目录
全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用
双碳目标下DNDC模型建模方法及在土壤碳储量、温室气体排放、农田减排、土地变化、气候变化中的实践技术应用
DSSAT模型模型：
DSSAT模型是一个综合的作物生长模拟模型，能够模拟多种主要农作物的生长发育和产量形成过程。它被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化研究、粮食安全评估、土壤碳循环、环境影响分析以及农业可持续性研究等领域。
APSIM模型：
APSIM模型是一个作物生长模拟模型，能够模拟多种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程。它被应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土壤碳周转、环境影响、农业可持续性、农业生态等领域。
WOFOST模型：
WOFOST模型是一个动态解释性模型，用于模拟特定土壤和气候条件下一年生作物的生长。它侧重于土地定量评估、区域产量预测、风险分析、年产量变化和气候变化影响的量化。WOFOST模型基于作物生理和生态过程，包括同化作用、呼吸作用、蒸腾作用和干物质分配。它包括潜在生长条件、水分限制和养分限制条件下的作物生长模拟，被广泛应用于全球的农业生产模拟和农业政策分析。
AquaCrop模型：
AquaCrop模型是一个土壤-作物-大气连续系统模型，由土壤水分平衡模块、作物生长模拟模块和大气组分模块构成。它基于作物产量和水分响应的转换方程，将作物腾发量分为土壤蒸发和作物蒸腾两部分。AquaCrop模型可用于模拟作物生长，优化灌溉制度，研究播种日期和播种方式对产量的影响，以及评估气候变化对作物产量和水生产力的影响。它适用于灌溉管理决策和作物生长的科学研究。
SWAP模型：
SWAP模型是一个综合考虑土壤-水分-大气以及植被间相互作用的机理性作物生长模型。它使用了Richard方程来模拟土壤中水分的运动，并耦合了WOFOST作物模型。可以用于模拟作物生长过程，提供对土壤水分、养分循环和作物生长的深入理解。它适用于科研人员和农业工作者，帮助他们深入理解模型原理并有效运用这一工具。
【内容简述】：
全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用
专题一：SWAP模型介绍及数据要求
1.SWAP模型理论框架
2.Richard方程与水分循环
3.溶质输运与土壤温度计算
4.作物生长模块
5.模型输入数据要求
6.模型应用范围与实例
7.与其它类似模型的比较（优缺点）
专题二：数据制备与模型运行
1.气象数据制备
2.土壤数据制备
3.农作物参数详解
4.灌溉的输入
5.其它情况处理（降雪等）
6.模型输出分析
案例1：牧草生长模拟
案例2：春小麦生长模拟与灌溉需水分析
专题三：基于R模型敏感性分析与贝叶斯优化
1.R语言中调用SWAP模型
2.敏感性分析方法（Morris方法）
3.优化及启发式优化算法理论
4.贝叶斯优化方法
案例3：基于遗传算法SWAP模型参数自动优化
案例4：SWAP参数敏感性代码分析
案例5：基于贝叶斯优化的SWAP模型自动优化
专题四：基于Fortran源代码分析
1.现代Fortran基础
2.SWAP模型Fortran代码编译方法(WINDOWS及Linux)
3.SWAP模型代码特点及结构分析
案例6：模型入口分析
案例7：模型主要计算功能实现
专题五：气候数据降尺度与变化影响分析
1.CMIP计划及下载
2.气候数据降尺度方法
3.未来气候数据的生成（基于CMIP5及CMIP6）及其输入
案例8：基于R语言的降尺度方法
案例9:不同未来气候情景对水稻生产的影响分析
专题六：AI大语言模型在建模中的应用
1.各类大语言模型的优点与缺点分析
2.在建模中应用大语言模型辅助生成输入文件
3.本地大语言模型及知识库的简单配置
