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摘要:
针对叶面积指数(LAI)经典统计反演模型存在估算效果不理想以及反演效率低等问题,提出了一种基于农学物候的数据分割与主成分分析结合的遥感估算方法.综合了原始光谱和微分(或差分)光谱主成分信息作为自变量,融入了以农学物候为先验的数据分割思想,并引入了多尺度建模方式参与反演过程.以冬小麦为实验对象,进行数值模拟和比较分析.结果显示,该方法既能有效地提高整体估算精度,又能显著地改善数据饱和问题,且在全样本遍历时体现了稳定鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于数据分割与主成分分析的LAI遥感估算
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 工学
关键词 主成分分析(PCA) 农学物候 数据分割 多尺度建模 叶面积指数(LAI)
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 遥感信息技术专题
研究方向 页码范围 124-130
页数 分类号 TP79
字数 5948字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
主成分分析(PCA)
农学物候
数据分割
多尺度建模
叶面积指数(LAI)
研究起点
研究来源
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期刊影响力
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
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3
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28003
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