基于MODIS数据反演作物叶面积指数
LAI是作物生长监测的关键参数。本文提出了新的基于神经网络从MODIS地表反射率数据中反演叶面积指数的算法。算法综合了GlobalCarbon和CYCLOPES LAI产品算法的优点,结合MODIS地表反射率和CYCLOPES LAI产品反演作物LAI。利用MODIS地表方向反射率数据和观测角度信息,并结合CYCLOPES LAI产品训练神经网络；训练完成后,利用MODIS地表反射率数据作为输入,提取LAI产品。本算法直接用角度反射率数据代替归一化角度反射率数据作为输入,避免了复杂的BRDF校正和该过程中引入的误差。估算得的LAI利用2004年衡水的作物LAI地面观测数据进行了验证,结果表明，加入角度信息后反演结果更加稳定,与测量值的吻合程度更高。
农田作物 遥感监测 叶面积指数 图像处理
刘洋 刘荣高 刘纪远 陈仲新 王利民 邹金秋
中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101 中国科学院研究生院,北京,100049 中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京,100081
国内会议
桂林
中文
1-13
2008-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）