多层离散各向异性辐射传输模型在玉米叶面积指数垂直分布反演中的应用

TP751%S513; 为更准确地监测玉米叶面积指数(leaf area index,LAI)垂直分布,以多层离散各向异性辐射传输(discrete anisotropic radiative transfer,DART)模型构建的模拟数据集为基础,提出一种条件约束的LAI垂直分布反演方法.首先,基于3层垂直分布场景,评价DART模型对玉米冠层反射率和光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)的模拟效果,并构建相应的模拟数据集.其次,基于模拟数据集构建LAI和PAR单参数反演模型.最后,以单参数反演模型为先验知识,通过求解约束化问题实现基于高...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:浙江大学学报(农业与生命科学版) 2021-08, Vol.47 (4), p.439-450
Hauptverfasser: 董震, 杨贵军, 孙林, 杨浩, 朱耀辉, 雷蕾, 陈日强, 张成健, 刘淼
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:TP751%S513; 为更准确地监测玉米叶面积指数(leaf area index,LAI)垂直分布,以多层离散各向异性辐射传输(discrete anisotropic radiative transfer,DART)模型构建的模拟数据集为基础,提出一种条件约束的LAI垂直分布反演方法.首先,基于3层垂直分布场景,评价DART模型对玉米冠层反射率和光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)的模拟效果,并构建相应的模拟数据集.其次,基于模拟数据集构建LAI和PAR单参数反演模型.最后,以单参数反演模型为先验知识,通过求解约束化问题实现基于高光谱植被指数的玉米冠层LAI垂直分布反演.结果表明:相较于单参数反演模型,约束优化条件下的反演模型精度更高.玉米上层LAI反演结果的决定系数(R2)提高0.022,均方根误差(root-mean-square error,RMSE)降低0.016 m2/m2,归一化均方根误差(normalized root-mean-square error,NRMSE)降低1.3%;玉米中层LAI反演结果的R2提高0.08,RMSE降低0.219 m2/m2,NRMSE降低10.1%;玉米下层LAI反演结果的R2提高0.069,RMSE降低0.041 m2/m2,NRMSE降低4.6%.说明利用条件约束优化的方法进行玉米冠层LAI的垂直分布反演,能有效提高反演精度.
ISSN:1008-9209
DOI:10.3785/j.issn.1008-9209.2021.04.261