公开(公告)号：CN108662991B

公开(公告)日：2020-02-07

申请号：CN201810306673.8

申请日：2018-04-08

申请人： 浙江大学

发明人： 刘围围 ,  黄敬峰

IPC分类号： G01B11/28 ,  G06T5/00

摘要： 本发明公开了一种基于高空间分辨率遥感卫星影像的地块尺度冬小麦叶面积指数(LAI)估算方法，包括：步骤1、通过冬小麦大田试验，获取采样点的冬小麦抽穗前关键生育时期的叶面积指数数据；步骤2、获取覆盖冬小麦大田试验研究区的高空间分辨率遥感影像，进行预处理后，再经过波段计算得到与步骤1中采样点对应的植被指数；步骤3、将叶面积指数数据和植被指数，部分用于构建模型，剩余部分作为验证数据；步骤4、利用验证数据对构建的模型进行验证，获取模型的决定系数R2和均方根误差，选取决定系数R2最大和均方根误差最小的模型为最优模型；步骤6、将获取的最优模型应用于地块尺度冬小麦叶面积指数估算。

公开(公告)号：CN108662991A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810306673.8

申请日：2018-04-08

申请人： 浙江大学

发明人： 刘围围 ,  黄敬峰

IPC分类号： G01B11/28 ,  G06T5/00

摘要： 本发明公开了一种基于高空间分辨率遥感卫星影像的地块尺度冬小麦叶面积指数(LAI)估算方法，包括：步骤1、通过冬小麦大田试验，获取采样点的冬小麦抽穗前关键生育时期的叶面积指数数据；步骤2、获取覆盖冬小麦大田试验研究区的高空间分辨率遥感影像，进行预处理后，再经过波段计算得到与步骤1中采样点对应的植被指数；步骤3、将叶面积指数数据和植被指数，部分用于构建模型，剩余部分作为验证数据；步骤4、利用验证数据对构建的模型进行验证，获取模型的决定系数R2和均方根误差，选取决定系数R2最大和均方根误差最小的模型为最优模型；步骤6、将获取的最优模型应用于地块尺度冬小麦叶面积指数估算。