基于三维辐射传输模型和深度学习的森林叶面积指数估算方法

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基于三维辐射传输模型和深度学习的森林叶面积指数估算方法
申请号:CN202510820786
申请日期:2025-06-19
公开号:CN120339527A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于三维辐射传输模型和深度学习的森林叶面积指数估算方法,属于生态遥感技术领域。方法包括:步骤一:基于DART模型得到建模数据集,并对建模数据集进行预处理,得到建模训练集;步骤二:构建预训练1D‑CNN森林LAI反演模型,基于建模训练集对预训练1D‑CNN森林LAI反演模型进行训练优化,得到优化模型;步骤三:基于Landsat卫星影像数据和实测LAI数据构建迁移数据集,并基于迁移数据集对优化模型进行参数优化,得到迁移学习森林LAI反演模型;步骤四:基于迁移学习森林LAI反演模型对需要预测的Landsat影像数据进行处理,得到估算结果。本发明能够提供更高精度的森林LAI估算结果。
技术关键词
辐射传输模型 叶面积指数 反演模型 森林场景 森林冠层 反射率 卫星影像数据 三维模型 生态遥感技术 类胡萝卜素含量 训练集 波长 特征值 植被 方位角 叶片结构 传感器