原文を見る>>>リモートセンシングデータと作物モデル同化の技術応用
プロセスベースの作物成長シミュレーション モデル DSSAT は、現代の農業システム研究のための強力なツールであり、作物の成長と発育、収量形成のプロセスと、それらの気候要因、土壌環境、品種の種類、技術的手段との関係を定量的に記述し、以下の情報を提供します。作物の成長と収量の予測、栽培管理、環境評価、将来の気候変動評価のための定量的なツールが提供されます。しかし、作物成長モデルが単一点の研究から地域規模の応用に発展する場合、空間スケールの増大によって生じる地表環境と地表近傍環境の不均一性により、一部の巨視的データの取得や、モデル内のパラメータの領域化には多くの困難があり、モデル シミュレーションの結果にも大きな不確実性が伴いますが、リモート センシング情報は、作物成長モデルがこれらの欠点を大幅に克服するのに役立ちます。
国内の衛星 (HJ、GF、ZY など)、MODIS、Landsat、Sentinel-2 およびその他のリモート センシング データからのリモート センシング データは、広い地域で作物の成長状態を監視する効果的な手段です。作物の成長モデルは、環境要因を使用してシミュレーションすることができます。作物の成長過程を観察し、作物の成長と発達の特徴、原因と本質を明らかにします。科学技術の発展と農業応用の需要に伴い、リモートセンシングデータと作物の成長モデルを組み合わせて作物の成長を監視し、収穫量を予測するデータ同化手法は、現在の農業情報技術の重要な内容と開発トレンドの1つです。応用研究。この 2 つを組み合わせることで、巨視的なモニタリング情報が提供されるだけでなく、作物の成長と発育プロセスを動的に反映することもできるため、相補的な利点を実現し、応用の可能性を高めることができます。
[内容の簡単な説明]:
この記事では主に、リモート センシング データ、PROSAIL モデル、DSSAT モデル、パラメーター感度分析、データ同化アルゴリズム、モデル カップリング、精度検証、およびリモート センシング データと作物モデルの同化モデリングにおけるその他の主要なリンクについて説明します。アウトラインの設定では、主に上記のリンクを中心に、関連する基礎的な理論知識と実践的な操作ステップを設計し、段階的な説明と実際の操作を通じて、設定された目標を達成します。
トピック 1: リモート センシングの基本的な理論的知識 [内容の簡単な説明]:
このコンテンツには主に、リモート センシング データ、PROSAIL モデル、DSSAT モデル、パラメーター感度分析、データ同化アルゴリズム、モデル カップリング、精度検証、およびリモート センシング データと作物モデルの同化モデリングにおけるその他の主要なリンクが含まれます。
トピック 1: リモート センシングの基本的な理論的知識
リモート センシング プラットフォーム (UAV など) とセンサー、
国内外の主要な陸上衛星 (Landsat、SPOT、HJ、GF など) からのリモート センシングの基本原理、スペクトル応答関数、およびリモート センシング データ処理手順
。陸上生態系モニタリングにおける
トピック 2: 作物の成長モニタリングと収量推定に関する国内外の研究の進捗状況
国内外の研究レビュー
と研究事例分析
トピック 3: Fortran プログラミング言語
ソフトウェアのインストール
(xp/win7/win8/win10 professionalノートブックを使用)
プロジェクト ファイルの作成と基本的な構文操作
トピック 4: クロップパラメータのリモートセンシング反転の基本原理
リモートセンシングにより取得される作物パラメータの種類
： 生化学成分（クロロフィル、窒素、乾物、葉水分含量、アントシアニン）
生物物理学的パラメータ（LAI、LAD、草丈、バイオマス）
生理生態パラメータ（FPAR、ET）
作物のリモートセンシングパラメータ 反転モデル：経験モデル、線形モデル、指数モデル、対数モデル
物理モデル：放射伝達モデル、幾何光学モデル、ハイブリッドモデル、コンピュータシミュレーションモデル
異なる手法の比較解析
トピック 5: PROSAIL モデル
入力パラメータ: LAI/LAD/クロロフィル/アントシアニン/乾物/カロテノイド/水分含有量/...
