一般同化法

一般同化法(即初始化法),是運用同化算法,將遙感觀測值(p)或遙感反演的參數值(LAI、TS、WS等)僅作為外部觀測數據同化進入過程模型,用以不斷地調整、更新模型的模擬值，使模型在重新初始化的條件下繼續運行，而過程模型的內部參數不變(未重新參數化)。

遙感反演參數同化法(初始化/參數化法)，是將遙感反演的狀態變數(LAI、TS、WS等)與模型模擬值進行對比,構建代價函式,並採用最佳化算法調整模型的初始條件(初始值)或部分模型參數,即對模型重新初始化/參數化,使遙感觀測值與相應模型模擬值之間的差距最小，從而最佳化模型的模擬結果，提高遙感反演精度。