多尺度观测与作物生长模型相结合的辐射传输一体化模拟研究

One of the challenge for quantitative remote sensing research is the uncertainty of remote sensing model and observation of the ground surface. Due to the uncertainty, the observation data can’t directly apply to scientific research. The simulation precision for many model is limited due to the simplification of physical laws and scale problems. However, model can suppress the uncertainty of observation and observation can help improve simulation accuracy of models. Model and observation can be integrated with the information of the model and the observation on the basis of the reasonable consideration of the error, so as to reduce the uncertainty of the whole system, and to get more accurate understanding and simulation of the natural world. In this project the crop growth model and the radiative transfer model was coupled based on the comprehensive observation on based on real scene, to explore a combination of observation and model, and realize the effective way to reduce the uncertainty of the model and observations. the research results of the study can provide true value for the validation of various remote sensing models, and lay a solid foundation for the future application of a more extensive digital test field.

遥感模型和地表观测的不确定性是定量遥感研究的最大挑战之一。由于不确定性的存在，地面观测数据不能直接应用于科学研究之中，遥感模型也因对物理规律的简化和尺度问题，模拟精度受到限制。然而模型能够抑制观测的不确定性，观测也能提高模型的模拟精度，二者之间可以通过有机的反馈，在合理考虑误差的基础上来融合模型和观测的信息，从而减小整个系统的不确定性，得到对自然世界更准确性的认识和模拟。本项目拟在综合观测的基础上耦合作物生长模型和基于真实场景的辐射传输模型，探索观测和模型结合，实现同时降低模型和观测不确定的有效途径。研究的成果一方面可以为各种遥感模型的验证提供真值，也为将来应用更广泛的数字试验场建设奠定坚实基础。

本项目拟在综合观测的基础上耦合作物生长模型和基于真实场景的辐射传输模型，探索观测和模型结合，实现同时降低模型和观测不确定的有效途径。在四年的研究中，在怀来实验站利用地基、塔基观测设备连续三年进行了玉米冠层结构参数及其生长环境参数观测。利用观测的数据本地化后了CERES-MAIZE模型，搭建了全生育期玉米冠层反射率ICR模拟模型，在计算机上实现作物生长过程的动态重建。构建了一套针对真实结构场景的辐射传输模型，并构建了三维辐射和能量平衡的耦合模型TRGMEB，该模型不依赖地面组分温度观测，可以实现地面温度对气象条件和太阳条件快速响应，实现了连续时间冠层温度的模拟，并利用快速的辐射度模型RAPID实现了公里级别的热辐射温度分布模拟。本项目初步实现了遥感试验观测与模型结合的理论与方法，降低观测不确定性，支撑遥感正向模型、反演方法的研究和遥感产品的验证。在项目支持下共发表论文14篇（第一标注5篇），其中SCI 9篇，EI 4篇，申请并获批专利2项。