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基于集合Kalman滤波的作物生长模型与遥感数据的同化研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 引言第12-21页
   ·研究意义第12页
   ·国内外研究进展第12-18页
     ·作物生长模型第12-13页
     ·LAI 反演方法第13-15页
     ·同化算法第15-18页
   ·研究内容第18-21页
     ·研究区域第18-19页
     ·研究目的第19页
     ·技术路线第19-21页
第二章 数据、模型和方法第21-28页
   ·数据第21-23页
     ·气象数据第21页
     ·作物和土壤数据第21页
     ·遥感数据第21-22页
     ·验证数据第22-23页
   ·模型和方法第23-28页
     ·WOFOST 模型第23-24页
     ·FSEOPT 优化程序第24-25页
     ·ACRM 模型第25-26页
     ·集合 Kalman 滤波第26-28页
第三章 WOFOST 模型本地化第28-33页
   ·作物参数调整第29-31页
     ·敏感性分析第29-30页
     ·参数调整方案第30-31页
     ·优化调整第31页
   ·土壤参数调整第31-32页
   ·模拟结果检验第32-33页
第四章 单点同化研究第33-38页
   ·WOFOST 模型和集合 Kalman 滤波单点嵌套第33-35页
     ·WOFOST 模型的本地化第33页
     ·集合 Kalman 滤波算法第33-34页
     ·WOFOST-EnKF 单点嵌套第34-35页
   ·单点 LAI 的反演第35-37页
     ·遥感数据的处理第36-37页
     ·ACRM 模型反演第37页
   ·模拟结果检验第37-38页
第五章 区域同化研究第38-44页
   ·WOFOST 模型和集合 Kalman 滤波区域嵌套第39页
   ·数据区域化处理第39-40页
     ·气象数据空间插值第39页
     ·LAI 区域反演第39-40页
   ·模拟结果检验第40-44页
     ·统计产量检验第40-42页
     ·观测生育期检验第42-44页
第六章 结论与展望第44-46页
   ·主要结论第44-45页
   ·存在的问题及展望第45-46页
参考文献第46-51页
致谢第51-52页
作者简介第52页

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