[发明专利]一种融合因子分析和蚁群小波神经网络模型的夏玉米LAI反演方法在审
| 申请号： | 202011426691.3 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112595267A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 孟庆岩;孙奉洁;张琳琳;胡新礼 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院;三亚中科遥感研究所 |
| 主分类号： | G01B11/28 | 分类号： | G01B11/28;G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于GF‑2数据反演叶面积指数的因子分析‑蚁群小波神经网络模型，为快速准确大范围的作物LAI遥感反演提供了新方法。该方法包括如下步骤：步骤1)数据获取：以GF‑2数据为遥感数据源，依据实验方案获取LAI数据；步骤2)植被指数选取：选择20种广泛使用的植被指数作为因子分析‑蚁群小波神经网络模型输入变量；步骤3)模型构建：计算20种植被指数并提取GF2影像对应实测LAI的植被指数，分析植被指数与LAI之间的相关性。利用SPSS对植被指数进行因子分析，将得到的公共因子作为蚁群小波神经网络输入变量，对应LAI作为模型输出变量，进行LAI估算模型构建；步骤4)模型精度验证：使用构建的因子分析‑蚁群小波神经网络模型，验证模型的反演精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 因子分析 蚁群小波 神经网络 模型 玉米 lai 反演 方法 | ||
【主权项】：
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