[发明专利]一种农作物叶面积指数反演方法及系统

说明书

本发明涉及一种农作物叶面积指数反演方法及系统。通过农作物生长模型模拟不同生育期的作物三维结构，利用三维辐射传输模型模拟不同种植参数下的冠层反射率。通过构建作物冠层反射率模拟数据集，对神经网络进行训练。同时，结合卫星遥感数据，反演高空间分辨率作物叶面积指数。该方法可以有效减少三维辐射传输模型的模拟时间，提高作物叶面积指数的反演精度，实现对作物长势近实时的监测。

技术领域

本发明涉及农作物监测技术领域，特别是涉及一种农作物叶面积指数反演方法及系统。

背景技术

随着全球人口和人均需求的增加，全球对农作物的需求都呈现增长的趋势。然而，随着全球地表年平均温度的升高，以及极端天气事件频率和强度的增加，由气候变化导致的如水资源短缺、病虫害爆发等问题都对区域和全球的粮食安全造成了很大的影响。近几十年来，遥感观测作为一种快速、高效的农作物监测手段被逐渐应用于农业生产中，在育种、病虫害检测等方面有了广泛的应用。

叶面积指数(LAI)被定义为单位陆地表面上植被叶片的单面面积之和，与农作物的生长状况和生态过程密切相关，是重要的农作物冠层结构参数。遥感反演的叶面积指数产品在农作物生长监测、农作物产量估计和生长模型中都发挥着重要作用。

利用遥感数据反演农作物冠层叶面积指数的方法包括统计方法和物理方法。统计方法基于光谱特征和变量之间的统计关系来估算参数，但往往受限于观测条件、地点以及植被类型，只使用了少量的波段信息。物理方法通过建立叶片和冠层各种状态变量与冠层反射率之间的物理模型来估算植被冠层参数。其中，一维辐射传输模型将冠层简化为水平均匀场景，几何光学模型将冠层简化为简单的几何形状，但一维模型或几何光学模型对冠层结构的简单假设会导致一些信息的丢失，并不能很好地反映许多冠层的真实结构，限制了参数反演精度。

因此，本领域亟需一种精确反演农作物冠层结构中叶面积指数的技术方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种农作物叶面积指数反演方法及系统，利用三维辐射传输模型模拟多种数据，有效解决了现有技术中叶面积指数反演精度不高的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种农作物叶面积指数反演方法，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。

在一些实施例中，所述确定农作物的叶片反射率和透过率，具体包括：

根据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。

在一些实施例中，所述农作物叶片的吸收系数的计算公式为：