【摘 要】
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叶面积指数（LAI）是生物地球化学循环中重要的植被结构参数。LAI作为植被重要的生理生化参数,是描述陆地表面相关进程模型的主要输入参数,既可以描述植被冠层的几何结构特征,还提供相关的结构化定量信息,能够描述植被冠层表面初始能量交换。本文以河北省栾城县和四川省昭觉县作为实验基地,开展基于经验模型、PROSAIL模型、BP神经网络模型的GF-1影像LAI反演研究,探索一种基于遗传算法改进的BP神经网络
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叶面积指数（LAI）是生物地球化学循环中重要的植被结构参数。LAI作为植被重要的生理生化参数,是描述陆地表面相关进程模型的主要输入参数,既可以描述植被冠层的几何结构特征,还提供相关的结构化定量信息,能够描述植被冠层表面初始能量交换。本文以河北省栾城县和四川省昭觉县作为实验基地,开展基于经验模型、PROSAIL模型、BP神经网络模型的GF-1影像LAI反演研究,探索一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型,并对四种模型在玉米、水稻拔节期和抽穗期的反演结果进行比较,比对分析反演精度情况,确定玉米和水稻在不同生育期最优模型的选取,主要获得以下研究成果:（1）经验模型,6种植被指数与LAI的相关系数R在0.67以上,SAVI模型在玉米拔节期具有最高的反演精度,NDVI模型在玉米抽穗期和水稻拔节期反演精度最高,EVI模型在水稻抽穗期反演精度最高,表明在不同生育期应选用适宜的植被指数进行反演,而非单一地使用NDVI模型。（2）PROSAIL模型,反演结果比经验模型效果更好,玉米拔节期反演精度为R~2=0.6630,RMSE=0.6108,抽穗期反演精度为R~2=0.7730,RMSE=0.5037,水稻拔节期反演精度为R~2=0.6982,RMSE=0.5027,抽穗期反演精度为R~2=0.7035,RMSE=0.6523,与经验模型相比,玉米两个生育期的反演精度分别提高了3.6%、16.0%,水稻两个生育期的反演精度分别提高了3.8%、3.2%。（3）BP神经网络模型,LAI反演值与实测值吻合良好,玉米拔节期反演精度为R~2=0.7016,RMSE=0.4051,抽穗期反演精度为R~2=0.7025,RMSE=0.6308,水稻拔节期反演精度为R~2=0.6699,RMSE=0.5254,抽穗期反演精度为R~2=0.7290,RMSE=0.4264。（4）基于遗传算法改进的BP神经网络模型,反演结果具有比BP神经网络模型更高的预测精度。在玉米两个生育期的反演精度分别提高了4.3%、2.9%,水稻两个生育期的反演精度分别提高了9.5%、2.6%,在玉米两个生育期反演结果均取得了较高的精度,在水稻两个生育期反演结果则都取得了最高的精度。综上,GA-BP神经网络模型反演情况更符合作物生长状况,在玉米和水稻两个生育期适用性都很好。当参数条件无法满足时,经验模型是一种不错的方法,应根据不同生育期采用不同的植被指数反演效果更佳。以上结论可以为GF-1卫星在作物叶面积指数反演中的应用推广提供理论依据和方法支撑。
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