基于LAI和多角度数据的植被覆盖与管理措施因子的遥感反演方法

    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

    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。

    基于LAI和多角度数据的植被覆盖与管理措施因子的遥感反演方法

    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

    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。

    一种丘陵山区结构化植被指数模型的构建方法

    公开(公告)号:CN110135385A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910433567.0

    申请日:2019-05-23

    Abstract: 本发明公开一种丘陵山区结构化植被指数模型的构建方法,包括如下步骤:(1)测定不同植被层的植被盖度,以及收集文献中不同植被结构的地表径流数据和土壤侵蚀量数据;(2)对数据进行标准化处理,包括减流率、单位盖度减流率或单位盖度减蚀率的计算;(3)根据处理后的数据计算各覆盖层的水土保持作用系数;(4)依据水土保持作用系数构建不同植被类型的结构化植被指数模型。本发明充分考虑了植被垂直结构中各层次的水保作用,有效的表征植被水土保持效益,弥补传统植被盖度评价植被防蚀功能的不足,为水土流失治理的植被措施指明了方向,同时也为进一步研究植被与土壤侵蚀模型提供了新指标。

    一种针对不同范围的叶面积指数遥感反演方法

    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

    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。

    一种针对不同范围的叶面积指数遥感反演方法

    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

    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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