遥感信息与棉花模型结合反演模型初始值和参数的方法研究

通过将遥感信息(叶面积指数LAI)与棉花模型结合,建立了遥感-棉花反演模型,用以反演棉花模型所需的初始数据和参数,解决模式在从单点扩展到区域应用时缺少初始输入的问题。反演的参数为播种期、种植密度、生育期施氮量和灌溉量。通过对反演模型检验,初步确定反演模型是正确的。另外,在区域上初步应用的结果表明,反演的参数和模拟的产量与实际情况吻合较好。

表层土壤重金属污染及潜在生态风险评价--包头市不同功能区案例研究

以包头市表层土壤为研究对象,通过对市内不同功能区的221个表土的重金属Cu,Pb,Zn,Cr,Cd,Hg和As含量的分析测试,认为包头表层土壤污染以重金属Pb,Zn,Cd,Hg和As为主,且造成不同功能区表层土壤污染的重金属种类存在明显差异,工业区以Pb,Zn,Cd,Hg和As为主,市区以Pb为主,郊区以Cd,Hg为主,农村土壤以Hg的点源污染为主。表层土壤的潜在生态风险评价结果表明,工业区土壤的污染程度明显要高于其它地区,局部地区已出现极强污染,其次为郊区,市区和农村地区。

集合卡曼滤波在遥感反演地表参数中的应用——以核驱动模型反演BRDF为例

遥感反演中使用先验知识,特别是在观测信息不足情况下,对于保证反演计算的稳定性和降低反演结果的不确定性具有重要意义.常用的最优算法,不能较好提供先验知识的后验分布,也就不能直接得到反演结果不确定性,这对于遥感应用是不利的.引入集合卡曼滤波(EnKF)的方法来实现地表参数的遥感反演,它能在有效获得反演结果的同时给出先验知识的后验分布.为了显示其反演优势,将MODIS标准AMBRALS算法、SCE-UA高效全局最优算法和集合卡曼滤波算法进行了比较.着重讨论了在观测不足时,引入先验知识并以反演结果的不确定性为比较指标的情况下,不同核组合的核驱动模型在不同地表类型上对反照率的反演能力.