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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來,伴隨著光學(xué)遙感技術(shù)的迅速發(fā)展,使得利用光學(xué)遙感手段快速、大面積獲取農(nóng)業(yè)信息成為可能。但是實(shí)際應(yīng)用中還存在著不少問題,以致于監(jiān)測(cè)精度一直不夠理想,其中一個(gè)重要的原因就是對(duì)植被光學(xué)遙感物理模型研究尚不夠深入準(zhǔn)確。因此本文希望通過對(duì)植被二向反射率模型(BRDF,Bidirectional Reflectance Distribution Function)的研究,增強(qiáng)人們對(duì)冠層BRDF與植被生化組分和植被冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)之間聯(lián)系的認(rèn)識(shí),進(jìn)
2、而促進(jìn)光學(xué)遙感在農(nóng)業(yè)信息獲取上的應(yīng)用。
本文首先介紹了植被BRDF物理模型的發(fā)展?fàn)顩r,以及近年來基于物理模型的一些反演方法的研究進(jìn)展情況。
根據(jù)本文研究對(duì)象小麥冠層結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),選擇了一種適合于小麥冠層的基于輻射傳輸方程的植被BRDF模型作為研究對(duì)象,該模型由快速冠層反射率(FCR,F(xiàn)ast Canopy Reflection)模型、葉片反射率模型(PROSPECT)、橢圓模型以及太陽高度角模型等四個(gè)子模型組成
3、。
通過實(shí)測(cè)冠層和葉片數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)相比對(duì),對(duì)FCR模型和PROSPECT模型的精度進(jìn)行驗(yàn)證,并分析了誤差可能產(chǎn)生的原因。
本文所用的植被BRDF模型建立于一定的假設(shè)條件下,因此模型的模擬數(shù)據(jù)與觀測(cè)數(shù)據(jù)之間多多少少會(huì)存在異常。這就導(dǎo)致利用BRDF模型反演植被冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)和生化組分參數(shù)時(shí),如果不加選擇的直接使用所有觀測(cè)數(shù)據(jù),勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致模型的反演不夠精準(zhǔn)。針對(duì)這種情況,本文構(gòu)建了一種分階段反演方法,兩個(gè)階段分別利
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