贝叶斯网络支持的地表参数混合反演模式研究

被引：9

作者：

屈永华

王锦地

刘素红

万华伟

周红敏

林皓波

机构：

[1] 北京师范大学地理学与遥感科学学院环境遥感与数字城市北京市重点实验室遥感科学国家重点实验室

来源：

遥感学报 | 2006年 / 01期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金; 国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

贝叶斯网络; 混合反演; 波谱库; 信息熵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

摘要：

基于贝叶斯网络理论,建立用于植被地表参数估计的混合反演模式,结合遥感物理模型实现了冬小麦叶片叶绿素含量(Cab)和冠层叶面积指数(LAI)的反演。用模型模拟数据以及2001年顺义遥感实验数据验证结果表明,LAI和Cab均有较好的反演精度。针对含噪声模拟数据反演结果中约有10%的噪声数据反演失败的情况,用不确定知识的处理方法有效地降低了失败点的比例。混合反演模式本质上是一个融合先验知识与观测数据的知识推理方案,本文实现了对反演过程中参数后验概率更新算法并引入热力学中的信息熵概念实现了参数后验信息动态定量计算,同时简单探讨了现阶段定量评价遥感反演过程中信息流控制存在的难点问题。

引用

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页数：9

共 4 条

[1] 植被生化组分的遥感反演方法研究 [J].

颜春燕 ;

刘强 ;

牛铮 ;

王长耀 .

遥感学报, 2004, (04) :300-308

[2] 水稻叶面积指数的高光谱遥感估算模型 [J].

王秀珍 ;

黄敬峰 ;

李云梅 ;

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遥感学报, 2004, (01) :81-88

[3] 光谱先验知识在植被结构遥感反演中的应用 [J].

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吴均 ;

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[4]

On Utilization of PriorKnow ledge in Inversion ofRemote SensingModels. L i X W,W ang J D,Hu B,et al. Science inChina（Series D） . 1998

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