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一種基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410156214.8

申請日:

2014.04.17

公開號:

CN103955860A

公開日:

2014.07.30

當前法律狀態:

駁回

有效性:

無權

法律詳情: 發明專利申請公布后的駁回IPC(主分類):G06Q 50/02申請公布日:20140730|||實質審查的生效IPC(主分類):G06Q 50/02申請日:20140417|||公開
IPC分類號: G06Q50/02(2012.01)I 主分類號: G06Q50/02
申請人: 中國農業大學
發明人: 黃健熙; 陳英義; 馬鴻元; 劉峻明; 蘇偉; 張曉東; 朱德海; 張超
地址: 100193 北京市海淀區圓明園西路2號
優先權:
專利代理機構: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 代理人: 王文君
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410156214.8

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2017.12.19|||2014.08.27|||2014.07.30

法律狀態類型:

發明專利申請公布后的駁回|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明提供一種基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法,融合了遙感數據和作物模型的優勢,把植被遙感中普遍使用的EVI作為觀測變量,LAI作為同化變量,通過集合卡爾曼濾波算法進行了對模型LAI的最優化調整,并將PROSAIL模型作為觀測算子,解決了觀測變量和狀態變量不一致的問題,實現了遙感信息和模型的同化,避免了用反射率反演LAI帶來的誤差。同化EVI后獲得的作物產量,與未同化相比較,均方根誤差RMSE減小而決定系數R2明顯上升,同化后使作物模型產量估算的精度有顯著提高,產量空間分布趨勢與統計產量一致。

權利要求書

權利要求書
1.  一種基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法,其特征在于,具體步驟如下:
S1:對作物模型的參數進行標定,對遙感數據與地面參數進行空間匹配,使用地統計空間插值法實現大區域的參數確定,完成數據準備;
S2:對工作區整個生育期內HJ-1A/B衛星的EVI數據按時間序列合成,對每個網格單元生成時間序列曲線;
S3:逐網格單元運行作物模型,對遙感EVI添加高斯擾動,生成觀測成員集合;
S4:逐天運行作物模型,對模型的狀態變量LAI添加高斯擾動生成模型成員集合;
S5:當存在遙感觀測時,將觀測成員集合和模型成員集合輸入到集合卡爾曼濾波中,計算同化后的LAI最優值;
S6:用S5中計算得到的最優LAI值替換作物模型中當天的狀態變量LAI,重復進行步驟S4至S6,直到在該像素模型運行結束,輸出產量結果;
S7:重復步驟S3至S6,最終在完成所有像素上的運行后,按行政邊界匯總,輸出平均產量,指導作物生產。

2.  權利要求1所述基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法,其特征在于,S1所述作物模型為SWAP作物模型。

3.  權利要求2所述基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法,其特征在于,S1具體為:采用SWAP作物模型,采集工作區內的土壤參數、氣象參數和作物參數,對遙感影像和采集的參數進行空間位置的匹配,對于不敏感的模型參數直接使用經驗值,對于六種氣象參數和兩種積溫參數使用反距離權重插值法對每個網格單元賦予參數值,完成參數區域化標定。

4.  權利要求1所述基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法,其特征在于,S2所述EVI數據是由環境系列中的A、B兩顆衛星的傳感器載荷(HJ-1A/B CCD)所采集數據經過FLAASH大氣校正后計算得到的,大氣校正過程中輸入FLAASH的標準輸入參數以及衛星的觀測天頂角和方位角,EVI計算如公式(1):
EVI=2.5×ρNIR-ρREDρNIR+0.6ρRED-7.5ρBLUE+1---(1)]]>
ρNIR為傳感器載荷所測得的近紅外波段反射率,ρRED為紅光波段反射率,ρBLUE為藍光波段反射率。

5.  權利要求1所述基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法,其特征在于,S3、S4所述添加高斯擾動,計算如公式(2):
S=s+aε                             (2)
其中S表示增加高斯擾動后的觀測或模型成員組成的向量;s表示初始觀測值或模型狀態變量;a為常數;ε則表示與S同維的隨機數向量,其成員符合標準正態分布,即εi~N(0,1)。

6.  權利要求1所述基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法,其特征在于,S5所述將觀測成員集合和模型成員集合輸入到集合卡爾曼濾波中所采用的同化方法集合卡爾曼濾波以公式(3)(4)(5)進行計算:
Bt=HAt+vt                                        (3)
Aft=MAat-1+wt                                     (4)
Aat=Aft+Kt(B-HAft)                               (5)
At表示t時刻下作物模型中的LAI狀態變量集合;Aft表示LAI的預報集合;Bt為t時刻的一個觀測數據集合;該時刻狀態的最優估計集合為Aat,Aat的均值即為該時刻狀態的最優估計值;H為觀測算子;M是狀態變換方程,即SWAP模型;vt是測量噪聲;wt是過程誤差;Kt是卡 爾曼增益,表示觀測數據的權重。

7.  權利要求6所述基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法,其特征在于,所述Kt按照如下公式(6)-(11)進行計算:
atf‾=1NΣi=1Nai,tf---(6)]]>
bt‾=1NΣi=1Nbi,t---(7)]]>
Ptf=1N-1Σi=1N(ai,tf-atf‾)·(ai,tf-atf‾)T---(8)]]>
Rt=1N-1Σi=1N(bi,t-bt‾)·(bi,t-bt‾)T---(9)]]>
Kt=PtfHT(HPtfHT+Rt)-1---(10)]]>
HPtfHT=1N-1Σi=1N[H(ai,tf)-H(atf‾)]·[H(ai,tf)-H(atf‾)]T---(11)]]>
N表示集合大小,afi,t表示t時刻模型第i個集合成員的一個預報狀態,bi,t表示t時刻觀測集合的第i個成員,Ptf是表示t時刻的預報集合的方差,Rt表示t時刻觀測集合的方差,H為觀測算子PROSAIL模型,其他符號表示計算過程中的中間變量。

8.  權利要求1所述基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法,其特征在于,所述作物為冬小麥。

9.  權利要求1-7任一項所述基于集合卡爾曼濾波同化的區域作物估產方法在指導作物生產中的應用。

關 鍵 詞:
一種 基于 集合 卡爾 濾波 同化 區域 作物 估產 方法
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