本文關(guān)鍵詞：一種基于高光譜遙感數(shù)據(jù)的植被LAI反演算法

  更多相關(guān)文章： PCA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PROSAIL模型 LAI

【摘要】：針對高光譜遙感數(shù)據(jù)反演葉面積指數(shù)(LAI)的問題,提出了基于主成分變換(PCA)的綜合反演算法。研究表明,利用變換后的高光譜數(shù)據(jù)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演模型具有更好的泛化性,提高了實(shí)測數(shù)據(jù)的反演穩(wěn)定性和精度,同時(shí)加快了反演速度。
【作者單位】： 江陰市城市規(guī)劃信息咨詢中心;徐州市賈汪區(qū)國土資源局;江蘇省地質(zhì)測繪院;
【關(guān)鍵詞】： PCA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PROSAIL模型 LAI
【分類號】：P237
【正文快照】： 葉面積指數(shù)(LAI)是描述植被冠層結(jié)構(gòu)的重要參數(shù)之一[1]。作為反映農(nóng)作物長勢和農(nóng)作物估產(chǎn)的重要參量,如何快速、有效、準(zhǔn)確地獲取LAI信息已成為當(dāng)前遙感應(yīng)用的重要研究內(nèi)容[2]。LAI的反演方法主要有經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头ā⑽锢砟Ｐ头ê途C合反演法等。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头ㄍǔＪ窃诠庾V和相關(guān)生化參

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本文編號：923847