4.对于（水环境、水文及农业）模型研究者在大语言模型上的发展方向建议
案例10:运用大语言模型解释模型输入参数
案例11：运用大语言模型辅助生成输入文件
案例12:运用大语言模型注释及编写代码
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双碳目标下DNDC模型建模方法及在土壤碳储量、温室气体排放、农田减排、土地变化、气候变化中的实践技术应用
【目标】：
1.掌握流域碳中和的基本方法和技术；
2.熟悉多种碳中和模型及其在流域中的应用；
3.掌握未来气候变化下的流域碳中和特征；
【内容简述】：
专题一、流域碳中和及相关技术
1.1 双碳需求与流域碳中和
1.2 流域碳中和一般方法和模型
1.3 流域碳中和相关遥感和GIS技术
1.4 流域基础：DEM数据与水文分析提取流域边界
专题二、流域土地利用变化碳排放效应
2.1 土地利用变化碳排放估算的原理
2.2 大尺度土地利用变化数据的获取
2.3 高精度土地利用数据的制作
2.4 年际土地利用变化矩阵的制作
2.5 基于FLUS模型的土地利用变化模拟
2.6 土地利用变化下碳排放效应计算
2.7 基于InVEST模型的土地利用碳储量分析
专题三、流域生态系统碳库的遥感估算
3.1 碳储量（碳库）估算的方法与原理
3.2 遥感数据资源及下载
3.3 遥感数据的处理与特征参量的提取
3.4 特征参量重要性与敏感性分析
3.5 遥感回归模型的构建与碳储量估算
专题四、基于CASA模型的流域生态系统碳收支模拟
4.1 碳源/汇（碳平衡/碳收支）遥感指标(NEP，NPP等)基本概念
4.2 碳收支估算模拟的方法和原理
4.3 区域数据的获取与处理
4.4 遥感数据产品的获取与处理
4.5 基于CASA模型的NEP时空分布提取
专题五、基于DNDC的流域生态系统碳循环模拟
5.1 DNDC模型的下载与安装
5.2 DNDC驱动数据及制备
5.3 模型驱动与参量调整
5.4 基于遥感产品的参数优化估计
5.5 DNDC碳循环模拟结果分析
专题六、基于CMIP6的气候变化背景下流域碳循环评估
6.1 CMIP6数据简介
6.2 CMIP6数据下载
6.3 CMIP6数据显示
6.4未来气候变化下的流域碳循环评估
专题七、基于SWAT模型的流域碳循环模拟
7.1 SWAT模型介绍
7.2 SWAT模型数据制备
7.3 SWAT模型的建模
7.4 SWAT-C流域碳流失模拟
7.5 SWAT-DAYCENT流域尺度碳循环模拟
专题八、AI大模型助力流域碳中和应用
8.1 人工智能（AI）、机器学习、深度学习及大模型
8.2 目前常用大模型介绍
8.3 prompt提示词讲解
8.4 prompt最好的原则和策略
8.4项目及论文写作应用
8.5 AI助力流域碳中和应用场景（技术指导、Python编程、数据处理、快速制图、错误分析、分析报告等）
AquaCrop模型农业水资源管理及代码解析
【内容简述】：
专题一：模型原理介绍与数据要求及模型分析
-
AquaCrop模型的应用范围
-
模型计算框架
3.模型水分循环原理
4.模型营养循环原理
5.模型输入数据要求
6.模型应用实例分析
专题二：数据制备、模型运行与案例实践（界面GUI版本）
1.气象数据制备：新建、导入或者公式估计
2.土壤数据制备：土壤类型、含水量等
3.农作物参数详解：作物类型、生长参数、开花与枯萎参数等
4.管理措施的输入：灌溉计划、施肥计划、杂草管理。
5.模型输出分析
案例1：水稻生长模拟
专题三：模型优化与敏感性分析（基于R语言实践）
1.R语言中调用AquaCrop模型
2.敏感性分析方法（Morris方法）
3.模型敏感参数
4.优化及启发式优化算法理论
5.GLUE方法理论
6.AquaCrop模型参数自动优化
案例2：不同灌溉计划下水稻模型参数敏感性代码分析
案例3：基于遗传算法的模型自动优化
专题四：源代码分析（基于FORTRAN）
1.现代Fortran基础
2.AquaCrop模型Fortran代码编译方法
3.AquaCrop模型代码特点及结构分析
