[发明专利]一种高分卫星数据陆表植被覆盖度反演方法及系统

摘要

本发明公开一种高分卫星数据陆表植被覆盖度反演方法及系统，所述方法包括获取高分一号卫星宽视场成像仪WFV采集的影像数据，并对所述影像数据进行预处理，得到每个像元的地表反射率；根据所述每个像元的地表反射率，得到每个像元的归一化植被指数NDVI；分别判断每个像元的NDVI是否大于预设阈值，若是，则根据陆表植被覆盖度神经网络反演模型对该像元进行植被覆盖度反演；若否，则将该像元的植被覆盖度设置为零。本发明的高分卫星数据陆表植被覆盖度反演方法及系统解决了现有的高分卫星数据植被覆盖度反演方法对不同的区域需要建立不同的反演模型的问题。

主权项

一种高分卫星数据陆表植被覆盖度反演方法，其特征在于，包括：获取高分一号卫星宽视场成像仪WFV采集的影像数据，并对所述影像数据进行预处理，得到每个像元的地表反射率；根据所述每个像元的地表反射率，得到每个像元的归一化植被指数NDVI；分别判断每个像元的NDVI是否大于预设阈值；若是，则根据陆表植被覆盖度神经网络反演模型对该像元进行植被覆盖度反演；若否，则将该像元的植被覆盖度设置为零；所述陆表植被覆盖度神经网络反演模型通过以下步骤建立：根据预设冠层反射率模型以及多个预设模型参数，得到与多个预设陆表植被覆盖度一一对应的模拟冠层反射率；根据高分一号卫星宽视场成像仪WFV的光谱响应函数，重采样所述模拟冠层反射率，得到与所述多个预设陆表植被覆盖度一一对应的WFV模拟光谱反射率，以构建陆表植被覆盖度神经网络反演模型所需的训练样本集；其中，所述训练样本集中的一个训练样本由一个所述预设陆表植被覆盖度和与该预设陆表植被覆盖度对应的WFV模拟光谱反射率构成；根据所述训练样本集，训练预设的神经网络模型，得到陆表植被覆盖度神经网络反演模型。