公开(公告)号：CN112330672B

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202011374100.2

申请日：2020-11-28

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 张建 ,  孙博 ,  王楚锋 ,  谢田晋 ,  谢静 ,  周广生

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于PROSAIL模型和冠层覆盖度优化的作物叶面积指数反演方法，该方法实现了利用遥感数据结合PROSAIL模型提取作物精确的叶面积指数。本发明利用冠层覆盖度参数优化模拟的LAI，确保在不充分满足浑浊介质假设情况下依然能得到精确的结果，提高整体的准确度。建立的神经网络模型具有较强的鲁棒性，可以适应于多种情况。本发明对影像的分辨率要求不高，在合适分辨率下，依然可以得到相似且理想的结果。对于利用无人机进行遥感数据采集而言，可以节约用户购买多光谱相机的成本，还可以在获取图像时提高飞行高度，以降低飞行成本。

公开(公告)号：CN112330672A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011374100.2

申请日：2020-11-28

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 张建 ,  孙博 ,  王楚锋 ,  谢田晋 ,  谢静 ,  周广生

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于PROSAIL模型并在冠层覆盖度参与优化下作物叶面积指数反演方法，该方法实现了利用遥感数据结合PROSAIL模型提取作物精确的叶面积指数。本发明利用冠层覆盖度参数优化模拟的LAI，确保在不充分满足浑浊介质假设情况下依然能得到精确的结果，提高整体的准确度。建立的神经网络模型具有较强的鲁棒性，可以适应于多种情况。本发明对影像的分辨率要求不高，在合适分辨率下，依然可以得到相似且理想的结果。对于利用无人机进行遥感数据采集而言，可以节约用户购买多光谱相机的成本，还可以在获取图像时提高飞行高度，以降低飞行成本。