一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法技术

本发明专利技术提出了一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法。属于定量遥感卫星产品生成技术领域，通过训练样本集的构建，采用XGBoost模型反演晴空叶面积指数。并通过构建某样点某时刻前后三年的Landsat叶面积指数时间序列，利用SSA‑BiTCN‑Attention模型对此进行学习和预测，提高反演精度。最后，在全球任意区域应用该模型，反演受云遮挡像元下的Landsat叶面积指数值。该方法有效改善了因云层遮挡而造成的叶面积指数数据缺失问题，提高了叶面积指数反演的准确度和时空连续性，为更准确的全球植被监测和气候预测提供了重要的数据支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及定量遥感卫星产品生成，尤其涉及一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法。

技术介绍

1、叶面积指数(leaf area index,lai)是指单位地表面积上植被叶片总面积的一半，是表征植被冠层结构和生长状况的重要参数。叶面积指数在生态系统研究中具有重要作用，如定量描述植被冠层光合作用、蒸腾作用和碳水循环过程，评估农作物长势和预测产量，分析全球气候变化对陆地生态系统的影响等。目前，叶面积指数产品主要通过经验方法、辐射传输模型等方法由遥感数据反演得到。然而，现有的全球性叶面积指数产品(如modis、glass等)空间分辨率较低(如500m、1km)，难以满足区域尺度上精细化生态系统管理的需求。此外，由于云、雾等大气影响，现有叶面积指数产品往往存在大量时空不连续的问题，限制了其在动态监测植被生长过程等方面的应用。

2、近年来，一些学者尝试利用landsat等高空间分辨率遥感数据反演叶面积指数。然而，现有方法大多基于统计模型，很少考虑叶面积指数时间序列的先验知识，且处理数据量较少，很难获得大范围的时空连续叶面积指数产品。另外本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法，其特征在于：所述的方法包括：

2.根据权利要求1所述的顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法，其特征在于：所述的Landsat地表反射率数据包括Landsat TM、ETM+和OLI传感器的数据，利用波段转换系数将Landsat TM、ETM+的地表反射率转换至OLI的地表反射率；

3.根据权利要求1所述的顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法，其特征在于：所述的匹配Landsat地表反射率和GLASS叶面积指数时，遵循以下规则：

4.根据权利要求1所述的顾及时间约束的时空无...

【技术特征摘要】

1.一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法，其特征在于：所述的方法包括：

2.根据权利要求1所述的顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法，其特征在于：所述的landsat地表反射率数据包括landsat tm、etm+和oli传感器的数据，利用波段转换系数将landsat tm、etm+的地表反射率转换至oli的地表反射率；

3.根据权利要求1所述的顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法，其特征在于：所述的匹配landsat地表反射率和glass叶面积指数时，遵循以下规则：

4.根据权利要求1所述的顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法，其特征在于：使用fmask4.6算法识别所述的landsat晴空叶面积指数中的云、云阴影和晴空像元，筛选样点对应的晴空landsat叶面积指数作为目标值；

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【专利技术属性】
技术研发人员：张国东，尹高飞，胡江川，张翼，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：