基于物理模型训练神经网络的作物叶面积指数遥感反演研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘洋

作者： 刘洋;刘荣高;刘斯亮;刘纪远;陈仲新;王利民;邹金秋

作者机构：

关键词： 叶面积指数;神经网络;方向反射率;作物;MODIS

期刊名称： 地球信息科学学报

ISSN： 1560-8999

年卷期： 2010 年 12 卷 03 期

页码： 426-435

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 叶面积指数(LAI)是估算作物生长的关键参数。基于物理模型的LAI反演,被认为是当前最为可靠的方法,但其反演复杂。本文提出了将物理模型和神经网络相结合,从地表反射率反演叶面积指数的算法,利用MOD IS地表反射率和4-scale模型反演作物LAI。(1)利用4-scale模型模拟不同LAI与地表反射率的关系,生成训练数据;(2)利用模型模拟的LAI训练神经网络;(3)以MOD IS地表反射率输入训练后的神经网络,反演LAI。估算的LAI与其他LAI产品进行了比较,结果表明,估算的作物LAI和MOD IS及CYCLOPES LAI产品空间和时间分布一致,均方根误差分别为0.4994和0.6558。以2004年衡水的作物LAI地面观测数据进行了直接验证,估算的LAI与研究区地表植被分布一致,但是,三种卫星LAI产品都小于地表测量,故需针对华北平原浓密作物设计模型参数化方案。

分类号： TP79

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