基于人工神经网络方法的冬小麦叶面积指数反演

被引：16

作者：

马茵驰 ^{[1
,2
]}

阎广建 ^{[1
]}

丁文 ^{[2
]}

王跃智 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京师范大学遥感科学国家重点实验室

[2] 北京市农林科学院水产科学研究所

来源：

农业工程学报 | 2009年 / 25卷 / 12期

关键词：

神经网络; 遥感; 监测; 叶面积指数(LAI); MODIS数据; 反演;

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：

实践中,大尺度上测量叶面积指数(LAI)很难实现,利用遥感技术进行LAI的定量反演成为当前研究的重点。该文应用MODIS地表反射率数据反演冬小麦叶面积指数,假设MODIS像元由作物和土壤混合,建立了SAILH模型与裸土反射率组成的线性光谱混合模型,基于人工神经网络的方法进行LAI反演,获得了北京顺义冬小麦种植区在2001年4月1个时间序列的LAI。研究表明,此方法能够较好的获取大区域尺度上的LAI,对冬小麦长势监测具有重要意义。

引用

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页码：187 / 192+400 +400

页数：7

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