案例4：模型入口分析
案例5：模型主要计算功能实现
专题五：未来气候变化影响分析与案例实践（基于Python）
1.Python语法简介（只涉及相关的用法）
2.AquaCrop模型的Python实现及其与FORTRAN版本的主要区别
3.CMIP计划及下载
4.气候数据降尺度方法
5.未来气候数据的生成（基于CMIP5及CMIP6）及其输入
案例6：基于Python版本的灌溉计划优化
案例7:不同未来气候情景对水稻生产的影响分析
专题六：大语言模型在建模中的应用（国产大语言模型）
1.大语言模型的优点与缺点
2.在建模中应用大语言模型方式
3.对于（水环境、水文及农业）模型研究者在大语言模型上的发展方向建议
案例8:运用大语言模型解释模型输入参数
案例9：运用大语言模型辅助生成输入文件
案例10:运用大语言模型注释代码
案例11：运用大语言模型编写代码（非绘图方向）
WOFOST模型与PCSE模型实践技术应用
第一章：理论基础农作物生长模型概述
1、介绍农作物生长模型的用途和应用领域
2、比较WOFOST模型和PCSE模型的特点和优势
第二章：数据准备
1、气象数据： 数据类型：温度、降水、湿度、风速等气象要素数据。数据格式：时间序列数据，通常以日为单位。获取方法：气象数据通常可以从气象站、卫星数据、气象模型输出或气象数据服务提供商处获取。处理方法：数据需要按照WOFOST模型的要求进行格式化，包括将数据按照时间步长整理成日数据，并确保数据质量。
2、土壤数据： 数据类型：土壤质地、有机质含量、土壤层次、土壤水分保持量等土壤属性。数据格式：通常以土壤剖面的方式提供，包括不同深度的土壤属性数据。获取方法：土壤数据可以通过土壤测量、土壤样本分析、土壤数据库或地理信息系统（GIS）来获取。处理方法：需要将土壤数据与模型所需的土壤层次和深度相匹配，并确保数据质量和一致性。
3、农田管理信息： 数据类型：包括灌溉、施肥、播种日期、收获日期等管理实践数据。数据格式：通常以时间序列形式提供。获取方法：这些数据通常由农场记录、农民提供或通过问卷调查获得。处理方法：数据需要与模型的时间步长匹配，并与气象和土壤数据进行时间上的协调。
4、作物参数： 数据类型：作物特性、生长速率、生育期、产量潜力等作物参数。数据格式：通常以具体作物的参数表格或文件形式提供。获取方法：这些数据可以从农业研究文献、农业扩展服务或专业农业组织获得。处理方法：将作物参数与特定作物的模型运行相关联。
5、其他数据： 地理数据：可能需要地理信息、地形和地理坐标等数据来定义模型的运行区域。观测数据：实际的农田观测数据，如产量、生长情况、土壤水分等，用于模型校准和验证。
**6、处理和准备数据的方法：**数据清洗：确保输入数据没有缺失值或异常值，并进行必要的数据清洗和修复。数据插值：在需要时，使用插值方法填充缺失的数据，以获得连续的时间序列。数据格式转换：将数据转换成模型可以接受的格式，通常是文本或表格文件。数据空间匹配：确保不同来源的数据在时间和空间上匹配，以便模型正确运行。
第三章：WOFOST模型基础
**1、WOFOST模型基础：**WOFOST模型的基本原理和生理基础设置模型输入数据和参数运行WOFOST模型并解读输出结果
**2、WOFOST模型的主要参数包括：
物候发育：**根据温度和光照等因素，计算作物的发育阶段（DVS），从0（出苗）到1（开花）到2（成熟）。发育阶段决定了作物的生理状态和同化物的分配比例1。
**光截获：**根据叶面积指数（LAI）、辐射水平、散射系数等因素，计算作物冠层内的光强分布和被吸收的光能量。
**CO2同化：**根据叶片的光合速率-光响应曲线、温度、CO2浓度等因素，计算作物冠层内各层叶片的CO2同化率和总同化量。
**呼吸作用：**根据维持呼吸和生长呼吸的经验公式、温度、干物质含量等因素，计算作物各器官的呼吸消耗量。
**同化物分配：**根据发育阶段、干物质分配系数等因素，计算同化物在叶、茎、根、贮藏器官等部位的分配比例和累积量。
**叶面积动态：**根据叶片的形成速率、衰老速率和死亡速率等因素，计算叶面积指数（LAI）的变化和总叶面积。
**蒸腾作用：**根据潜在蒸散量、气孔导度、土壤水分等因素，计算作物冠层内各层叶片的蒸腾率和总蒸腾量。
**土壤水分平衡：**根据降水、渗透、蒸发、蒸腾、排水等因素，计算土壤剖面内各层的土壤含水量和水分亏缺量。
**土壤肥力：**根据土壤氮素含量、氮素矿化速率、氮素淋失速率等因素，计算土壤对作物提供氮素的能力和氮素限制系数。
3、WOFOST模型安装和运行：
