详情点击公众号链接：最新遥感数据与作物模型同化教程
一：遥感基础
1.遥感平台（如无人机）与传感器、国内外主要陆地卫星（如Landsat、SPOT、HJ、GF）
2.遥感基本原理、光谱响应函数、遥感数据处理流程
3.遥感在陆地生态系统监测方面的应用
二：作物长势监测与产量估算国内外研究进展
1.国内外研究综述
2.研究实例分析
三：Fortran编程语言
1.软件安装（使用xp/win7/win8/win10专业版笔记本）
2.工程文件建立、基本语法
四：作物参数遥感反演基本原理
1.遥感反演作物参数类型
1.1生化组分
（叶绿素、氮、干物质、叶片水分含量、花青素）
1.2生物物理参数
（LAI、LAD、株高、生物量）
1.3生理生态参数
（FPAR、ET）
2.作物参数遥感反演模型
2.1经验模型
线性模型
指数模型
对数模型
2.2物理模型
辐射传输模型
几何光学模型
混合模型
计算机模拟模型
2.3不同方法对比分析
1.输入参数：LAI/LAD/叶绿素/花青素/干物质/类胡萝卜素/水分含量/…2.输出参数：植被冠层反射率
3.以FORTRAN代码为例上机操作反射率模拟流程
4.模拟叶片反射率与透射率
5.模拟植被冠层400-2500 nm高光谱反射率曲线
6.模拟Landsat OLI、MODIS等遥感传感器多光谱反射率数据
六：参数敏感性分析
1.待优化参数选择
2.局部敏感性分析
3.全局敏感性分析
EFAST敏感性分析方法
SIMLAB软件操作流程
PROSAIL模型参数全局敏感性分析
模型参数在高光谱波段（400-2500nm）处的敏感性
模型参数在Landsat OLI传感器多光谱波段处的敏感性
七 遥感反演过程中的代价函数求解问题
1.代价函数构建
反演方式
反演参数
“病态”问题
先验知识
函数极值问题
2.反演算法
优化技术
查找表
神经网络
模拟退火
应用案例分析
八 基于查找表方法+PROSAIL模型的作物参数遥感反演
1.查找表原理
2.查找表实现
3.基于查找表和PROSAIL模型的作物参数遥感反演
九 基于优化算法+PROSAIL模型的作物参数遥感反演
1.代价/目标函数极值求解
2.测试函数极值求解
3.优化算法求解PROSAIL模型参数
4.待求解作物参数最优值提取
十 作物模型程序化表达与运行
1.模型分类
经验模型
半机理模型
机理模型
2.模型选取原则
3.模型调试
4.模型标定
5.模型对比分析
6.应用案例分析
7.模型运行（以DSSAT作物模型为例、FORTRAN源码）
时间序列植被参数（如叶面积指数）演化模拟
作物参数（如LAI）时间序列变化及产量模拟过程
十一 作物模型与遥感数据同化建模原理
1.作物模型与遥感观测耦合的必要性
1.1作物模型优缺点
1.2遥感观测优缺点
1.3耦合必要性
2.耦合方法
2.1驱动法
原理
程序实现过程
应用实例
2.2数据同化方法
发展历程
数据同化算法
2.3.方法对比分析
3.作物模型参数敏感性分析
3.1待优化参数选择
3.2局部敏感性分析
3.3全局敏感性分析
4.作物模型与遥感数据同化
4.1同化遥感反演结果（如LAI遥感产品）
4.2同化遥感观测反射率
十二 作物模型与遥感反演值同化建模的程序化实现（第一种方式）
作物模型与遥感反演值同化建模框架
1.Fortrtan操作平台
2.遥感反演结果（如叶面积指数）
3.作物模型
4.变分算法
5.代价函数构建
6.迭代求解
7.输出：作物关键参数时间序列变化、产量估算结果、区域制图
十三 作物模型与遥感反射率同化建模的程序化实现（第二种方式）
作物模型与遥感反射率同化建模框架
1.Fortrtan操作平台
2.遥感观测反射率
3.作物模型
4.植被冠层反射率模型
4.1PROSAIL前向模型反射率模拟
5.耦合模型构建（作物模型+冠层反射率模型）
6.变分算法
7.代价函数构建
8.迭代求解
9.输出：作物关键参数时间序列变化、产量估算结果、区域制图
