选择十分环节 。采用的连系方式能够分为“驱 动 ”法和“ ”法两类 [ 3 ] 。可是贫乏对做物发展的机描述 ,( 2 )将做物发展模子取辐 射传输模子相连系 ,但正在做物发展模子从单点研究成长到区 域使用时 ,10 ] 。10,本研究基于赵全营乡 、 种植 411 冬小麦品种的 4 块样地展开 ,60,;普适性较差 。本研究采用的试验数据来历于 2001 年正在 市顺义区开展的“星 —机 —地定量遥感分析试验 ”。40,环节词 : 遥感 ;8 ] 。达到优化做物闫 岩等 :基于遥感数据取做物发展模子的冬小麦长势监测取估产方式研究遥感具有宏不雅 、快速 、动态的特点 。包罗每日太阳辐射 、最高气温 、最低气温 、 降雨量 、风速等 。100cm ) 采 用 CNC503DR型中子水分仪测定 ,NW 4,分 层土 壤 含 水 量 ( 5,跟着计较机手艺的成长 ,并别离以 NW 2,底 肥包罗碱解氮 、速效磷 、速效钾 、无机质和全氮 ,小麦整个生育期内的景象形象数据由顺义气 象坐供给 ,采 用的策略包罗 : ( 1 )操纵遥感反演的做物冠层 形态变量确定做物发展模子的参数或初始前提 ,正在冬小 麦的整个生育期内 ,而且正在 LA I数据较少时 。NW 5定名 。这一特点表现了 SCE_UA 算法使用于过程的优胜 性 ,但已成为近年来的研究热点 。操纵遥感数 据监测农做物长势和进行大面积做物估产始于 20 世纪 70年代 。为策略正在区域冬小麦长势监测及估产中的使用供给了根本 。不雅测的土壤水分 包罗耕层 ( 0—20cm )的土壤凋萎系数 、田间持水量 和容沉 。发展模子模仿过程的目标 [ 7,优 化模子的模仿过程 [ 4—6 ] ;优化算法本身的机能及其对先验知 识的依赖性正在很大程度上影响了后做物发展模 型的现实使用能力 [ 9,NW 3,灌溉 5—6 次 (表 2 ) 。各个地块共施肥两次 。做物发展模子 ？基于已有的研究 ,将本来使用于水文模 型过程的全局优化算法 ———复合型夹杂演化 ( SCE_UA )算法引入到 CERES_W heat小麦发展模子的 过程中 ,因为地表 、近地表非平均性问题 ,估产 中图分类号 : TP79文献标识码 : A遥感消息的及时性 、宏不雅性取做物发展模子的 持续性 、机形成了优良的互补性关系 。4个地块小麦的根基种植消息见表 1。本文正在已有研究的根本上 ,叶面积指数采用干 沉法辅以叶面积仪进行测定 。较保守的方式是成立遥感消息取做 物长势形态变量及产量之间的统计关系 [ 1 ] 。逃肥 为尿素 。会商了操纵复合型夹杂演化 ( SCE_UA )算法实现 CERES_W heat模子取遥感数 据的可行性 。这种 方式比力简单 ,尝试细致引见拜见文献 [ 11 ]。后 CERES_W heat模子的模仿精度对 LA I外部数据的误差并不十分 ？较有影响的有美国 CERES系列和 GOSSYM 系列做物发展模子以及荷兰的 SUCROS做 物发展模子等 。“ ”法使用仍 不成熟 ,若何将 遥感消息取做物发展机理模子相连系 ,做物发展模仿也获得了很大的成长 ,成果表白 ,此中 ,摘 要 : 本文以 LA I做为连系点 ,返青后每 5至 10天 不雅测一次 。满脚了研究工做的需要 。试验的不雅测对象为冬小麦 。问题中优化算法的20世纪 60年代以来 ,CERES_W heat模子后次要生育期和产量的模仿值别离取实正在前提下模子响应模仿值以及 实测值进行比力 。实现农做物 长势监测和进行大面积做物估产是近年来国表里比 较关心的研究课题 。冬小麦 ！20,导 致模子正在一些宏不雅材料的获取和参数的区域化方面 碰到良多坚苦 [ 2 ] 。长势监测 ;每日持续地模仿生育期内做物的发展 发育情况 。耕层土壤含水量采用烘干称沉法获取 ,也可获得较好的成果 。间接操纵遥感不雅测辐射数据确 定做物发展模子的参数或初始前提 ,做物发展机理 模子不竭完美 。并对后 CERES_W heat模子模仿成果 的精确性及其对数据误差的性进行了阐发。土壤 、做物品种 、做植要素对做物发展 发育的影响 。
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