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結(jié)合PRO-4SAIL和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葉綠素含量高光譜反演

發(fā)布時間:2021-07-26 11:46
  針對PRO-4SAIL輻射傳輸模型耦合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演葉綠素時存在過擬合、預(yù)測精度低的問題,本文以研究區(qū)內(nèi)實測的高光譜數(shù)據(jù)和模擬光譜數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,在模擬樣本數(shù)據(jù)構(gòu)成的訓(xùn)練集中添加部分實測樣本數(shù)據(jù),構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)葉綠素反演模型,然后利用剩余的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗證與精度評定。結(jié)果表明:向訓(xùn)練集中加入少量實測數(shù)據(jù),可以解決葉綠素反演模型過擬合的問題,葉綠素含量的預(yù)測精度得到提升,實現(xiàn)準(zhǔn)確的反演路域植被信息,為路域環(huán)境植被環(huán)境遙感監(jiān)測評價提供一定的技術(shù)支持。 

【文章來源】:測繪通報. 2020,(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:4 頁

【部分圖文】:

結(jié)合PRO-4SAIL和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葉綠素含量高光譜反演


試驗2

葉綠素,敏感性分析


固定PRO-4SAIL模型中其他參數(shù)不變,通過改變?nèi)~綠素含量(30~60,步長3)進(jìn)行敏感性分析,最后得到不同葉綠素對應(yīng)的冠層反射率光譜(如圖1所示)。由圖1可知,葉綠素并非對各個波段均有影響,只在400~800 nm波段影響較為明顯,且隨著葉綠素含量的增加反射率降低。其他波段對植被的反射率幾乎沒有影響。其中550 nm波長附近有一個葉綠素的強(qiáng)反射峰區(qū),由于綠色植物在太陽光射入葉子時會吸收紅光和一部分近紅外光用于光合作用[13-15],隨著葉綠素濃度的增加,光合作用增強(qiáng),吸收率增強(qiáng),反射率減少。葉綠素對紅光和近紅外波段影響最大,而且研究區(qū)域為植被發(fā)育中期,因此本文使用歸一化植被指數(shù)NDVI,表達(dá)式為

結(jié)合PRO-4SAIL和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葉綠素含量高光譜反演


試驗1

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渤海灣表層葉綠素濃度反演方法探討[J]. 張雪,鄭小慎.  海洋技術(shù)學(xué)報. 2018(06)
[2]一種組合反演葉面積指數(shù)的方法[J]. 朱佳明,郭云開,劉海洋,蔣明.  測繪科學(xué). 2019(01)
[3]光譜指數(shù)的植物葉片葉綠素含量估算模型[J]. 李哲,張飛,陳麗華,張海威.  光譜學(xué)與光譜分析. 2018(05)
[4]利用PRO4SAIL與支持向量機(jī)回歸的組合模型反演植被等效水厚度[J]. 李丹娜,郭云開,朱善寬,劉寧,劉磊,蔣明.  測繪通報. 2017(08)
[5]水稻高光譜變化特征與葉綠素含量監(jiān)測研究[J]. 劉芬,屈成,肖楠,陳光輝,唐文幫,王悅.  激光生物學(xué)報. 2017(04)
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的馬尾松葉綠素含量高光譜估算模型[J]. 劉文雅,潘潔.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報. 2017(04)
[7]應(yīng)用高光譜植被指數(shù)反演冬小麥葉綠素含量的光譜指標(biāo)敏感性研究[J]. 田靜國,王樹東,張立福,馬超,張霞.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(15)
[8]路域植被葉綠素多光譜遙感定量反演研究[J]. 郭云開,張進(jìn)會.  測繪通報. 2014(12)
[9]利用PROSPECT+SAIL模型反演植物生化參數(shù)的植被指數(shù)優(yōu)化模擬[J]. 吳伶,劉湘南,周博天,劉川浩,李露鋒.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報. 2012(12)

博士論文
[1]遙感提取植被生化組分信息方法與模型研究[D]. 顏春燕.中國科學(xué)院研究生院(遙感應(yīng)用研究所) 2003

碩士論文
[1]基于幾何光譜一體化的植株葉綠素反演研究[D]. 肖潔.武漢大學(xué) 2018
[2]基于PROSAIL模型的半干旱區(qū)春小麥生理生態(tài)參數(shù)反演[D]. 葛麗娟.蘭州大學(xué) 2018



本文編號:3303507

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