【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供神经网络系统的植被参数遥感反演方法，包括：根据不同地表类型的地表反射率模拟模型，得到不同地表类型的植被参数和地表反射率之间的训练数据集；建立不同地表类型的植被参数和地表反射率之间的神经网络；根据大气辐射模型，得到不同气象条件下的地表反射率和表观反射率之间的训练数据集；建立不同大气条件下的地表反射率与表观反射率之间的神经网络；将多个神经网络组合为一个神经网络系统；将经过辐射定标或大气纠正后的遥感数据在所述神经网络系统中进行植被参数遥感反演。本专利技术能够利用多个不同的神经网络组合为神经网络系统，相对现有技术来说，对数据的模拟能力更强，所得到的结果更加精确。【专利说明】一种神经网络系统的植被参数遥感反演方法和装置
本专利技术涉及图像分析领域，尤其涉及一种神经网络系统的植被参数遥感反演方法和装置。
技术介绍
对卫星的遥感图像进行数据分析和处理，可以在宏观尺度上得到地面测量无法表征的一些植被参数。例如对叶面积指数(LAI)，也即单位面积内所有叶子的单面面积和进行估算，可以很好地表征土壤-植被-大气传输过程中的蒸散情况和土壤、物质交换过程，...
【技术保护点】
一种神经网络系统的植被参数遥感反演方法，其特征在于，包括：根据不同地表类型的地表反射率模拟模型，利用该模型结合不同的植被参数、气象环境数据、地表测量数据，得到不同地表类型的植被参数和地表反射率之间的训练数据集；建立不同地表类型的植被参数和地表反射率之间的神经网络；根据大气辐射模型，结合不同气象条件和地表反射率数据，得到不同气象条件下的地表反射率和表观反射率之间的训练数据集；建立不同大气条件下的地表反射率与表观反射率之间的神经网络；将多个神经网络组合为一个神经网络系统；将经过辐射定标或大气纠正后的遥感数据在所述神经网络系统中进行植被参数遥感反演。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：万华伟，王昌佐，王桥，
申请(专利权)人：环境保护部卫星环境应用中心，
类型：发明
国别省市：
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