度遥感-作物模拟同化框架模型RS-WOPROSAIL .结果表明：同化模型解决了作物模型模拟空间域和遥感信息时间域的不连续问题.模型模拟的叶面积指数(LAI) 、穗重(WSO) 、地上总生物量(TAGP) 等生长参数较好地体现了水稻生长状况时空域变化,研究区水稻模拟产量与实际产量的误差为27.4% .