modis数据产品四维同化原型系统中集合kalman滤波的设计与实现

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1、电子科技大学硕士学位论文MODIS数据产品四维同化原型系统中集合Kalman滤波的设计与实现姓名：周茂辉申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：刘强20070520摘要地球系统科学的科学研究正跨入全球化、系统化、定量化的新时代，EOS系列卫星的运行，为地球表层定量信息提取及监测提供了新的机会。Aqua及Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪(MODIS)可以同时获得36个波段，最大空间分辨率为250米，时间分辨率为4小时的遥感数据，是当前最新、最全面的集成遥感数据获取平台，为把大气一陆地一海洋作为一个整体来综合探讨地球环

2、境演化变迁盼内在科学机理提供了新的数据来源。但是，目前常用的遥感图像处理软件却无法有效处理特定的MODIS数据，为此我们开发了MODIS数据产品数据同化算法处理平台-4DAPS。通过现有同化算法的学习和研究，包含了S嵋滤波，集合Kalman滤波，小波变换，不对称高斯变换等，然后用他们对MODIS数据产品进行四维同化，进而把MODIS数据产品四维同化算法整合起来实现了一个原型系统，并在该系统上附加了其他功能，比如说算法评估，格式转换等，从而细化和充实了该原型系统。本文重点介绍了MODIS数据产品集合Kalman滤波同化优化

3、算法和MoDIs数据产品四维同化原型系统的设计和实现。在MODIS数据产品集合Kalman滤波同化优化算法中，针对MODIS数据产品的特性，用集合Kalman滤波设计了一个同化优化算法，弥补了原有数据的缺失和不足；MoDIS数据产品四维同化原型系统作为一个MODIS数据产品二次处理的一个平台，可以摧合各种优化算法，算法评价和其他的一些对MODIS数据产品的处理的功能。本文对MODIS数据产品四维同化原型系统的基本框架作了详细介绍。研究将地表三维空间数据和时间维数据相结合的四维数据同化算法，搭建一个定量遥感模型和数据同化算

4、法相结合的数据同化系统，实现地表时空多变要素的动态反演更新，提高遥感反演地面参数的准确度，利用四维同化原理进行MODIS数据产品的质量改进。关键词：MODIS(LAI)数据产品，集合Kalman滤波，四维同化原型系统AbstractMODIS(ModerateResolutionImagingSpectro-radiometer)isanimportantremotesensingsensorontheAmericanEOS(EarthobservingsystemseriesofsatelUtes)seriessate

5、llites．MODISremotesensingdataisanewgenerationsoI．11ceofsatelliteremotesensing．Ithastheextensivelyappliedforegroundinmanyresearchessuchasecologystudy，theenvironmentmonitor,globalweathervarietyandtheagricultureresourcosinquisitionetc．However,thequantityoftheMODISda

6、taproductisnotgoodenough．Usingthesedatatothelandecosystemwillproduceagreatdealofindetermination,andsomoresultswillevenbefalse．Onthebasisofreviewingexistingfiltermethodsandassimilationalgorithm(includingS-Gfilter,ensembleKalmanfilter,wavelettransformation,asymmetr

7、icGausstxansformation,e哟，We：assimilateMODISdataproductswith4dimensions，andintegratethesekindsofassimilationalgorithmintothe4dimensionsassilmilationprototypesystem,besidesattachedotherfunetions，suchasalgorithmappraisalandformattransformationand80on．Thepaperdetaile

8、don4dimensionsassimilationofensembleKaimanfilterOllMODISdataproductsand4dimensionsassimilationprototypesystemonMODISdataproducts．Sowedesigna4dimensionsassimila