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公开(公告)号:CN114492726A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202111478086.5
申请日:2021-12-06
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感数据的森林可燃物含水率反演算法,属于深度学习领域。本发明采用MLP模型,建立了一种遥感光谱反射率与森林冠层植被和地表枯落物含水率之间的联系算法,通过对遥感数据进行预处理,使用其光谱反射率反演出冠层植被和地表枯落物的含水率,并且最终建立的模型拟合度能够达到0.8左右。算法同时也提出了一种光学遥感在冠层到地表间穿透性较差的优化方案,也为遥感估测法大尺度的测定地区冠层以及地表枯落物含水率提供了理论基础。
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公开(公告)号:CN114492726B
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202111478086.5
申请日:2021-12-06
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感数据的森林可燃物含水率反演算法,属于深度学习领域。本发明采用MLP模型,建立了一种遥感光谱反射率与森林冠层植被和地表枯落物含水率之间的联系算法,通过对遥感数据进行预处理,使用其光谱反射率反演出冠层植被和地表枯落物的含水率,并且最终建立的模型拟合度能够达到0.8左右。算法同时也提出了一种光学遥感在冠层到地表间穿透性较差的优化方案,也为遥感估测法大尺度的测定地区冠层以及地表枯落物含水率提供了理论基础。
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