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公开(公告)号：CN109886962A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910239783.1
申请日：2019-03-27
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了基于叶面积指数和多角度数据的植被覆盖与管理措施因子遥感反演方法：步骤一、修正土壤流失方程中的次因子法；步骤二、对多角度遥感影像进行预处理，获取地表反射率；步骤三、主成分分析法筛选最佳波段；步骤四、将野外实测样方的生化组份参数输入辐射传输模型，得到样方模拟反射率；步骤五、建立实测LAI值和实测C值之间的回归关系模型，确定最佳C因子反演模型；步骤六、选择能反映林地LAI值变化的植被指数，确定最佳植被指数；步骤七、将植被指数和波段输入随机森林模型，输出反演得到的多角度LAI影像；步骤八、利用第五步建立的C因子反演回归方程，得到C因子的反演结果。本发明充分利用了LAI和多角度遥感影像信息，实用性较强。
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公开(公告)号：CN109886962B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910239783.1
申请日：2019-03-27
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了基于叶面积指数和多角度数据的植被覆盖与管理措施因子遥感反演方法：步骤一、修正土壤流失方程中的次因子法；步骤二、对多角度遥感影像进行预处理，获取地表反射率；步骤三、主成分分析法筛选最佳波段；步骤四、将野外实测样方的生化组份参数输入辐射传输模型，得到样方模拟反射率；步骤五、建立实测LAI值和实测C值之间的回归关系模型，确定最佳C因子反演模型；步骤六、选择能反映林地LAI值变化的植被指数，确定最佳植被指数；步骤七、将植被指数和波段输入随机森林模型，输出反演得到的多角度LAI影像；步骤八、利用第五步建立的C因子反演回归方程，得到C因子的反演结果。本发明充分利用了LAI和多角度遥感影像信息，实用性较强。
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公开(公告)号：CN109977548A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910238960.4
申请日：2019-03-27
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种针对不同范围的叶面积指数遥感反演方法，包括：步骤一、确定野外实测样方的生化组份参数；步骤二、将样方的生化组分参数输入辐射传输模型，得样方冠层反射率；步骤三、对多角度遥感影像进行预处理，得五个角度公共点的遥感反射率，并与模拟的冠层反射率做精度评价；步骤四、选择与LAI相关性最高的植被指数，利用模拟的冠层反射率构建的最佳植被指数与LAI建立回归模型；步骤五、将所有的LAI分割成两个部分，选择最佳观测角度和最佳植被指数，分别建立回归模型，根据决定系数确定LAI阈值；步骤六、确定不同范围LAI的最佳反演模型，得分类后LAI的反演结果。本发明对于不同范围的LAI，采用不同的反演方法，可明显提高LAI反演精度。
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公开(公告)号：CN109977548B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201910238960.4
申请日：2019-03-27
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种针对不同范围的叶面积指数遥感反演方法，包括：步骤一、确定野外实测样方的生化组份参数；步骤二、将样方的生化组分参数输入辐射传输模型，得样方冠层反射率；步骤三、对多角度遥感影像进行预处理，得五个角度公共点的遥感反射率，并与模拟的冠层反射率做精度评价；步骤四、选择与LAI相关性最高的植被指数，利用模拟的冠层反射率构建的最佳植被指数与LAI建立回归模型；步骤五、将所有的LAI分割成两个部分，选择最佳观测角度和最佳植被指数，分别建立回归模型，根据决定系数确定LAI阈值；步骤六、确定不同范围LAI的最佳反演模型，得分类后LAI的反演结果。本发明对于不同范围的LAI，采用不同的反演方法，可明显提高LAI反演精度。
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