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摘要:
地基激光雷达因其具有穿透力强,能够提取植被冠层三维结构信息的优势,是提取植被叶倾角分布(Leafangle distribution,LAD)的理想数据源,因此将地基激光雷达数据与遥感影像结合获取大尺度叶倾角分布结果颇具潜力.以河北省保定市北部4个县为研究区,利用10个玉米样地的地基激光雷达数据提取叶倾角分布结果,使用主成分正变换提取玉米实测叶倾角分布数据中信息量最大的前3个主成分,再利用神经网络模型对所提取的主成分与Landsat8反射率数据结合建立关系模型,然后将训练好的模型应用于整个研究区进行升尺度转换,最后通过主成分逆变换,得到升尺度后平均叶倾角(Mean tilt angle,MTA)结果.对升尺度后LAD与实测LAD及升尺度后MTA与实测MTA进行交叉验证,结果表明,升尺度MTA与实测MTA的验证精度(R2)为0.786 2,均方根误差(RMSE)为3.04°.该结果表明,使用提取主成分方法建立光谱数据与叶倾角分布的关系模型从而达到升尺度转换的目的具有可行性,模拟精度较高,且误差较小.
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文献信息
篇名 基于地基激光雷达的叶倾角分布升尺度方法研究
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 地基激光雷达 叶倾角分布 主成分分析 BP神经网络 升尺度
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 农业水土工程
研究方向 页码范围 180-185,160
页数 分类号 TN959.3|Q948.1
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.09.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马鸿元 中国农业大学信息与电气工程学院 13 216 7.0 13.0
2 苏伟 中国农业大学信息与电气工程学院 50 594 15.0 22.0
3 李静 24 266 12.0 15.0
4 展郡鸽 中国农业大学信息与电气工程学院 2 21 2.0 2.0
5 吴代英 中国农业大学信息与电气工程学院 4 38 2.0 4.0
6 张蕊 中国农业大学信息与电气工程学院 18 60 4.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
地基激光雷达
叶倾角分布
主成分分析
BP神经网络
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