气象数据库建立： WOFOST气象格式文件包含长期的月平均值（WOFOST气候）或每月平均时间序列（WOFOST天气）的有关气象变量。气象数据库的编写遵循独自的语法规则该文件的前三行头文件是带有注释的信息，这些信息用于区分气象站点，此文件存储在.../WCC/METEO/CLIMD。作气象数据库文件包括最低气温、最高气温、天气辐射、水汽压、风速、降水和每月降水天数。
作物数据库的建立 对每种模拟作物来说，必须为WOFOST模型提供一系列具体的参数。参数是包括作物的物候学参数、同化和呼吸特征参数以及同化物分配到植物器官的参数等，这些参数保存在安装目录...\WCC\CROPD，在模型控制中心可以通过选择该作物调用该文件进行模拟。
土壤数据库的建立 土壤文件包含土壤物理特性的信息，这些土壤数据常常被模型用来模拟水分限制条件下的日土壤水分平衡，并确定作物的最佳种植日期。
介绍WOFOST模型的软件环境、安装步骤、运行界面和操作指南。
**4、WOFOST模型输出结果：**介绍WOFOST模型的输出结果类型、含义、展示和分析方法。
5、WOFOST模型校准和优化： WOFOST模型的校准目标、方法、工具和评价指标。模型验证：
模型参数敏感性分析
模型参数标定作物本身的生长发育是一个非常复杂的过程，因此在利用作物模型模拟作物生长过程中涉及的输入参数较多，主要包括气象、作物、土壤、田间管理参数等，在模型参数敏感性分析的基础上，结合实验区实际情况，对敏感性较高的参数进行定标，参数标定部分可参阅文献和网站等资料。
**6、WOFOST模型应用案例：**介绍WOFOST模型在不同作物类型、气候条件、管理措施等方面的应用案例。
第四章：PythonCropSimulationEnvironment
1、PCSE模型基础："PCSE"通常指的是"PythonCropSimulationEnvironment"，它是一个用于模拟农作物生长和生态系统互动的Python软件包。PCSE旨在帮助研究者和农民预测不同农作物在不同环境条件下的生长情况。
2、安装和配置PCSE 1)已安装Python;2)设置Python环境；3)使用Python的包管理工具`pip`来安装PCSE。
3、创建PCSE项目： 以创建一个新的Python项目或文件，以开始使用PCSE。
4、设置PCSE输入数据和参数导入PCSE模块：通导入PCSE的核心模块以及特定的作物模型
**5、准备数据：**准备与作物模型相关的数据，如土壤性质、气象数据等。
6、配置作物模型： 设置作物种类、种植日期、品种等参数,创建一个包含这些信息的字典。
7、运行模拟：
根据气象数据、土壤属性和农田管理实践，模拟农作物的生长和水分需求。运行PCSE模型，并获取输出结果。
土壤水分情况：PCSE可以提供有关土壤水分的模拟结果，包括土壤水分的变化趋势和水分利用效率。
作物的生长情况：您可以获得作物的生长阶段、叶面积指数（LAI）以及根系水分吸收等信息。
灌溉建议：基于模拟结果，PCSE可能会提供有关何时进行灌溉以及灌溉的数量的建议。
8、分析和可视化：
分析和可视化模拟结果，以便了解农作物生长的预测和模拟。
第五章：案例拓展
1、模型应用和决策支持： 如何使用WOFOST和PCSE模型为农田提供农作物生长和产量预测模型在灌溉管理、施肥、气候适应性等方面的应用
**2、模型的局限性和不确定性：**讨论模型的局限性和假设评估模型结果的不确定性注：请提前自备电脑及安装所需软件。
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基于R语言APSIM模型高级应用及批量模拟
