一种基于高光谱遥感数据的植被LAI反演算法

发布时间：2017-09-26 13:40

  本文关键词：一种基于高光谱遥感数据的植被LAI反演算法

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【摘要】：针对高光谱遥感数据反演叶面积指数(LAI)的问题,提出了基于主成分变换(PCA)的综合反演算法。研究表明,利用变换后的高光谱数据建立的神经网络反演模型具有更好的泛化性,提高了实测数据的反演稳定性和精度,同时加快了反演速度。
【作者单位】： 江阴市城市规划信息咨询中心;徐州市贾汪区国土资源局;江苏省地质测绘院;
【关键词】： PCA 神经网络 PROSAIL模型 LAI
【分类号】：P237
【正文快照】： 叶面积指数(LAI)是描述植被冠层结构的重要参数之一[1]。作为反映农作物长势和农作物估产的重要参量,如何快速、有效、准确地获取LAI信息已成为当前遥感应用的重要研究内容[2]。LAI的反演方法主要有经验模型法、物理模型法和综合反演法等。经验模型法通常是在光谱和相关生化参

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本文编号：923847