【技术实现步骤摘要】
基于逆高斯过程反演叶面积指数的农作物长势监测方法
本专利技术属于农业遥感领域，具体涉及一种基于逆高斯过程反演叶面积指数的农作物长势监测方法。
技术介绍
在目前的实际应用中，一般基于NDVI进行长势监测，较少基于叶面积指数LAI，其原因在于LAI的反演比仅通过波段计算就能得到的NDVI困难得多。但是，NDVI仅仅反映了作物在红波段与近红波段的光谱信息，LAI却反映了单位地表面积上单面绿叶面积的总和，其与冠层截留、蒸散发、光合作用等作物重要的生物物理过程有着更紧密的联系，能更加综合地反映作物的长势。当前，利用遥感技术获取LAI主要有两种方法，一种是通过冠层光辐射信息和LAI之间的统计经验关系，另一种是通过辐射传输模型从冠层光辐射信息反演LAI；第一种方法缺乏普适性，在某地建立的经验关系很难推广到另一地，第二种方法计算非常复杂，且输入参数多，在反演时容易出现异参同效，降低LAI的反演精度。
技术实现思路
为解决传统通过辐射传输模型从冠层光辐射信息反演获取LAI的方法存在的多参同效的问题，本专利技术基于逆...
【技术保护点】
1.基于逆高斯过程反演叶面积指数的农作物长势监测方法，其特征在于，具体步骤如下：/nS1、使用传感器无差别大气校正方法SIAC获取一致性的哨兵2号地表反射率；/nS2、使用样本点对应的哨兵2号地表反射率的时间序列数据，提取待测的作物各个关键性生育期，进行监督分类以获取研究区作物空间分布图；/nS3、针对作物对应的PROSAIL模型参数集合进行广泛采样，以获取黑土壤背景下PROSAIL模拟的作物光谱和包含土壤信息背景下PROSAIL模拟的作物光谱；/nS4、利用哨兵2号的波谱响应函数将S3中模拟的作物光谱转换为与哨兵2号对应的波段光谱，即获得黑土壤背景下PROSAIL模拟的地...
【技术特征摘要】
1.基于逆高斯过程反演叶面积指数的农作物长势监测方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1、使用传感器无差别大气校正方法SIAC获取一致性的哨兵2号地表反射率；
S2、使用样本点对应的哨兵2号地表反射率的时间序列数据，提取待测的作物各个关键性生育期，进行监督分类以获取研究区作物空间分布图；
S3、针对作物对应的PROSAIL模型参数集合进行广泛采样，以获取黑土壤背景下PROSAIL模拟的作物光谱和包含土壤信息背景下PROSAIL模拟的作物光谱；
S4、利用哨兵2号的波谱响应函数将S3中模拟的作物光谱转换为与哨兵2号对应的波段光谱，即获得黑土壤背景下PROSAIL模拟的地表反射率和包含土壤信息背景下PROSAIL模拟的地表反射率；
S5、对S4所得的黑土壤背景下PROSAIL模拟的地表反射率进行主成分分析，选前4个主成分作为纯冠层的光谱反射特征；同时，对实测土壤光谱曲线对应的哨兵2号反射率进行主成分分析，选前2个主成分作为纯土壤的光谱反射特征；
S6、基于S5所得的纯冠层的光谱反射特征和纯土壤的光谱反射特征，对S4所得包含土壤信息背景下PROSAIL模拟的地表反射率进行线性分解，得到PROSAIL模拟的纯冠层反射率；
S7、利用高斯过程模拟学习S4所得黑土壤背景下PROSAIL模拟的地表反射率与LAI之间的映射关系，实现纯冠层光谱反射率到LAI的预测，得到训练好的高斯过程模型；
S8、基于S5的主成分分析所得结果，对原始的哨兵2号影像进行线性分解，得到对应的纯冠层反射率；再将S6得到的PROSAIL模拟的纯冠层反射率与其进行对比，选取与其最接近的PROSAIL模拟的纯冠层反射率输入S7所训练好的高斯过程模型，得到LAI；以历史近3年的地块平均LAI轨迹作为基准，将当年LAI轨迹与此进行对比，从而对当前作物的长势的好差进行判断。
2.如权利要求1所述的基于逆高斯过程反演叶面积指数的农作物长势监测方法，其特征在于，所述S3具体方法为：根据大量的实测样本点获取作物对应的PROSAIL模型的主要生物物...
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