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J-GLOBAL ID：201802253436947694   整理番号：18A0097653

リモートセンシングデータの欠測条件下におけるデータ同化の研究【JST・京大機械翻訳】

Data Assimilation Experiment of Poor Quality of Remote Sensing Image in Critical Phenology

著者 (3件)： Wang Yiming (中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点実験室,北京 100101;中国科学院大学,北京 100049) ,  Meng Jihua (中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点実験室,北京,100101) ,  Cheng Zhiqiang (中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点実験室,北京,100101)
資料名： Yaogan Jishu Yu Yingyong  (Yaogan Jishu Yu Yingyong)
巻： 32  号： 4  ページ： 615-623  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2738A  ISSN： 1004-0323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： データ同化法の発展とともに,データ同化はリモートセンシングデータと作物成長モデルの結合に広く適用されているが,リモートセンシングデータの欠測条件下での同化方法に関する研究は強化される必要がある。研究対象として黒竜江省における紅星農場を取り上げ,トウモロコシを研究対象とし,リモートセンシングデータとWOFOSTモデルを用いて同化方法を研究した。結果は以下を示した。改良されたアンサンブルKalmanフィルタアルゴリズムを用いることによって,葉面積指数の時系列曲線に及ぼすより大きい誤差の影響を明らかに改善し,曲線の鋸歯状変動を弱めることができた。圃場スケールにおいて,オリジナルのアルゴリズムと比較して,R2は0.67に増加し,RMSEは92.23kg/hm2に減少した。農場スケールにおいて,R2は0.61に増加し,RMSEは122.44kg/hm2に減少した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 葉面積指数 ,  *データ同化 ,  モデル ,  セレーション ,  農場 ,  農作物 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： EnKF ,  黒竜江省 ,  成長モデル ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Lack of remote sensing data ,  Coefficient of Expansion ,  Adjustable factor ,  Crop growth model ,  Assimilation by EnKF

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  作物栽培一般  (FC03010R) ,  麦  (FC03033M)

タイトルに関連する用語 (4件)： リモートセンシングデータ ,  欠測 ,  データ同化 ,  研究