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来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/06 00:54:29
In this paper, we present a genetic algorithm-based methodology to quantify agricultural and water management practices from remote sensing (RS) data in a mixed-pixel environment. First, we formulated a linear mixture model for low spatial resolution RS data where we considered three agricultural land uses as dominant inside the pixel—rainfed, irrigated with two, and three croppings a year; the mixing parameters we considered were the sowing dates, area fractions of agricultural land uses in the pixel, and their corresponding water management practices. Then, we carried out numerical experiments to evaluate the feasibility of the proposed approach. In the process, the mixing parameters were parameterized by data assimilation using evapotranspiration and leaf area index as conditioning criteria. The soil–water–atmosphere–plant system model SWAP was used to simulate the dynamics of these two biophysical variables in the pixel. The results of our numerical experiments showed
摘要
在本文里, 我们提出基因基于算法的方法学定量农业和水管理实践从遥感(RS) 数据在混杂映像点环境里。首先, 我们公式化了一个线性混合物模型为在哪里我们考虑三农田用途象统治在映像点rainfed 里面, 被灌溉与二, 和三庄稼一年的低空间决议RS 数据; 我们考虑的混合的参量是播种日期、农田用途的区域分数在映像点, 和他们对应的水管理实践。然后, 我们执行数字实验评估提出的方法的可行性。在过程中, 混合的参量由数据吸收使用evapotranspiration 和叶区索引参数化了作为适应的标准。soil.Cwater.Catmosphere.Cplant 系统模式交换使用模仿这两生物物理学的可变物动力学在映像点。我们的数字实验的结果表示, 它是可能从低空间决议数据获得一些次级映像点信息即现有的农业和水管理实践在区域, 是与地方农业监控程序相关。
1. 介绍
遥感(RS) 是非常有为的在监视农业和水管理活动因为区域的空间和世俗特征可能容易地占由卫星图像[ 14 ] 。结果, 植被活动的季节性变动在地方水平可能是被监测的合理地好的帮助的政策制订者并且farm/water 经理做出更好的经营决策。
通常, 庄稼监视与RS 是一二步方法实践一, 获得被简化的关系模型为空间分析由关系植被indices(e.g. 正常化的区别植被索引, 土壤被调整的植被索引等。) 并且被观察的庄稼parameters(e.g. 庄稼年龄、出产量, 叶区索引等。) 从
选择的训练区域, 然后运用这些模型向RS 图象确定庄稼的空间条件在这个区域。这是宁可一静态方法和不欣然可采纳的对环境与不同关系模型被开发(的地方e.g.[40,41,30 ]) 。有并且一个世俗标度局限除非一个多世俗模型被开发为这个目的, 即每庄稼发展阶段。这些模型共同地使用高空间决议RS 数据为庄稼监视。高空间决议数据应用, 然而, 是有限的为更大的领域由于几原因他们的空间覆盖面是有限的, 他们有低频率数据采集, 无云彩图象不确定性在庄稼季节期间和他们的高费用
这个恐怕你要付费了呵
摘要
在本文里, 我们提出基因基于算法的方法学定量农业和水管理实践从遥感(RS) 数据在混杂映像点环境里。首先, 我们公式化了一个线性混合物模型为我