[发明专利]无参数的农田数据同化方法在审
| 申请号： | 201910335809.2 | 申请日： | 2019-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110321917A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 史良胜;张洋;王亚昆;查元源;邓力源;何昱晓;张宇婷 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 唐万荣;程力 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种无参数的农田数据同化方法，先预测，利用高斯过程替代物理模型，对已有的观测数据进行训练学习，预测下一时刻的状态向量，观测数据包括土壤含水量；再更新，基于集合卡尔曼滤波思想同化当前时刻的观测，对当前时刻的观测值和高斯过程预测值进行加权且权重根据二者的误差确定，得到当前时刻状态最优估计值并将其作为下一时刻的先验状态向量；最后重复预测和更新，直到所有可用的观测全部被同化。该方法利用高斯过程对时序土壤水观测数据进行顺序性训练并预测，摆脱了物理模型，可以对多种观测信息进行训练学习，可以根据需要预测得到任意分辨率的信息，应用简单，具有普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 观测数据 预测 高斯 数据同化 物理模型 训练学习 状态向量 观测 同化 卡尔曼滤波 土壤含水量 时序 先验 观测信息 过程预测 时刻状态 误差确定 最优估计 农田 普适性 顺序性 土壤水 分辨率 更新 可用 权重 加权 集合 替代 重复 应用 | ||
【主权项】：
1.一种无参数的农田数据同化方法，其特征在于：包括步骤，S1、预测—利用高斯过程替代物理模型，对已有的观测数据进行训练学习，预测下一时刻的状态向量，观测数据包括土壤含水量；S2、更新—基于集合卡尔曼滤波思想同化当前时刻的观测，对当前时刻的观测值和高斯过程预测值进行加权且权重根据二者的误差确定，得到当前时刻状态最优估计值并将其作为下一时刻的先验状态向量；S3、重复S1和S2，直到所有可用的观测全部被同化。
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