利用WOFOST模型与遥感数据同化进行区域夏玉米产量预测研究.docxVIP

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2025-04-12 发布于广东
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利用WOFOST模型与遥感数据同化进行区域夏玉米产量预测研究.docx

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利用WOFOST模型与遥感数据同化进行区域夏玉米产量预测研究

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

理论基础与模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1WOFOST模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2遥感数据同化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3本研究采用的数据处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2数据收集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3数据预处理步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

WOFOST模型在夏玉米产量预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1模型参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

遥感数据同化技术的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1同化技术的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2同化过程的实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3同化效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

实验设计与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.1实验设计框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.2实验材料与工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.3实验步骤详述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

7.1预测结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

7.2结果对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

7.3讨论与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

8.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

8.2研究成果的意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

8.3研究的局限性与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.内容描述

本研究旨在深入探讨WOFOST模型与遥感数据同化技术在区域夏玉米产量预测中的应用。通过收集与处理夏玉米种植区的遥感数据，结合WOFOST模型对作物生长过程中的各项参数进行模拟与优化，从而实现对夏玉米产量的精准预测。

首先本文详细介绍了WOFOST模型的基本原理及其在农业领域的应用现状。该模型基于作物生长所需的光照、温度、水分等环境因子，通过构建数学方程来模拟作物的生长过程。通过引入遥感数据，我们可以更加准确地获取作物生长环境的信息，进而提高模型的预测精度。

在数据处理方面，本文采用了先进的遥感数据处理技术，包括数据

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