針對(duì)PRO-4SAIL輻射傳輸模型耦合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演葉綠素時(shí)存在過(guò)擬合、預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)題,本文以研究區(qū)內(nèi)實(shí)測(cè)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(shí)測(cè)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(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證與精度評(píng)定。結(jié)果表明:向訓(xùn)練集中加入少量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),可以解決葉綠素反演模型過(guò)擬合的問(wèn)題,葉綠素含量的預(yù)測(cè)精度得到提升,實(shí)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(cè)評(píng)價(jià)提供一定的技術(shù)支持。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪通報(bào). 2020,(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

試驗(yàn)2

固定PRO-4SAIL模型中其他參數(shù)不變，通過(guò)改變?nèi)~綠素含量(30～60，步長(zhǎng)3)進(jìn)行敏感性分析，最后得到不同葉綠素對(duì)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(duì)各個(gè)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(duì)植被的反射率幾乎沒(méi)有影響。其中550 nm波長(zhǎng)附近有一個(gè)葉綠素的強(qiáng)反射峰區(qū)，由于綠色植物在太陽(yáng)光射入葉子時(shí)會(huì)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(duì)紅光和近紅外波段影響最大，而且研究區(qū)域?yàn)橹脖话l(fā)育中期，因此本文使用歸一化植被指數(shù)NDVI，表達(dá)式為

試驗(yàn)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(bào). 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(kāi),劉海洋,蔣明.  測(cè)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(kāi),朱善寬,劉寧,劉磊,蔣明.  測(cè)繪通報(bào). 2017(08)
[5]水稻高光譜變化特征與葉綠素含量監(jiān)測(cè)研究[J]. 劉芬,屈成,肖楠,陳光輝,唐文幫,王悅.  激光生物學(xué)報(bào). 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(bào). 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(guó),王樹(shù)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(kāi),張進(jìn)會(huì).  測(cè)繪通報(bào). 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(bào). 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(guó)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(hào)：3303507