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

通过对作物光合、呼吸、蒸腾、营养等一系列生理生化过程的定量模拟,作物生长模型已经被成功应用于田间尺度的作物单产研究。为了进一步将作物模型扩展应用于区域尺度,提高区域作物单产的模拟精度,该文探讨了将作物模型与多时相叶面积指数(LAI)遥感影像同化以改善区域单产估测的方法。研究首先通过地理信息系统将美国农业部开发的“考虑气候的作物环境决策模型”——EPIC模型,扩展为空间模型。然后,通过基于Landsat TM影像差值植被指数DVI与田间观测叶面积指数构建的最优回归模型,反演了研究区域的多时相叶面积指数影像。最后通过优化算法实现了空间EPIC模型与影像信息的同化,并将系统应用于河北石家庄地区2004年冬小麦的单产估测。结果表明,通过数据同化校正部分关键参数后的空间作物模型的单产模拟精度得到有效提高,但要达到业务运行精度仍有待进一步改善。     

基于作物及遥感同化模型的小麦产量估测

为提高陕西省关中平原冬小麦的估产精度,该文通过粒子滤波算法同化Landsat遥感数据反演的状态量叶面积指数(leaf area index,LAI)、土壤含水量(0~20 cm)、地上干生物量数据和CERES-Wheat模型模拟的状态量数据,分析小麦不同生育期的LAI、土壤含水量及生物量同化值和实测单产的线性相关性,以构建同化估产模型。结果表明,在返青期土壤含水量同化值和实测单产的相关性高于LAI、生物量同化值和实测单产的相关性,选择土壤含水量作为最优变量;在拔节期和抽穗-灌浆期同时选择LAI、土壤含水量及生物量作为最优变量;在乳熟期选择生物量作为最优变量。在小麦各生育时期同化最优变量的估产精度(R2=0.85)高于同时同化LAI、土壤含水量及生物量的估产精度,同时同化LAI、土壤含水量及生物量的估产精度高于同时同化LAI和土壤含水量(或LAI和地上干生物量、或土壤含水量和地上干生物量)的估产精度,表明在作物不同生育时期同化与产量相关性较大的变量对提高估产精度有重要作用。     

遥感信息与作物生长模型的区域作物单产模拟

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 integra...     

基于遥感数据与作物生长模型同化的作物长势监测

遥感观测和作物生长模型模拟是进行农作物长势监测的2种有效手段,并具有较好的互补性,构建二者的同化系统是目前农业遥感研究领域的热点。同化涉及多学科的交叉集成,十分有必要将同化方法中的模型、算法、数据进行集成,构建基础作物模型同化系统平台,降低科学研究和应用的难度。采用模块化结构设计,将同化系统构建所需的主要模型、算法、数据等进行有机结合和无缝集成,实现基于极快速模拟退火算法的遥感数据与CERES-Wheat作物生长模型的同化原型系统构建。此外,通过所开发的系统利用地面高光谱作为遥感数据,通过同化小麦叶面积指数对同化系统进行了检验和初步应用。同化LAI与实测结果较好的拟合度,表明所开发的同化系统基本可行,能为遥感技术与作物模型的基础研究和应用提供一个平台。     

遥感与作物生长模型数据同化应用综述

遥感是获取大面积地表信息最有效的手段,在农业资源监测、作物产量预测中发挥着不可替代的重要作用;作物生长模型能够实现单点尺度上作物生长发育的动态模拟,可对作物长势以及产量变化提供内在机理解释。遥感信息和作物生长模型的数据同化有效结合二者优势,在大尺度农业监测与预报上具有巨大的应用潜力。该文系统综述了遥感与作物生长模型的同化研究,概述了遥感与作物生长模型数据同化系统的构建,在归纳国内外研究进展的基础上,总结了当前主流同化方法的特点以及在不同条件下的同化效果。进而具体分析影响同化精度的关键环节,明确了相关科学概念,并相应指出改善精度的策略或者方向。最后从多参数协同、多数据融合、动态预测、多模型耦合以及并行计算环境5个方面展望了遥感与作物生长模型数据同化的未来研究重点和发展趋势,同时结合农业应用现实需求,介绍一种数据同化与集合数值预报结合的应用框架,为大区域、高精度同化研究提供新的思路与借鉴。     

