基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

• 作者: 倪绍祥 李云梅 陈健
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 FCR模型 叶面积指数 反演 芦苇
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 62-67,插8
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 5707字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI .结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI 反演的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李云梅	南京信息工程大学遥感学院	121	2845	30.0	48.0
3	倪绍祥	南京师范大学地理科学学院	113	4432	34.0	62.0
4	陈健	南京信息工程大学遥感学院	35	182	8.0	12.0