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申请/专利权人：中国农业大学
摘要：本发明公开一种融合无人机与卫星光学遥感植被指数集的小麦LAI精细反演方法，包括：获取小麦关键生育期的无人机影像、卫星影像和实测地面数据；无人机影像进行第一预处理，卫星影像进行第二预处理；利用重采样的无人机影像和卫星影像反射率，建立回归模型得到研究区参考影像，并与无人机影像建立辐射校正模型，生成高分辨率辐射校正无人机影像，提取光谱纹理特征，波段计算获取植被指数，进行植被指数之间相关性分析，植被指数与叶面积指数的相关性分析，构建最优植被指数集，与实测地面数据构成数据集，构建融合无人机与卫星影像的小麦叶面积指数反演模型；根据均方误差、均方根误差、平均绝对误差评价精度。本发明实现小麦长势精细化监测。
主权项：1.一种融合无人机与卫星光学遥感植被指数集的小麦LAI精细反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取小麦关键生育期的无人机影像、卫星影像和实测地面数据，并进行归纳整理分析，所述实测地面数据包括实地测量叶面积指数；步骤2，对所述无人机影像进行第一预处理，对所述卫星影像进行第二预处理，提高影像数据的质量，所述第一预处理包括：辐射定标、影像拼接、几何校正、正射校正和影像裁剪，所述第二预处理包括：辐射校正、大气校正和几何校正；步骤3，利用重采样的无人机影像和所述第二预处理后的卫星影像的反射率，应用机器学习建立回归模型，得到具有卫星反射率特征的研究区参考影像，应用回归算法建立所述无人机影像和研究区参考影像各波段的辐射校正模型，生成高分辨率的辐射校正无人机影像；步骤4，对生成的高分辨率辐射校正无人机影像进行光谱纹理特征提取，通过波段计算获取植被指数，进行所述植被指数之间的相关性分析以及所述植被指数与所述实地测量叶面积指数的相关性分析，构建最优植被指数集；步骤5，将构建的最优植被指数集与所述实测地面数据构建测试数据集，采用随机森林算法，构建基于无人机与卫星遥感数据融合的小麦LAI反演模型，利用所述测试数据集对所述小麦LAI反演模型进行测试验证；步骤6，根据决定系数R2、平均绝对误差MAE、均方误差MSE和均方根误差RMSE对所述小麦LAI反演模型进行精度评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 一种融合无人机与卫星光学遥感植被指数集的小麦LAI精细反演方法
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