专题一、APSIM模型应用与R语言数据清洗
1)作物生长模型的概念
2)作物生长模型的发展现状
3)APSIM模型的开发历程
4)APSIM模型的模块及模拟流程
5)APSIM模型操作APSIM的安装APSIM模型操作界面讲解
6)R语言编程与数据清洗
专题二、APSIM气象文件准备与R语言融合应用APSIM自带的气象数据的准备
1）APSIM气象文件.met的介绍
2）日照转辐射算法
3）APSIM气象文件转化
4）APSIM模型陆气交换和能量平衡过程
案例一：使用R语言进行气象文件的生成
案例二：使用R语言将气象共享网数据/NC等数据批量生产APSIM气象文件
专题三、APSIM模型的物候发育和光合生产模块APSIM物候发育和光合生产
1)APSIM模型的生育期尺度
2)APSIM模型的积温计算
3)APSIM模型的生育期算法
4)APSIM模型的生育期影响因子及算法
5)APSIM模型光合生产算法
专题四、APSIM物质分配与产量模拟
1、 APSIM模型的物质分配算法
2、 APSIM模型产量模拟模块
1)APSIM模型的穗粒数模拟
2)APSIM模型的产量模拟
3)APSIM模型的产量相关参数
案例一：作物潜在生物量和潜在产量的模拟
案例二：不同品种参数下作物产量的模拟
专题五、APSIM土壤水平衡模块APSIM模型的土壤水分平衡算法
1)土壤水蒸散和植物蒸腾算法
2)土壤水径流和排水算法
3)土壤水力参数的测试
案例一 APSIM模型输入参数和土壤文件的制备
案例二 APSIM模型土壤参数在数据缺失情况下的近似估算
专题六、APSIM土壤碳、氮平衡模块APSIM模型土壤养分动态过程模拟及温室气体排放的模拟
1)氮素的矿化和固定过程
2)氮素的硝化作用与反硝化作用
3)土壤N2O的模拟
APSIM模型土壤碳库模型及土壤有机碳SOC的模拟
1)土壤碳库模型的发展历程
2)土壤碳的周转模型
3)土壤有机碳的模拟
案例一 APSIM模型N2O排放模拟和土壤有机碳模拟
专题七、APSIM农田管理模块与情景模拟APSIM模型的农田管理措施的准备
1)APSIM模型播期和播种密度设置
2)APSIM模型施肥设置（化肥+有机肥）
3)APSIM模型的灌溉设置
4)APSIM模型秸秆还田设置
5)APSIM模型多年模拟和轮作模拟
案例一：APSIM模型模拟气候变化对作物生长的影响
案例二：APSIM模型模拟多年轮作下土壤有机碳和温室气体排放的影响
案例三：APSIM模拟模拟不同管理情景对作物产量的影响
专题八、APSIM模型参数优化和结果分析与模型评价APSIM模型的参数优化
1)APSIM模型的主要遗传参数
2)APSIM模型的参数优化方法
案例一：使用MCMC等多种方法对APSIM模型的参数进行优化
案例二：使用R语言批量读取模拟结果以及对APSIM模型进行评价
案例三：使用R语言对模拟结果进行可视化（模拟结果的动态图和1：1图等）
专题九、更多案例模拟与疑难解答
1)实例回顾、训练、巩固
2)答疑与讨论
双碳目标下农田温室气体排放模拟实践技术应用
专题一、温室气体排放模拟研究
1. 农田温室气体的前沿应用
农田温室气体排放的经典实验设计
农田温室气体排放的全球数据整合
农田温室气体排放的模拟研究
专题二、农田CH4和N2O排放模拟
1. 农田CH4排放的模拟研究
1） 甲烷（CH4）排放的过程
2） CH4排放的模拟研究
3） CH4排放的经验算法和过程算法
4） CH4排放程序的编写
2. 农田N2O排放的模拟研究
1） 氧化亚氮（N2O）排放的过程（氮素的硝化作用与反硝化作用）
1） N2O的模拟的主流方法和模型
2） N2O排放的模拟练习
专题三、农田碳库模型和土壤呼吸
1 农田主流碳库分解模型
1） 碳库的概念
2） 一级动力学碳库方程
3） 主流碳库模型及其算法
4） 两三库模型的编写和呼吸CO2的模拟
专题四、基于生命周期评价法的农田温室气体排放估算
1 生命周期评价法
1） 生命周期评价法介绍
2） 生命周期排放清单数据库