出力パラメータ: 植生樹冠の反射率
FORTRAN コードを例として、コンピューター上で反射率シミュレーション プロセスをシミュレートし
、葉の反射率と透過率をシミュレートします。レート
植生林冠の 400 ～ 2500 nm のハイパースペクトル反射率曲線を
シミュレート Landsat OLI や MODIS などのリモート センシング センサーのマルチスペクトル反射率データをシミュレート
トピック 6: パラメーター感度分析
最適化するパラメータの選択、
ローカル感度解析、
グローバル感度解析：EFAST感度解析手法の紹介、SIMLABソフトウェア操作プロセス、PROSAILモデルパラメータのグローバル感度解析
トピック 7 : リモートセンシング反転プロセスにおけるコスト関数の解決
コスト関数の構築: 逆手法、逆パラメータ、「悪条件」問題、事前知識、関数極値問題 逆
アルゴリズムの入門: 最適化技術ルックアップテーブル、ニューラルネットワーク、シミュレーテッドアニーリング
アプリケーションケース分析
トピック 8: ルックアップ テーブル手法 + PROSAIL モデルに基づく作物パラメータのリモート センシング反転
ルックアップテーブルの原理、
ルックアップテーブルの実装、
ルックアップテーブルとPROSAILモデルに基づくクロップパラメータのリモートセンシング反転
トピック 9: 最適化アルゴリズム + PROSAIL モデルに基づく作物パラメータのリモートセンシング反転
コスト/目的関数の極値を解く
テスト関数の極値を
解く 最適化アルゴリズムでPROSAILモデルパラメータを解く
解くべきクロップパラメータの最適値を抽出する
トピック 10: 作物モデルのプログラムされた発現と操作
モデルの分類: 経験的モデル、半機械的モデル、機械的モデル モデル
選択の原則 モデルの
デバッグ
モデルのキャリブレーションの比較分析モデル動作
のアプリケーション ケース分析
(例として DSSAT クロップ モデル、FORTRAN ソース コードを使用): 時間の進化系列植生パラメータ（葉面積指数など）シミュレーション、作物パラメータ（LAIなど）の時系列変化および収量シミュレーションプロセス
トピック 11: 作物モデルとリモート センシング データ同化モデリングの原則
作物モデルとリモートセンシング観測の連携の必要性：作物モデルのメリット・デメリット、リモートセンシング観測のメリット・デメリット、連携の必要性 連携
方法：駆動方法、原理、プログラム実装プロセス、応用例
データ同化方法：開発経緯、データ同化アルゴリズム、手法の紹介 比較分析
作物モデルパラメータの感度解析：最適化するパラメータの選択、ローカル感度解析、グローバル感度解析
作物モデルとリモートセンシングデータの同化：リモートセンシング反転結果の同化（LAIリモートセンシング製品など） )、リモートセンシング観測反射率の同化
トピック 12 作物モデルとリモートセンシング反転値同化モデリングのプログラムによる実装 (第 1 の方法)
Fortrtan オペレーティング プラットフォーム
リモート センシング反転結果 (葉面積指数など)
作物モデル
変分アルゴリズム
コスト関数の構築
反復解の
出力: 主要な作物パラメーターの時系列変化、収量推定結果、地域マッピング
トピック 13 作物 モデルとリモート センシング反射率同化モデリングのプログラムによる実装 (第 2 の方法)
Fortrtan オペレーティング プラットフォーム
リモート センシング観測反射率
作物モデル
植生林冠反射率モデル
PROSAIL 前方モデル反射率シミュレーション
結合モデル構築 (作物モデル + 樹冠反射率モデル) 変分アルゴリズム
コスト関数
構築
反復解
の出力: 重要な作物パラメータの時系列変化、収量推定結果、地域マッピング
[その他の関連する推奨事項]:
最新のNoah-MP地表モデルサイト、Pythonでサポートされる地域シミュレーションおよびビジュアル解析技術アプリケーション
R言語をベースとしたAPSIMモデルの高度な応用、パラメータ最適化、バッチシミュレーション実践技術
Citespace、vosviewer、および R 言語に基づく最新の書誌情報視覚分析テクノロジーと、フルプロセスの文書視覚化 SCI 論文の効率的な執筆方法