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遥感数据同化是将遥感观测与过程模型相结合的关键技术，可显著提升陆面、水文、生态等模型的预测精度。当前主流算法包括集合卡尔曼滤波（EnKF）与变分同化（3D/4D-Var），两者在原理、适用场景及实现方式上各有特点。
*一、集合卡尔曼滤波（EnKF）
- 基本思想
用 Monte-Carlo 方式生成模型状态集合，通过统计集合均值与协方差来近似卡尔曼增益，实现“预报-更新”闭环。避免构建显式的切线性/伴随算子，对非线性系统友好。 - 算法步骤
初始化：对模型状态 x 与参数 θ 进行扰动，生成 Ne 个集合成员。
预报：每个成员独立积分模型到下一观测时刻，得到先验集合
x^f_i(t_k), i=1…Ne。
更新：
计算先验均值 x̄^f 与误差协方差 P^f；
利用观测 y_o 及其误差 R，计算卡尔曼增益 K；
按 x^a_i = x^f_i + K[y_o + ε_i – H(x^f_i)] 更新每个成员，ε_i 为观测扰动。
继续积分：以更新后的集合作为初值进入下一循环。 - 遥感应用特点
可方便地同时同化多源、多尺度遥感产品（LAI、土壤水分、地表温度等），只需定义相应观测算子 H。
对高维状态向量无需构造伴随矩阵，并行度高，适合区域-全球尺度。
集合大小 Ne 通常在 30–100 即可取得稳健结果，但需合理设计模型误差协方差与局部化（Local Analysis）以抑制采样噪声。 - 典型案例
作物产量预测：在黄淮海平原夏玉米区域，以 MODIS LAI 为观测，利用 100 个成员的 EnKF 逐旬更新 WOFOST 模型 LAI，产量预测 R² 提高 30% 以上。
土壤盐分监测：将高分一号反演含盐量作为观测，Ne=50 的 EnKF 同化至 HYDRUS-1D，单点 RMSE 降低 40%，区域相关系数达 0.94。
*二、变分同化（3D-Var / 4D-Var） - 基本思想
将同化问题转化为“最优拟合”问题：在指定时间窗（3D-Var 为单时刻，4D-Var 为连续时段）内寻找使以下代价函数最小的初始状态 x₀：<