| 基于SupReMe影像重建和RF的玉米冠层LAI反演 |
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| 引用本文： | 苏伟,姚婵,李颖,张明政,赵国强,刘峻明. 基于SupReMe影像重建和RF的玉米冠层LAI反演[J]. 农业机械学报, 2021, 52(4): 190-196；256 |
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| 作者姓名： | 苏伟 姚婵 李颖 张明政 赵国强 刘峻明 |
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| 作者单位： | 中国农业大学土地科学与技术学院,北京100083;农业农村部农业灾害遥感重点实验室,北京100083;河南省气象科学研究所,郑州450003;河南省气象局,郑州450003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41671433） |
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| 摘 要： | 针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段（705、740、783nm）,其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率（Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe）算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数（LAI）,并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。
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| 关 键 词： | 玉米冠层 叶面积指数 超分辨率重建 SupReMe算法 随机森林 PROSAIL模型 |
| 收稿时间： | 2020-06-27 |
LAI Retrieving of Corn Canopy Based on SupReMe Image Reconstruction and Random Forest |
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| SU Wei,YAO Chan,LI Ying,ZHANG Mingzheng,ZHAO Guoqiang,LIU Junming. LAI Retrieving of Corn Canopy Based on SupReMe Image Reconstruction and Random Forest[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2021, 52(4): 190-196；256 |
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| Authors: | SU Wei YAO Chan LI Ying ZHANG Mingzheng ZHAO Guoqiang LIU Junming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | corn canopy leaf area index super-resolution reconstruction SupReMe algorithm random forest PROSAIL model |
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