Assimilation of ASAR Data with a Hydrologic and Semi-empirical Backscattering Coupled Model to Esti

来源 :中国地理科学：英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：SongSan

【摘要】

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为学习土壤潮湿的最有希望的途径是观察数据并且计算建模的吸收。然而，在吸收过程有许多无常，它影响吸收结果。这研究基于整体 Kalman 过滤器(EnKF ) 和基因算法(GA ) 开发了一

【作者】

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LIU Qian WANG Mingyu ZHAO Ying

【机构】

：

CollegeofResourceandEnvironment

【出处】

：

中国地理科学：英文版

【发表日期】

：

2010年3期

【关键词】

：

数据同化土壤水分水文模型耦合模型后向散射半经验 SAR数据模型估计 Advanced Synthetic Aperture Radar （ASAR）

【基金项目】

：

Under the auspices of Major State Basic Research Development Program of China （973 Program）（No.2007CB 714400）, the Program of One Hundred Talents of the Chinese Academy of Sciences （No. 99T3005WA2）

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为学习土壤潮湿的最有希望的途径是观察数据并且计算建模的吸收。然而，在吸收过程有许多无常，它影响吸收结果。这研究基于整体 Kalman 过滤器(EnKF ) 和基因算法(GA ) 开发了一个一个维的土壤潮湿吸收计划。一个二维的 hydrologic modelDistributed Hydrology-Soil-Vegetation 模型(DHSVM ) 被结合一个半实验的 backscattering 模型(哦) 。先进的合成的孔雷达(ASAR ) 数据与这个联合模型一起被吸收，领域观察数据被用来在土壤潮

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