基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算

为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。     

基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测

为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。     

遥感技术在玉米估产中的应用与研究

玉米是我国主要的粮食作物之一,在我国北方地区占有举足轻重的地位。及时了解玉米种植面积、长势及产量,对于国家粮食政策的制定、价格的宏观调控以及对外粮食贸易都具有重要意义。遥感估产技术在农业发展中具有传统的统计方法不可比拟的优势,能及时客观地获得作物长势、产量等信息,特别是种植面积及其不同区域分布的信息,对于遥感估产玉米生产具有非常重要的作用。     

基于遥感和AquaCrop作物模型的多同化算法比较

为了研究不同数据同化方法在AquaCrop(FAO Crop model to simulate yield response to water)模型模拟作物地上生物量(above ground biomass,AGB)、冠层覆盖度(canopy cover,CC)和产量过程的效率,以冬小麦为研究对象,利用2012-2013、2013-2014和2014-2015年冬小麦田间试验数据,将标定的Aqua Crop生长模型与遥感光谱信息相结合开展同化技术分析,应用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)、模拟退火(simulated annealing,SA)和复合型混合演化(shuffled complex evolution,SCE-UA)3种数据同化算法,以不同生育期、不同水分处理和不同氮肥水平的AGB和CC为双变量开展多同化算法的模拟分析,对3种数据同化算法的运算效率和同化结果进行对比分析。结果表明:1)3种数据同化算法达到的应度值0.26时,SCE-UA同化算法用时最少(833 s),SA数据同化算法用时最多(1433 s),表明SCE-UA同化算法效率最优,SA数据同化算法效率最低;2)不同生育期的同化结果,AGB的同化精度随着生育期的推进而降低,AGB的模拟值在拔节期和挑旗期高于实测值,被高估,在开花期和灌浆期被低估,总的AGB被低估;CC在拔节期和挑旗期被低估,在开花期和灌浆期被高估,总的CC被低估;3)不同水分处理的同化结果,AGB普遍被低估,CC在雨养(W0)条件下被高估,在正常灌溉(W1)和过量灌溉(W2)条件下被低估;产量均被低估;4)不同氮肥水平,AGB的模拟精度随着施N量的增加而降低,并且普遍被低估,CC普遍被高估,产量均被低估。以上结果表明,PSO、SA和SCE-UA 3种数据同化算法均能有效模拟冬小麦的AGB、CC和产量,其中SCE-UA数据同化算法无论在运算效率还是同化结果的精度上均优于PSO和SA数据同化算法。     

光谱信息与作物生长模型数据同化中的时间尺度优化

光谱信息与作物生长模型同化的效率提升是同化方法区域应用研究的一个重要方面。该文通过设置不同步长的光谱观测值同化时相,开展针对光谱信息与作物生长模型WOFOST(world food studies)同化的时间尺度优化研究,以提高同化效率。基于长春地区水稻生长周期,该文设置了4个等距时间尺度(步长分别为5,10,20和30 d)和一个关键时相时间尺度(同化时相对应水稻生长关键时期),在不同时间尺度下利用光谱信息计算的修正叶绿素吸收比值指数MCARI1(modified chlorophyll absorption ratio index)同化WOFOST模型,通过比较不同时间尺度下的同化精度和效率,优化同化时间尺度。结果表明:随着同化时间尺度增大,同化效率逐渐提高,而同化精度逐渐降低。在平衡精度和效率的前提下,选择步长介于10~20 d的时间尺度或关键时相尺度作为光谱信息与作物生长模型的同化时间尺度是合理的。该文提出的优化同化时间尺度方法为提高光谱信息与作物生长模型同化的区域应用效果提供了参考。     

