遥感数据同化

梦想的初衷~2 小时前
人工智能·python·机器学习·作物模型·遥感数据同化·prosail·植被参数反演
植被遥感反演与数据同化算法体系教程:从PROSAIL前向模拟到作物估产传统的地面实测方法能够得到比较准确的植被参数(如叶面积指数、覆盖度、生物量、叶绿素、干物质、叶片含水量、FPAR等),但其获取信息有限,难以满足大范围提取植被参数的需求,尤其在异质地表区域。遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段,与传统地面实测方法不同,遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息(即区域信息),且不会对生态系统造成破坏,能够长期、动态、连续地估算植被参数,在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。随着科学技术的发展和生态文明建设
AAIshangyanxiu1 年前
gis遥感·陆面生态水文·多源数据遥感·遥感数据同化
【Noah-MP模型】陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用查看原文>>> Python支持下最新Noah-MP陆面模式站点、区域模拟及可视化分析技术了解陆表过程的主要研究内容以及陆面模型在生态水文研究中的地位和作用;熟悉模型的发展历程,常见模型及各自特点;理解Noah-MP模型的原理,掌握Noah-MP模型在单站和区域的模拟、模拟结果的输出和后续分析及可视化等方法;理解数据同化原理,掌握集合卡尔曼滤波数据同化算法,学会构建多源遥感数据同化框架,并掌握数据同化系统的区域应用及生态水文过程分析。
我是有底线的