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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于多源数据同化的叶面积指数和叶绿素浓度协同反演方法及系统包括以下步骤：下载并融合具有高时间分辨率和高空间分辨率的遥感影像，生成长时序多光谱冠层反射率数据；利用PROSAIL模型构建双植被指数查找表，与多光谱冠层反射率数据匹配，获得叶面积指数的模拟数据；在样地多个测量点进行测量，获得叶面积指数的实测数据；通过标准差加权算法对叶面积指数的模拟数据与实测数据进行数据同化，得到叶面积指数的同化数据；将同化数据代入双植被指数查找表，实现叶绿素浓度的协同反演，得到叶绿素浓度的空间分布和时间变化特征。本发明能够对叶面积指数和叶绿素浓度进行协同反演，降低了单独反演时的不确定性。
主权项：1.一种基于多源数据同化的叶面积指数和叶绿素浓度协同反演方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）下载并融合具有高时间分辨率和高空间分辨率的遥感影像，生成长时序多光谱冠层反射率数据；高时间分辨率是指每天至少获取一次遥感影像，高空间分辨率是指空间分辨率不大于10米；（2）利用PROSAIL模型构建双植被指数查找表，与多光谱冠层反射率数据匹配，获得叶面积指数的模拟数据；（3）在样地多个测量点进行测量，获得叶面积指数的实测数据；（4）通过标准差加权算法对叶面积指数的模拟数据与实测数据进行数据同化，得到叶面积指数的同化数据；（5）将同化数据代入双植被指数查找表，实现叶绿素浓度的协同反演，得到叶绿素浓度的空间分布和时间变化特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于多源数据同化的叶面积指数和叶绿素浓度协同反演方法及系统
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