基于分类知识利用神经网络反演叶面积指数

摘要：

叶面积指数(LAI,Leaf Area Index)是陆面过程中一个十分重要的输人参数,其遥感反演方法研究一直是国内外遥感应用研究的热点问题.基于统计的遥感反演方法由于缺乏物理基础,其可靠性和普适性差.基于物理的冠层反射模型的LAI反演方法克服了上述弊端,但是由于反演过程是病态的,模型反演结果一般不唯一.神经网络算法的介入可在一定程度上改善这一问题,但是模型反演的病态问题至今仍无法很好地解决.在PROSAIL模型敏感性分析的基础上提出了一种基于影像分类的神经网络反演方法,引进了土壤反射指数用于替代原模型中难以确定的土壤背景反射参数,分别针对不同植被类型建立各自的神经网络,对经过大气纠正后的Landsat ETM+影像进行了模拟实验并同野外实测LAI数据进行比较.结果表明,对于LAI小于3的植被区该方法的反演精度比较可靠,而LAI大于3的植被区,反演的LAI偏小,原因归结为密植被的冠层反射在LAI大于3以后趋于饱和而无法敏感地表征LM的变化所导致的.

关键词：叶面积指数、神经网络、冠层反射模型、PROSAIL

所属期刊栏目：27

分类号：Q149(生态学（生物生态学）)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2006CB400502;2001CB309404;中国科学院百人计划项目8-057493;中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室开放基金

在线出版日期：2007-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2785-2793