基于遥感影像优化PROSAIL模型参数的叶面积指数和叶绿素含量的反演方法

摘要

本发明涉及基于遥感影像优化PROSAIL模型参数的叶面积指数和叶绿素含量的反演方法，包括：下载遥感影像并对其进行预处理，得到多光谱冠层反射率数据；运用PROSAIL模型，根据不同的参数组合建立查找表，确定不同参数和冠层反射率的关系，即回归方程；建立目标函数，结合多光谱冠层反射率数据，优化参数，直至得到目标函数的全局最小值及对应的参数组合，并利用多光谱冠层反射率数据对参数进行更新；根据上述所得到的回归方程、多光谱冠层反射率数据及参数组合，反演得到叶面积指数和叶绿素含量。该方法对传统方法进行了由点及面的扩展，无需田间观测数据，有效降低了传统方法测量叶面积指数和叶绿素含量的成本，提高了反演精度和速度。

主权项

一种基于遥感影像优化PROSAIL模型参数的叶面积指数和叶绿素含量的反演方法，该方法包括下列顺序的步骤：(1)下载遥感影像并对其进行预处理，得到多光谱冠层反射率数据；(2)运用PROSAIL模型，根据不同的参数组合建立查找表，确定不同参数和多光谱冠层反射率的关系即回归方程，所述的参数是指叶面积指数LAI、叶绿素含量LCC、结构参数N、干物质含量C_m以及等效水厚度C_W；根据所述的五个可变参数建立查找表，即叶面积指数LAI，其范围为0.3‑7.5、叶绿素含量LCC，其范围为10‑90μg cm^‑2、结构参数N，其范围为1.0‑2.5、干物质含量C_m，其范围为0.005‑0.01、等效水厚度C_W，其范围为0.01‑0.02，在运用PROSAIL模型建立查找表时，LAI以0.5的步长共15个作为输入；LCC以5的步长共17个作为输入；结构参数N以0.1的步长共16个作为输入；干物质含量C_m以0.005的步长共2个作为输入；等效水厚度C_W以0.01的步长共2个作为输入，共计有16320个参数组合，即可模拟得到16320个不同的多光谱冠层反射率数据；所述的由五个可变参数所建立的查找表可得到不同参数组合下的LAI‑ρ_nir、LCC‑ρ_g的关系方程，其中ρ_nir和ρ_g分别表示近红外波段和绿波段的冠层反射率，分析结构参数N与红波段、绿波段、近红外波段的相关性，选取相关性最好的建立回归方程；(3)建立目标函数，结合多光谱冠层反射率数据，优化参数，使目标函数得到全局最小值，每次参数优化之后都需要再次执行步骤(2)，直到得到目标函数的全局最小值，得到对应的参数组合，并用多光谱冠层反射率数据对参数进行更新；(4)根据步骤(3)所得到的参数组合、步骤(2)得到的回归方程以及多光谱冠层反射率数据，即可反演得到叶面积指数LAI和叶绿素含量LCC。