本文作者：李曼曼；刘峻明；王鹏新；成功正常投稿发表论文到《中国农业科技导报》2012年03期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：遥感观测的叶面积指数(LAI)时间序列数据广泛应用于作物长势监测,但数据受大气条件等影响,存在数值偏低和时间序列数据缺失等问题。为此,本文设计了一种基于重采样粒子滤波的LAI时间序列重构算法,以LAI为同化变量,在WOFOST模型本地化的基础上,实现了遥感LAI数据和WOFOST模型模拟的LAI数据的同化,以重构LAI时间序列。算法将WOFOST作物模型简化为LAI状态随时间演变的非线性计算方程,作为重采样粒子滤波的状态转移方程;将地面实测LAI数据和遥感LAI数据建立的线性方程,作为重采样粒子滤波的观测方程,建立LAI时间序列数据同化模型。以带权重粒子表示LAI时间序列状态后验分布,并在循环迭代中对粒子重采样,以此实现单点和区域LAI时间序列重构。应用该算法,对河北省冬麦区2010年LAI时间序列进行重构,结果表明,基于重采样粒子滤波的LAI时间序列重构算法在单点和区域上得到的LAI值明显更接近冬小麦实际生长状况,且算法能够弥补遥感LAI时序数据的缺失,为进一步的作物长势监测提供基础支撑。
【论文正文预览】：叶面积指数(leafareaindex,LAI)是作物长势监测的一种有效特征参量,可以反映出多样化尺度的作物冠层中的能量、CO2及物质环境以及作物生长发育的特征动态和健康状况[1]。目前LAI的获取方法主要有地面实测、遥感提取等。地面实测法最为准确,但消耗人力物力过多且难以满足大
【文章分类号】：S126;TP79
【稿件关键词】：粒子滤波LAI同化时间序列重构
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【稿件标题】：【土建毕业论文8000字】基于粒子滤波的LAI时间序列重构算法设计与实现
【作者单位】：中国农业大学信息与电气工程学院;
【发表期刊期数】：《中国农业科技导报》2012年03期
【期刊简介】：《中国农业科技导报》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，中国农业科技导报杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN11-3900/S，国际刊号：ISSN1008-0864。中国农业科技导报杂志社由科学技术部主管、主办，本刊为刊。自创刊......更多中国农业科技导报杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5942/)投稿信息
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