【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业水土工程领域，特别是基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法及系统。
技术介绍
1、prosail模型作为以机理和半机理构建关于叶片－冠层－大气之间辐射传输更为全面的物理辐射传输模型，基于遥感数据的油菜fpar研究中，通过辐射传输各个过程的辐射分量在内部与外部因素(冠层结构参数、气候因素)影响下对油菜分类与识别、种植面积提取和理化参量估算方面的研究较多。
2、国内外关于冠层fpar反演研究方法主要包括经验统计模型和物理模型，经验统计模型依靠光谱间的组合来反演植被冠层fpar，有着涉及参数变量少和反演效率高等优点，但是无法从辐射传输的角度说明冠层与冠层，冠层与地面之间fpar的波动过程，另外，传感器的太阳高度角和观测角等参数以及不同时刻和空间甚至植被类型都会造成模型反演的不确定性，因此该方法对于局部实验区反演效果还不错，但并不适用于大空间尺度范围的fpar反演，而物理模型考虑了辐射传输各个过程的辐射分量以及辐射传输间的能量平衡，对于大面积尺度冠层fpar研究更具有可行性，目前运用物理模型研究冠层fpar反演已成为近年来热点之一，prosail模型作为研究fpar常用物理模型，可以生成模型参数数据库，通过调整参数对植被指数进行设计、筛选以及评估进行回归拟合，但prosail模型内部参数获取及范围确定存在一定困难和不确定性，除此之外，冠层fpar实测值与植被种类、叶面积指数和叶倾角分布等密切相关，这也对精确反演fpar提出挑战，综上所述，国内外对基于遥感数据的植被fpar经验统计反演模型或物
技术实现思路
1、鉴于现有的基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法及系统中存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术的目的是提供基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法及系统，对于单一反演模型关于反演冬油菜冠层fpar的分析和预测过程中，需要大量参数进行校准，但参数范围通常基于实验小区域，且环境条件也会造成冠层fpar结果波动，本专利技术构建混合反演模型，对冬油菜冠层fpar反演精确和准确性进行评价，确定植被指数结合机器学习算法的最佳混合反演模型，为精确反演冬油菜冠层fpar提供保障。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其包括，获取prosail模型参数范围，模拟在不同参数范围下的冬油菜冠层fpar生育期结果，采集不同生育期的冠层遥感影像；通过不同生育期的冠层植被指数，结合机器学习算法构建混合反演模型，对冬油菜冠层混合反演进行评价；根据评价结果获取冬油菜冠层反演模型的优良指数，对地面物候观测数据进行校准。
5、作为本专利技术所述基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法的一种优选方案，其中：所述参数范围包括建立数据集将植被指数设置为自变量x，冠层fpar设置为因变量y，所述数据集包括数据集1和数据集2，建立植被指数和冠层fpar统计模型，所述统计模型是建立曲线拟合，根据曲线误差得到参数范围θ，所述生育期结果包括对参数范围θ进行分析剔除，获取prosail模型的敏感植被指数，所述遥感影像包括将敏感植被指数进行训练。
6、作为本专利技术所述基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法的一种优选方案，其中：所述训练包括通过prosail模型获得冬油菜冠层的叶片反射率和透射率，所述反射率包括通过计算直射冠层fpar得到，所述透射率包括通过计算散射冠层fpar得到，具体计算公式为：
7、
8、
9、αs＝1-ρsd-τsd-τss
10、αd＝1-ρdd-τdd
11、
12、其中，和分别为太阳直射通量和半球散射通量的冠层吸收率，αs和αd分别为单个冠层对太阳直射通量和半球散射通量的吸收率，τss和τsd分别为太阳通量的直接透过率和双半球透过率，τdd是双半球透射率，rsd是太阳入射通量的定向半球反射比因子和rdd是双半球反射系数，和分别为太阳辐射通量的定向半球反射率和冠层上方的双半球反射率，是冠层底部的双半球反射率，和分别为直射par和散射par。
13、作为本专利技术所述基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法的一种优选方案，其中：所述不同生育期的冠层指数包括根据直射par和散射par将生育期划分为苗、花、成熟期以及全生育期，所述构建混合反演模型包括将生育期的冠层植被指数通过红波段和近红外波段进行组合构建，所述红波段包括红外波段和红波段，所述近红外波段包括蓝波段和红边光谱波段，所述红外波段包括计算得到红边叶绿素指数，所述红波段包括计算得到归一化的红边叶绿素指数，具体计算步骤为：
14、计算得到红边叶绿素指数为：
15、
16、
17、
18、其中，arvi表示大气阻抗植被指数，cigreen表示绿色叶绿素指数，cired-edge表示红边叶绿素指数，rnir表示红外波段，rred表示红波段，rblue表示蓝波段，rr-e表示红边光谱波段；
19、计算得到归一化的红边叶绿素指数为：
20、
