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基于LAI时间序列重构数据的冬小麦物候监测被引量：20: 2013年; 农作物物候信息对农作物长势监测和估产具有重要意义。该文以河北省中南部冬小麦为研究对象,以叶面积指数(LAI,leaf area index)为同化量,采用重采样粒子滤波算法同化WOFOST(world food studies)作物生长模型和遥感观测LAI,重构LAI时间序列数据,基于重构数据提取冬小麦返青期、抽穗期和成熟期等关键物候期。重构结果表明,重构的LAI具有良好的时间连续性和空间连续性,可减缓WOFOST作物模型LAI变化剧烈程度,峰值出现时间与遥感LAI曲线基本同步,且可一定程度上解决遥感观测LAI数值整体偏低和数据缺失的问题。物候期监测结果表明,在空间分布上与冬小麦实际生长状况基本相符,时间上也较为合理,但因在返青期存在LAI高初始值、成熟期存在LAI下限不确定性等问题致使在具体日期存在偏差。; 刘峻明李曼曼王鹏新黄健熙; 关键词：物候叶面积指数冬小麦

冬小麦关键物候空间分布遥感监测方法研究被引量：18: 2011年; 物候信息对农作物生长的动态监测、田间管理具有重要意义。归一化植被指数(normalized differencevegetation index,NDVI)能够在大范围覆盖区域内准确地反映农作物物候信息。以河北省为研究区域,选用2000至2009年的SPOT/VEGETATION NDVI旬合成产品数据集,尝试结合气象站点的气温,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构NDVI时序曲线,以动态阈值法监测研究区冬小麦的返青期开始和抽穗期开始,并对监测结果进行了分析。空间分布上,河北省冬小麦物候期总体上呈现由南到北逐渐推迟的空间分布规律,从各具体年份来看,冬小麦遥感监测结果符合实际的物候地面观测结果,并在因异常气候变化物候期发生变化的年份也有较好的反应,结果表明,通过NDVI时序曲线结合气温的方法可以准确监测河北省冬小麦关键物候期。; 司文才刘峻明; 关键词：冬小麦 NDVI 气温

基于粒子滤波的LAI时间序列重构算法设计与实现被引量：2: 2012年; 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。; 李曼曼刘峻明王鹏新; 关键词：粒子滤波 LAI 同化

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