植被叶面积指数估算的红边指数建模分析     

郭云开  刘雨玲  许敏  张晓炯 《测绘科学》2021,46(1):93-98

针对在路域环境监测中,如何精确估算叶面积指数问题,该文提出以长韶娄高速路域为研究区,筛选出4种常用植被指数和4种红边指数两类指数,分别构建了经验模型和机器学习的反演模型,利用Sentinel-2影像数据和同步的LAI-2000地面实测数据完成路域植被叶面积指数反演。结果表明,红边波段参与运算的植被指数与植被叶面积指数敏感性是显著相关,红边指数在反演精度上更优。由此可知,相较于常见植被指数,红边指数增强了其与叶面积指数的敏感性,提高了叶面积指数估算模型精度。  相似文献   

路域植被等效水厚度估算模型研究     

郭云开  张晓炯  许敏  刘雨玲  钱佳  章琼 《地球信息科学学报》2020,22(2):308-315

植被等效水厚度对路域生态环境的监测评估具有重要意义。本研究以湖南醴潭高速一段为研究对象,以地面实测光谱和等效水厚度以及PRO4SAIL模拟光谱和模拟等效水厚度为数据源,利用PRO4SAIL冠层模型模拟光谱与地面实测光谱建立12种常用水分指数,引入随机森林算法对水分指数与等效水厚度进行重要性分析,得到12种水分指数的重要性排序;利用调整R ²确定建立等效水厚度估算模型中输入水分指数的最佳个数;在优选水分指数基础上,以PRO4SAIL模拟光谱计算得到水分指数和等效水厚度为训练集,分别构建随机森林耦合偏最小二乘（RF-PLS）、随机森林耦合支持向量机（RF-SVM）和随机森林耦合遗传算法优化支持向量机（RF-GA-SVM）等效水估算模型,并用地面实测等效水厚度对估算模型进行精度验证与分析。结果表明：RF-SVM估算模型中输入重要性前9的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR、NDII、WI、DWI、MSI、SAVI）时,调整R ²最高,验证集决定系数为0.8877;RF-PLS和RF-GA-SVM估算模型中输入重要性前4的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR）时,调整R ²最高,验证集决定系数分别为0.8053、0.8952,其中RF-GA-SVM模型估算等效水厚度效果最佳,其精度满足路域植被等效水厚度监测要求。本文研究成果为等效水厚度估算提供一种有效且精确的方法,同时为发展基于高光谱遥感的路域环境监测提供重要支撑。  相似文献   

利用辐射传输模型和随机森林回归反演LAI     

郭云开  刘雨玲  张晓炯  许敏 《测绘工程》2019,28(6)

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结合PRO-4SAIL和BP神经网络的叶绿素含量高光谱反演     

郭云开  许敏  张晓炯  刘雨玲 《测绘通报》2020,(3):21-24

针对PRO-4SAIL辐射传输模型耦合BP神经网络反演叶绿素时存在过拟合、预测精度低的问题，本文以研究区内实测的高光谱数据和模拟光谱数据为数据源，在模拟样本数据构成的训练集中添加部分实测样本数据，构建BP神经网络叶绿素反演模型，然后利用剩余的实测数据进行模型验证与精度评定。结果表明：向训练集中加入少量实测数据，可以解决叶绿素反演模型过拟合的问题，叶绿素含量的预测精度得到提升，实现准确的反演路域植被信息，为路域环境植被环境遥感监测评价提供一定的技术支持。  相似文献