21、其中，mndvired-edge表示红边叶绿素指数，rnir表示红外波段，rblue表示蓝波段，rr-e表示红边光谱波段。
22、作为本专利技术所述基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法的一种优选方案，其中：所述蓝波段包括计算修正型土壤调节植被指数，具体计算公式为：
23、
24、其中，msavi表示修正型土壤调节植被指数，rred表示红波段，rnir表示红外波段；
25、所述红边光谱波段包括计算红边归一化植被指数，具体公式为：
26、
27、其中，rdvired-edge表示红边归一化植被指数，rnir表示红外波段，rr-e表示红边光谱波段。
28、作为本专利技术所述基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法的一种优选方案，其中：所述评价包括根据混合反演模型确定植被指数的范围，具体计算公式为：
29、
30、其中，wdrvi表示植被指数范围，rnir表示红外波段，rred表示红波段；
31、若植被指数范围在数据集1和数据集2内时，则不同植被指数反演冠层fpar未存在差异，此时植被指数在单一数据集中具有反演性能；
32、若植被指数范围在数据集1和数据集2外时，则不同植被指数反演冠层fpar存在差异，此时将两个数据集的系数和不同生育期的冠层植被指数进行升序排名，进一步进行混合反演冠层获取fpar的有效植被指数。
33、作为本专利技术所述基本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：所述参数范围包括建立数据集将植被指数设置为自变量x，冠层FPAR设置为因变量y，所述数据集包括数据集1和数据集2，建立植被指数和冠层FPAR统计模型，所述统计模型是建立曲线拟合，根据曲线误差得到参数范围θ，所述生育期结果包括对参数范围θ进行分析剔除，获取PROSAIL模型的敏感植被指数，所述遥感影像包括将敏感植被指数进行训练。
3.如权利要求2所述的基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：所述训练包括通过PROSAIL模型获得冬油菜冠层的叶片反射率和透射率，所述反射率包括通过计算直射冠层FPAR得到，所述透射率包括通过计算散射冠层FPAR得到，具体计算公式为：
4.如权利要求3所述的基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：所述不同生育期的冠层指数包括根据直射PAR和散射PAR将生育期划分为苗、花、成熟期以及全生育期，所述构
5.如权利要求4所述的基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：所述蓝波段包括计算修正型土壤调节植被指数，具体计算公式为：
6.如权利要求5所述的基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：所述评价包括根据混合反演模型确定植被指数的范围，具体计算公式为：
7.如权利要求6所述的基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：所述优良指数包括根据数据集1和数据集2的植被指数进行反演，确定最优的混合反演能力。
8.基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理系统，基于权利要求1～7任一所述的基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：包括，
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的基于改进PROSAIL模型的冬油菜冠层混合反演处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：所述参数范围包括建立数据集将植被指数设置为自变量x，冠层fpar设置为因变量y，所述数据集包括数据集1和数据集2，建立植被指数和冠层fpar统计模型，所述统计模型是建立曲线拟合，根据曲线误差得到参数范围θ，所述生育期结果包括对参数范围θ进行分析剔除，获取prosail模型的敏感植被指数，所述遥感影像包括将敏感植被指数进行训练。
3.如权利要求2所述的基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：所述训练包括通过prosail模型获得冬油菜冠层的叶片反射率和透射率，所述反射率包括通过计算直射冠层fpar得到，所述透射率包括通过计算散射冠层fpar得到，具体计算公式为：
4.如权利要求3所述的基于改进prosail模型的冬油菜冠层混合反演处理方法，其特征在于：所述不同生育期的冠层指数包括根据直射par和散射par将生育期划分为苗、花、成熟期以及全生育期，所述构建混合反演模型包括将生育期的冠层植被指数通过红波段和近红外波段进行组合构建，所述红波段包括红外波段和红波段，所述近红外波段包括蓝波段和红边光谱波段，所述红外波段包括计算得到红边叶绿...
【专利技术属性】
技术研发人员：张超，孔纪迎，骆振海，唐敏，刘锐，协子昂，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：
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