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[IEEE 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics）- 杭州（2018.8.6-2018.8.9）] 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics）- 将SAR与光学遥感数据同化至WOFOST模型以提升冬小麦产量估算精度

DOI：10.1109/agro-geoinformatics.2018.8476074 出版年份：2018 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 作物主要生长期内充足的遥感观测数据对提高作物模型数据同化精度至关重要。光学遥感数据易受云雨影响，在阴雨天气下清晰光学数据量非常有限。合成孔径雷达（SAR）不受云层或光照条件制约，能穿透云层并具备全天候观测能力，这使得基于雷达传感器数据的作物监测与产量估算更为可靠稳定。因此，本文旨在通过将SAR与光学卫星影像联合同化至作物模型来提高冬小麦产量估算精度。 本研究采用Sentinel-1卫星搭载的C波段SAR传感器获取雷达影像，光学影像来自Sentinel-2卫星。所有遥感数据与地面数据均在冬小麦主要生长发育期采集?；赟entinel-2影像的归一化植被指数（NDVI）及Sentinel-1影像的后向散射系数和极化特征，均被用于水云模型以反演土壤水分（SM）时间序列影像。为提升田间尺度的作物产量预测精度，我们采用集合卡尔曼滤波（EnKF）算法将遥感反演土壤水分信息同化至WOrld FOod STudies（WOFOST）模型。 总体结果表明：相较于未同化情形（R2=0.14；RMSE=1398 kg/ha），遥感土壤水分数据同化方案使观测产量与模拟产量的相关性略有提升（R2=0.30；RMSE=782 kg/ha）。研究表明，由于无云光学遥感数据不足及根区指标计算的土壤水分信息局限，SAR与光学遥感数据同化提升田间产量估算的潜力相对有限。但本研究证实了将SAR和光学遥感数据同化至作物模型进行作物监测与产量估算的可行性与价值，同时也为其他农业景观区的产量数据同化估算提供了参考依据。
作者： Wen Zhuo，Jianxi Huang，Li Li，Ran Huang，Xinran Gao，Xiaodong Zhang，Dehai Zhu
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过联合同化SAR和光学卫星影像至作物模型，提高冬小麦产量估算的精度。

研究成果

该研究表明，尽管存在局限性，但将SAR和光学遥感数据同化到作物模型中用于作物监测和产量估算具有潜力和实用性。它为其他农业景观中采用数据同化进行作物产量估算提供了参考。

研究不足

由于缺乏无云光学遥感数据和根区土壤水分信息，将合成孔径雷达（SAR）与光学遥感数据进行同化以提高田间产量估算的潜力相对较低。

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