[发明专利]一种农作物叶面积指数反演方法及系统

权利要求书

1.一种农作物叶面积指数反演方法，其特征在于，所述方法包括：

利用农作物生长模型生成不同生育期的农作物三维冠层结构；

确定农作物的叶片反射率和透过率；

对每一所述农作物三维冠层结构，根据其对应的叶片反射率和透过率，采用LESS三维辐射传输模型，计算不同太阳及观测角度下叶片的冠层反射率；

构建冠层反射率模拟数据集；所述冠层反射率模拟数据集包括多个数据组其中，A_i表示所述冠层反射率模拟数据集中第i个农作物三维冠层结构中的叶面积指数、表示第i个农作物三维冠层结构在第j个太阳及观测角度α_j下对应的冠层反射率；

以预设比例将所述冠层反射率模拟数据集分为训练集和验证集，训练后向传播神经网络，得到神经网络模型；所述后向传播神经网络的输入为冠层反射率、太阳及观测角度，输出为农作物三维冠层结构中的叶面积指数；

将待反演遥感数据中对应波段的反射率及角度数据输入所述神经网络模型，得到对应的叶面积指数。

2.根据权利要求1所述的农作物叶面积指数反演方法，其特征在于，所述确定农作物的叶片反射率和透过率，具体包括：

根据各农作物三维冠层结构对应的农作物叶片的吸收系数和PROSPECT叶片辐射传输模型，确定农作物的叶片反射率和透过率。

3.根据权利要求2所述的农作物叶面积指数反演方法，其特征在于，所述农作物叶片的吸收系数的计算公式为：

K＝∑k_ab(λ)C_ab+k_w(λ)C_w+k_dm(λ)C_dm；

其中，k_ab(λ)、k_w(λ)和k_dm(λ)分别表示叶片叶绿素、水和干物质对应的吸收系数；C_ab、C_w和C_dm分别表示叶片叶绿素含量、叶片水分含量和叶片干物质含量。

4.根据权利要求1所述的农作物叶面积指数反演方法，其特征在于，所述根据其对应的叶片反射率和透过率，采用LESS三维辐射传输模型，计算不同太阳及观测角度下叶片的冠层反射率，具体包括：

对同一太阳及观测角度下的叶片反射率和冠层反射率进行拟合，得到拟合函数；

基于所述拟合函数，确定所述太阳及观测角度下，所述叶片反射率对应的冠层反射率。

5.根据权利要求4所述的农作物叶面积指数反演方法，其特征在于，

利用Smoothing Spline函数对同一太阳及观测角度下的叶片反射率和冠层反射率进行拟合。

6.根据权利要求1所述的农作物叶面积指数反演方法，其特征在于，

所述预设比例为：70％为训练集，30％为验证集。

7.一种农作物叶面积指数反演系统，其特征在于，所述系统包括：

冠层结构生成模块，用于利用农作物生长模型生成不同生育期的农作物三维冠层结构；

叶片反射率和透过率计算模块，用于确定农作物的叶片反射率和透过率；

冠层反射率计算模块，用于对每一所述农作物三维冠层结构，根据其对应的叶片反射率和透过率，采用LESS三维辐射传输模型，计算不同太阳及观测角度下叶片的冠层反射率；

数据集构建模块，用于构建冠层反射率模拟数据集；所述冠层反射率模拟数据集包括多个数据组其中，A_i表示所述冠层反射率模拟数据集中第i个农作物三维冠层结构中的叶面积指数、表示第i个农作物三维冠层结构在第j个太阳及观测角度α_j下对应的冠层反射率；

模型训练模块，用于以预设比例将所述冠层反射率模拟数据集分为训练集和验证集，训练后向传播神经网络，得到神经网络模型；所述后向传播神经网络的输入为冠层反射率、太阳及观测角度，输出为农作物三维冠层结构中的叶面积指数；

反演模块，用于将待反演遥感数据中对应波段的反射率及角度数据输入所述神经网络模型，得到对应的叶面积指数。