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摘要：本发明提供了一种基于遥感和智能算法的稻田N2O温室气体排放监测方法，首先基于实测水质参数水温、pH、总氮、无机氮和溶解态N2O浓度数据，使用反向传播神经网络BPNN算法构建溶解态N2O预测模型；基于遥感的总氮、无机氮、pH以及水温反演算法，进一步与溶解态N2O预测模型、水‑气界面N2O排放模型相结合，最终构建了基于遥感和智能算法的稻田N2O温室气体排放监测方法，实现区域尺度不同田块N2O产生和排放的时空变化监测。该方法集成遥感技术和智能算法，能够提供高时空分辨率的监测数据，对探究复杂水肥管理下稻田N2O温室气体的产生与排放具有重要意义。
主权项：1.一种基于遥感和智能算法的稻田N2O温室气体排放监测方法，其特征在于：该监测方法包括以下步骤：步骤一：基于实测水质参数和溶解态N2O浓度数据，使用反向传播神经网络BPNN算法构建溶解态N2O预测模型，其中，水质参数包括：水温、pH、总氮、无机氮；步骤二：基于遥感获得的施肥信息，结合一级动力学方程构建的稻田田面水氮浓度预测模型，预测不同田块的田面水总氮、无机氮浓度；步骤三：构建基于遥感的稻田水温反演算法，利用Landsat-8与Sentinel-2以及MODIS数据获取高时空分辨率的地表温度，将遥感获得的地表温度数据与实地测量的田面水温进行拟合，实现稻田水温的反演；步骤四：基于稻田田面水pH动态预测模型，根据不同田块的施肥时间和土壤背景pH确定施基肥、分蘖肥和穗肥后的稻田田面水pH；步骤五：驱动溶解态N2O预测模型，进一步结合水-气界面N2O气体交换模型，最终构建了基于遥感和智能算法的稻田N2O温室气体排放监测方法，实现区域尺度不同田块N2O产生和排放的时空变化监测。
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百度查询： 南京农业大学 一种基于遥感和智能算法的稻田N2O温室气体排放监测方法
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