2 自下而上的农田碳排放估算
1） 生命周期边界的设定
2） 不同农业活动情景下农田温室气体排放估算
专题五-六、基于过程模型的温室气体排放模拟
1. DSSAT模型土壤养分动态过程及温室气体排放的模拟
1） DSSAT模型的CH4模拟
2） DSSAT模型的N2O模拟
3） DSSAT模型的CO2模拟
4） DSSAT模型的总温室气体和作物生产模拟
2. DSSAT模型温室气体模拟的实操练习
3. 不同农田管理情景下温室气体的模拟
专题七、更多案例模拟与疑难解答
1 不同作物、不同情景下温室气体排放的模拟
2 实例回顾、训练、巩固
农田通量计算方法与应用
第一部分：通量计算原理
农田通量计算原理详解
地表水热通量是陆面与大气交互的重要变量，包含了陆面和大气的共同信息。本文将利用遥感能量平衡方程和土壤热传导方程耦合得到较为先进的数据同化模型，通过输入遥感地表温度和大气资料（风速、气温、相对湿度、大气压、太阳辐射）计算感热通量和潜热通量，具体公式：
第二部分：站点数据准备及模型调试
- 农田通量单站计算方法
2.单站数据的下载与处理、以及模型参数的准备
地面观测数据可以选择FLUXNET2015、Ameriflux、CERN等观测网络下载。地面观测数据的处理，主要包括：
气象资料 ：包括风速、气温、大气压、相对湿度、太阳辐射、大气下行辐射，以及资料发生缺失如何填充等。
地表温度、反照率 ：利用四分量辐射仪实现对地表温度、地表反照率的计算。
叶面积指数 ：遥感叶面积指数数据的下载与单点信息提取。
土壤热容量、土壤热传导系数： 利用土壤水分和土壤质地进行计算。
土壤温度： 地面观测多层土壤温度数据。
**通量观测数据：**感热通量、潜热通量、蒸发比的计算与处理。
3**.** 农田站点通量计算实践操作
模型调试与应用： 利用MATLAB软件程序进行模型参数的调优，包括蒸发比、湍流传输系数、观测与模型误差、迭代次数等。
**模型验证：**利用涡动相关仪器观测的通量对模型进行验证与评估。
第三部分：区域数据的准备及应用实践
-
农田通量区域计算应用实践
-
区域数据的下载与处理
大气数据： CLDAS等区域气象驱动数据的下载与时空插值。
叶面积指数、植被指数： GLASS、MODIS遥感叶面积指数数据的下载与处理。
**地表温度、反照率：**MODIS等地表温度数据产品。
- 区域模型参数的准备
土壤质地： 区域土壤质地数据，包括土壤砂土含量和土壤黏土含量百分比。
土壤温湿度： 多层土壤水分与多层土壤温度。
土壤热容量、土壤热传导系数： 利用区域土壤质地和土壤水分计算**。**
- 区域蒸发比参数的准备
以点代面法： 利用通量站点观测蒸发比作为区域参数的先验值。
机器学习法： 利用机器学习方法，综合地面观测资料、遥感数据、大气数据进行区域蒸发比参数的训练与建模，作为区域蒸发比参数的先验值。
5.农田区域通量计算实践操作
区域计算代码（MATLAB软件程序）的讲解，以及农田区域通量计算实践操作。
遥感数据与作物生长模型同化及在作物长势监测与估产中的应用
一：遥感基础理论知识
1.遥感平台（如无人机）与传感器、国内外主要陆地卫星（如Landsat、SPOT、HJ、GF）
2.遥感基本原理、光谱响应函数、遥感数据处理流程
3.遥感在陆地生态系统监测方面的应用
二：作物长势监测与产量估算国内外研究进展
1.国内外研究
2.研究分析
三：Fortran编程语言
1.软件安装（使用xp/win7/win8/win10专业版笔记本）
2.工程文件建立、基本语法操作
四：作物参数遥感反演基本原理
1.遥感反演作物参数类型
生化组分（叶绿素、氮、干物质、叶片水分含量、花青素）
生物物理参数（LAI、LAD、株高、生物量）
生理生态参数（FPAR、ET）
2.作物参数遥感反演模型
2.1经验模型
线性模型
指数模型
对数模型
2.2物理模型
辐射传输模型
几何光学模型
混合模型
计算机模拟模型
3.不同方法对比分析
五：PROSAIL模型
1.输入参数：LAI/LAD/叶绿素/花青素/干物质/类胡萝卜素/水分含量/...
