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基于云参数干旱遥感监测模型与集合卡尔曼滤波的土壤湿度同化研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 The Research of Soil Moisture Assimilation Based on Cloud Parameter Model and Esemble Kalman Filter
【作者】 杨娜;
【导师】 刘良明;
【学位授予单位】 武汉大学;
【学科专业名称】 摄影测量与遥感
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 武汉大学
【网络出版投稿时间】 2011-05-18
【关键词】 土壤湿度; 数据同化; 云参数法; 集合卡尔曼滤波; 克里金插值; BP神经网络;
【英文关键词】 Soil moisture; Data assimilation; Cloud parameter algorithm; Ensemble Kalman filter; Kriging interpolation; BP Neuron network;
【中文摘要】 自然灾害是人类难以回避的生存挑战,其中的干旱灾害更给国家经济、社会发展以及人民生产生活带来严重的威胁和危害。获取准确的土壤含水信息对于揭示真实的干旱状况意义重大,现有的方法与技术虽然各有其优势,但仍存在一定的问题:①遥感手段具有大范围监测、时效性好的特点,但由于获取的地表信息量有限,其对旱情的监测精度有待提高,同时,遥感模型是基于面元观测数据而建立,难以在纵深方向上模拟土壤含水状况:②数据同化所依赖的陆面模型能够从理化角度实现对纵深方向上土壤含水状况的模拟,但模型对地表过程的参数化尚不完善,导致模型结构庞杂、专题性差,对土壤水分的估算精度不高;③实测法能够直接获取最为客观的土壤含水信息,但限于观测站点的稀疏和观测时间的不连续,数据量十分匮乏,难以满足多方面的研究需求,且基于点元观测的数据在时空上的代表性较差,则实测数据的应用能力更为有限。针对以上问题,面向干旱监测这一根本目标,研究云参数干旱遥感监测模型与土壤湿度实测数据的同化,对于准确估算土壤湿度,实现多方式、多源数据集成的高精度干旱监测及预测预报有着重要的现实意义。 本文主要研究内容和工作包括:①对土壤含水量获取方法的国内外研究现状进行了较为全面的...
【英文摘要】 Natural disasters pose great challenges to our life, drought, as one of the most notorious, in particular makes threats and impacts national economy, society development, and daily life. Acquiring accurate information on soil moisture has great significance in revealing the real state of drought. Unfortunately, existing methods or techniques have some defects in despite of their advantages:①remote sensing has the specialty in large-scale and timeliness monitoring, but as its models are formed on the basis o...
【更新日期】 2011-06-24

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