【摘 要】
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叶面积指数(LAI)是众多气象、环境、农业等模型的关键输入。尽管目前多个传感器的全球LAI产品已经相继发布,但是由于受反演方法局限性以及反射率产品质量的影响,这些由单一传
【机 构】
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北京师范大学/中科院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100875 北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室,北京,100875 北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京,100875
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叶面积指数(LAI)是众多气象、环境、农业等模型的关键输入。尽管目前多个传感器的全球LAI产品已经相继发布,但是由于受反演方法局限性以及反射率产品质量的影响,这些由单一传感器数据得到的LAI产品在时间上表现出一定的不连续性,这与自然生长植被LAI的变化规律不能一致。而神经网络在对复杂的、非线性数据的模式识别能力方面具有出色的表现,如在三层神经网络中,只要对隐层采用非线性递增映射函数,输出层采用线性映射函数,就可以用于对任意连续函数进行逼近。对于具有相同植被覆盖类型的同一地点多年的LAI 数据,在无自然灾害和人为破坏的前提下,可以构成一个非线性的连续的时间序列。
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