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遥感数据与作物生长模型同化方法及其应用研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-16页
第一章 绪论第16-41页
   ·选题意义第16-18页
   ·研究现状第18-29页
     ·叶面积指数遥感反演研究进展第18-20页
     ·作物生长模型研究进展第20-23页
     ·遥感信息与作物生长模型结合研究现状第23-29页
       ·国际研究现状第23-27页
       ·我国的研究现状第27-29页
     ·遥感信息与作物生长模型结合存在的问题第29页
   ·研究内容及实施方案第29-35页
     ·论文组织结构第30-31页
     ·论文研究实施方案第31-35页
 参考文献第35-41页
第二章 叶面积指数遥感模型与反演方法第41-55页
   ·获取叶面积指数的经验公式法第41-43页
   ·物理模型反演法第43-52页
     ·植被冠层辐射传输模型第44-47页
     ·植被冠层辐射传输模型反演方法第47-52页
   ·小结第52-53页
 参考文献第53-55页
第三章 遥感反演叶面积指数的集合卡尔曼滤波方法第55-68页
   ·集合卡尔曼滤波基本原理与算法第55-57页
   ·集合卡尔曼滤波算法中LOGISTIC 模型和辐射传输模型SAIL 处理第57-59页
     ·LOGISTIC 模型在集合卡尔曼滤波算法中的处理第57-59页
     ·集合卡尔曼滤波算法中 SAIL 模型的处理第59页
   ·集合卡尔曼滤波算法反演冬小麦LAI第59-66页
     ·实验数据第59-60页
     ·数据分析与LAI 同化反演结果第60-66页
   ·小结第66-67页
 参考文献第67-68页
第四章 同化遥感数据与作物生长模型的 LAI 变分同化反演第68-103页
   ·变分数据同化技术的基本原理第68-74页
     ·待优化参数u 先验信息更新方式第71-72页
     ·观测算子的伴随模式第72-74页
   ·采用简单作物生长模型LOGISTIC同化反演LAI的算法验证第74-81页
     ·实验数据和误差处理第74-77页
       ·实验数据第74-75页
       ·误差处理第75-77页
     ·反演结果分析第77-81页
       ·LAI 反演结果分析第77-78页
       ·先验信息对反演结果的影响第78-79页
       ·测量误差对反演结果的影响第79-81页
   ·区域尺度同化时序遥感观测数据反演LAI第81-92页
     ·作物生长模型CERES-Wheat模型第81-84页
     ·实验区描述第84页
     ·CERES-Wheat参数敏感度分析第84-88页
     ·顺义地区2004年区域尺度冬小麦LAI遥感数据同化结果第88-92页
   ·引入LAI地面先验廓线信息改进冬小麦LAI同化反演方法第92-98页
     ·LAI先验信息的获取第93-94页
     ·引入地面LAI 先验廓线信息的变分同化算法改进第94-96页
     ·引入地面LAI 先验廓线信息的LAI 同化反演结果第96-98页
   ·小结第98-102页
 参考文献第102-103页
第五章 粒子滤波方法在叶面积指数反演及产量估算中的应用第103-136页
   ·各种滤波算法的局限性第103-104页
   ·粒子滤波算法的主要思想第104-108页
     ·非线性贝叶斯滤波第104-105页
     ·序贯重要性抽样算法(SIS)第105-107页
     ·粒子滤波退化问题及Bootstrap算法第107-108页
   ·作物生长模型参数数据收集第108-111页
     ·实验区地理概况第109页
     ·榆树实验区土壤特性第109-111页
       ·土壤形态参数收集第109-110页
       ·土壤理化特性参数收集第110-111页
     ·实验区玉米管理参数收集第111页
   ·CERES-Maize 模型与辐射传输模型SAIL 的处理第111-119页
     ·滤波算法观测项误差估算方法第112-119页
     ·CERES-Maize模型处理第119页
   ·粒子滤波算法在榆树地区玉米叶面积数反演以及产量估算中的应用第119-134页
     ·玉米叶面积指数地面调查第119-120页
     ·玉米产量数据地面调查第120-122页
     ·叶面积指数反演第122-133页
       ·CERES-Maize 模型校正第122-124页
       ·叶面积指数粒子滤波反演第124-127页
       ·叶面积指数滤波结果验证第127-133页
     ·产量估算结果分析第133-134页
   ·小结第134-135页
 参考文献第135-136页
第六章 结论与展望第136-140页
   ·主要研究内容与研究成果第136-138页
     ·集合卡尔曼滤波算法同化反演叶面积指数第136页
     ·构建了时序遥感观测和作物生长模型的变分数据同化算法第136-137页
     ·构建了时序遥感观测和作物生长模型的粒子滤波数据同化算法第137-138页
   ·创新点第138页
   ·存在问题及进一步研究展望第138-140页
     ·遥感空间相关信息在数据同化中的利用第138-139页
     ·在遥感数据同化中融入多源信息第139页
     ·变分数据同化算法与滤波算法的结合第139-140页
攻读博士学位期间完成论文第140-141页
致谢第141页

 
 
论文编号BS1565006,这篇论文共141
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