原文服务方: 航天器工程       
摘要:
叶面积指数(LAI)是植被最重要的结构参数,既是地表蒸散模型的重要输入参数,又是决定生物量和产量的关键因子.资源一号02D卫星作为我国自主建造并成功运行的民用高光谱卫星,其高光谱数据为叶面积指数这一参量的反演提供了更为精细的波段选择.文章以资源一号02D卫星高光谱数据为数据源,应用辐射传输模型生成不同植被和土壤背景条件下的反射率光谱,并通过特征选择减少数据冗余,筛选与叶面积指数相关的关键吸收反射信息,应用机器学习方法构建叶面积指数的反演模型,并对所构建模型的精度进行评价.结果表明:辐射传输模型与机器学习相结合的方法可以实现对叶面积指数的估算,并得到较高的模型精度(R2=0.77),可尝试应用于区域叶面积指数产品生产.
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文献信息
篇名 资源一号02D卫星高光谱数据叶面积指数估算方法
来源期刊 航天器工程 学科
关键词 资源一号02D卫星 叶面积指数 辐射传输模型 随机森林
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 卫星应用
研究方向 页码范围 169-173
页数 5页 分类号 TP79
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-8748.2020.06.025
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研究主题发展历程
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资源一号02D卫星
叶面积指数
辐射传输模型
随机森林
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
航天器工程
双月刊
1673-8748
11-5574/V
16开
1992-01-01
chi
出版文献量(篇)
2396
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0
总被引数(次)
10878
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