2.输出参数：植被冠层反射率
3.以FORTRAN代码为例上机操作反射率模拟流程
4.模拟叶片反射率与透射率
5.模拟植被冠层400-2500 nm高光谱反射率曲线
6.模拟Landsat OLI、MODIS等遥感传感器多光谱反射率数据
六：参数敏感性分析
6.1 待优化参数选择
6.2 局部敏感性分析
6.3 全局敏感性分析
EFAST敏感性分析方法
SIMLAB软件操作流程
PROSAIL模型参数全局敏感性分析
模型参数在高光谱波段（400-2500nm）处的敏感性
模型参数在Landsat OLI传感器多光谱波段处的敏感性
七:遥感反演过程中的代价函数求解问题
1.代价函数构建
1.1反演方式
1.2反演参数
1.3"病态"问题
1.4先验知识
1.5函数极值问题
2.反演算法介绍
2.1优化技术
2.2查找表
2.3神经网络
2.4模拟退火
八:基于查找表方法+PROSAIL模型的作物参数遥感反演
1.查找表原理
2.查找表实现
3.基于查找表和PROSAIL模型的作物参数遥感反演
九:基于优化算法+PROSAIL模型的作物参数遥感反演
1.代价/目标函数极值求解
2.测试函数极值求解
3.优化算法求解PROSAIL模型参数
4.待求解作物参数最优值提取
十:作物模型程序化表达与运行
1.模型分类
1.1经验模型
1.2半机理模型
1.3机理模型
2.模型选取原则
3.模型调试
4.模型标定
5.模型对比分析
6.应用案例分析
7.模型运行（以DSSAT作物模型为例、FORTRAN源码）
7.1时间序列植被参数（如叶面积指数）演化模拟
7.2作物参数（如LAI）时间序列变化及产量模拟过程
十一:作物模型与遥感数据同化建模原理
1.作物模型与遥感观测耦合的必要性
作物模型优缺点
遥感观测优缺点
耦合必要性
2.耦合方法
驱动法
原理
程序实现过程
应用实例
2.2数据同化方法
发展历程
数据同化算法
2.3方法对比分析
3.作物模型参数敏感性分析
待优化参数选择
局部敏感性分析
全局敏感性分析
4.作物模型与遥感数据同化
同化遥感反演结果（如LAI遥感产品）
同化遥感观测反射率
十二:作物模型与遥感反演值同化建模的程序化实现（第一种方式）
作物模型与遥感反演值同化建模框架
1.Fortrtan操作平台
2.遥感反演结果（如叶面积指数）
3.作物模型
4.变分算法
5.代价函数构建
6.迭代求解
7.输出：作物关键参数时间序列变化、产量估算结果、区域制图
十三:作物模型与遥感反射率同化建模的程序化实现（第二种方式）
作物模型与遥感反射率同化建模框架
1.Fortrtan操作平台
2.遥感观测反射率
3.作物模型
4.植被冠层反射率模型
ROSAIL前向模型反射率模拟
5.耦合模型构建（作物模型+冠层反射率模型）
6.变分算法
7.代价函数构建
迭代求解
输出：作物关键参数时间序列变化、产量估算结果、区域制图