基于遥感信息与作物模型集合卡尔曼滤波同化的区域冬小麦产量预测

区域作物产量预测是国家粮食安全评估的重要内容。遥感虽能获取大面积地表信息,却难以反映作物生长发育的内在过程。作物生长模型已经在单点尺度能成功模拟作物的生长发育过程,但是区域尺度作物关键参数的获取仍很困难。遥感信息与作物模型结合的数据同化已经成为区域产量预测的最有效途径。该文选择河北省衡水地区冬小麦为研究对象,在WOFOST模型标定与区域化的基础上,利用WOFOST模型描述冬小麦生育期内叶面积指数(LAI)变化规律。针对MODIS数据的混合像元造成反演的LAI产品偏低的系统误差,利用实测LAI样本点融合MODIS-LAI趋势信息修正MODIS-LAI数据产品。采用集合卡尔曼(EnKF)算法同化冬小麦返青到抽穗期的MODIS-LAI与WOFOST模拟的LAI以获得时间序列最优的LAI,并以此重新驱动WOFOST模型估算区域冬小麦产量。结果表明,EnKF同化后的冬小麦产量比未同化的产量预测精度有显著提高,与县平均统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由0.13提高到0.38,均方根误差由2480下降到880kg/hm2。研究表明,遥感信息与作物模型的EnKF同化是1种有效的作物产量预测方法,并在区域尺度应用上具有广阔的应用潜力。该研究可为区域尺度的作物估产提供参考。     

基于权重最优组合和多时相遥感的作物估产

多时相遥感数据比单一时相携带了更多的反映作物产量的信息,研究如何将多时相遥感信息进行有机融合以提高作物估产精度的方法是具有意义的。权重最优组合（WOC）是一种通过对单个模型权重的最优化,来构建高精度组合模型的原理方法。论文以黑龙江农垦友谊农场大麦产量遥感估算为例,首先利用大麦4个时相的Landsat5 TM影像分别构建单一时相的大麦产量模型,然后利用WOC的迭代算法,通过赋予4个单一时相产量模型以最优权重,生成基于多时相遥感的组合模型估算大麦产量,结果表明：基于WOC和多时相遥感的组合估产模型的决定系数R2与单一时相的相比得到较大改善,估算精度提高明显。同时,通过对WOC获取的各时相单一模型最优权重大小进行分析表明：应用多时相遥感数据进行作物估产时,权重大小能够反映各时相遥感数据所携带的产量信息的多少,这对于如何选择和确定能有效反映作物产量的敏感遥感时相具有一定的指导意义。     

基于粒子群优化投影寻踪的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以与玉米长势和产量密切相关的条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)和叶面积指数(leaf area index,LAI)为遥感特征参数,通过投影寻踪法确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,进而构建基于县域尺度加权VTCI和LAI与玉米单产间的线性回归模型。结果表明,同时构建加权VTCI和LAI与玉米单产间的回归模型的精度最高,达到极显著水平(P0.001)。与变异系数法相比,基于投影寻踪法所建双参数回归模型的精度较高,研究区域各县(区)估测单产与实际单产的平均相对误差降低了0.88个百分点,均方根误差降低了50.56kg/hm2。通过投影寻踪法构建的双参数回归模型对研究区域玉米单产进行估测,结果表明研究区域玉米单产具有西部单产最高、北部和南部次之、东部最低的空间分布特征,以及在研究年份间玉米单产在波动中呈先下降后上升趋势的时间演变特征。     

基于光谱反射信息的作物单产估测模型研究进展

及时准确地估测区域作物单产信息,对于粮食安全预警、粮食贸易流通,以及农业可持续发展都具有非常重要的意义。基于光谱反射信息的遥感技术,能够实时获取作物和土壤在不同时间和空间尺度下的分布信息,为区域作物单产估测研究提供了新的机遇和挑战。在简单介绍作物反射光谱特性和作物单产影响因素的基础上,分经验模型、半经验半机理模型和机理模型三部分,详细论述了基于光谱反射信息的作物单产遥感估测模型的国内外研究进展,并指出基于作物生长机理模型与多时相遥感信息同化技术的研究,应该是未来区域作物单产估测的重要发展方向之一。今后应该重点加强作物冠层关键参数(如叶面积指数、叶绿素浓度、作物吸收光合有效辐射系数、植被覆盖率等)的定量反演研究,同时加强多源遥感数据替代和整合技术研究,以及作物模型与遥感信息同化关键技术研究,以进一步改善单产估测精度和提高系统可运行性。