基于双参数和粒子滤波同化算法的夏玉米单产估测.pdf

文档介绍：万方数据
基于双参数和粒子滤波同化算法的夏玉米单产估测农业机械学报王鹏新胡亚京李俐乔琛瑚．一一日口：Ⅱ池，琹￡，琿，．把猽，℃口泄┮荡笱恋乜蒲в爰际跹г海本摘要：为了提高河北省中部平原夏玉米的估产精度和进一步验证粒子滤波同化算法对农业作物估产的适用性，采用粒子滤波算法同化狹模型模拟和莘囱莸囊睹婊甘验证，结果表明，同化前后夏玉米产量模拟结果与统计产量间的归一化均方根误差由．％下降到．％，平均相对误差由．％下降到ィ得骰谕疞和构建的双参数单产估产模型可用于区域夏玉米单产估测。关键词：夏玉米；估产；粒子滤波；叶面积指数；条件植被温度指数；随机森林月第卷第埃甶．．．．中国农业大学信息与电气工程学院，北京；┮蹬┐宀颗┮翟趾σ８兄氐闶笛槭遥本琇⑻跫脖晃度指数琕，应用随机森林回归算法确定夏玉米不同生育时期的权重，构建单产估测模型。结果表明，无论是单点尺度还是区域尺度，同化的蚔芙虾玫叵煊外部观测数据，同化杉趸篶—Ｐ湍Ｄ釲的剧烈变化；同化结合模型模拟和遥感观测，更能反映夏玉米对水分胁迫的敏感性。利用年河北省中部平原各县夏玉米产量对较优估产模型进行精度中图分类号：文献标识码：文章编号：．．一．В骲琻口￡趎鄀辏籩巧琹狵琇病阰，螅甊琹打曙如铝Ω譱邝，咖，甤矿￡口，駻“陁肪￡，，，巧西，：“皊瑃，狹，，ィ．％ィ甌，．；收稿日期：—一修回日期：一—基金项目：国家重点研发计划项目作者简介：王鹏新，男，教授，博士，主要从事定量遥感及其在农业中的应用研究，簑甧，：’珻，“，狹．“．簊籧；籿￡琹瑃珻，谝籫蚋住皉。騨
万方数据
璴Ⅱ，，茜引言牧嫌敕椒尺⋯——逐日天文辐射量，／！，——经验系数¨⋯，蝗．，．加——逐日日照时数形——逐日可照时数畲笫背叶面积指数琇瞧拦雷粒潜在产量的重要指标，对作物长势监测与产量估测、预测均具有重要意义。然而，站点实测、遥感反演或作物模型模拟等单一方法都无法给出精度可靠且时空连续的荨Ｊ萃惴ň伞能够将遥感观测和作物生长模型有效结合，是大面积作物产量估测、预测领域的研究热点。文献ü和萏崛〉玫絃与獁模拟得到型峁砻鳎同化后行岣吡硕÷蟛吭げ饩ǘ取Ｅ┳物产量是多种环境参数共同作用的结果，如土壤含水率、气象条件等，因此基于多参数的农作物估产已经成为研究趋势。文献玞—Ｄ的胍８泄鄄獾腖、采用改进的算法进行同化，结果表明，基于同化构建的双参数产量估测模型精度更高。干旱是我国最主要的农业气象灾害之一，影响着农业的可持续发展和国家粮食安全，有效地进行干旱监测对作物长势和产量估测至关重要∞。。文献岢隽嘶谔跫脖晃露戎甘琕的干旱监测方法，该方法被证明适用于陕西省关中平原和河北中部平原的干旱监测和预测。文献捎肊惴ǘ蚔ú问型怨啦夤刂衅皆亩小麦单产，研究表明，基于多参数构建的估产模型为小麦产量估算提供了可靠的方法。此外，不同生育时期⑼寥浪值茸刺问宰魑锏ゲ挠跋程度不同，文献τ渺刂档淖楹显げ夥椒ḿ扑冬小麦⒌厣仙锪亢屯寥篮试诓煌时期的权重，进而对冬小麦单产进行估测，然而熵值法是基于指标数据的差异程度来计算权重，受异常数据的影响较大。随机森林Ы兴惴芄挥行Т矸窍咝允荩砸斐Ｖ挡敏感，能够降低异常值的干扰，从而获得较合理的结果。文献利用随机森林算法研究发现，降水、土壤肥料等变量是影响柳条稷产量的重要因子。文献以河南省冬小麦为研究对象，探讨了随机森林算法在冬小麦迟冻灾害气候产量分类预测中的适用性，