[发明专利]基于遥感影像优化PROSAIL模型参数的叶面积指数和叶绿素含量的反演方法

权利要求书

1.一种基于遥感影像优化PROSAIL模型参数的叶面积指数和叶绿素含量的反演方法，该方法包括下列顺序的步骤：

（1）下载遥感影像并对其进行预处理，得到多光谱冠层反射率数据；

（2）运用PROSAIL模型，根据不同的参数组合建立查找表，确定不同参数和冠层反射率的关系即回归方程，所述的参数是指叶面积指数LAI、叶绿素含量LCC、结构参数N、干物质含量C_m以及等效水厚度C_W；

（3）建立目标函数，结合多光谱冠层反射率数据，优化参数，使目标函数得到全局最小值，每次参数优化之后都需要再次执行步骤（2），直到得到目标函数的全局最小值，得到对应的参数组合，并用多光谱冠层反射率数据对参数进行更新；

（4）根据步骤（3）所得到的参数组合、步骤（2）得到的回归方程以及多光谱冠层反射率数据，即可反演得到叶面积指数LAI和叶绿素含量LCC。

2.根据权利要求1所述的基于遥感影像优化PROSAIL模型参数的叶面积指数和叶绿素含量的反演方法，其特征在于：所述的对遥感影像的预处理包括对遥感影像的辐射校正、几何校正、大气校正，得到多光谱冠层反射率数据，以及根据已有的土地利用矢量图、多光谱冠层反射率数据以及物候经验，利用软件将植被区域提取出来。

3.根据权利要求1所述的基于遥感影像优化PROSAIL模型参数的叶面积指数和叶绿素含量的反演方法，其特征在于：根据所述的五个可变参数建立查找表，即叶面积指数LAI（0.3-7.5）、叶绿素含量LCC（10-90）、结构参数N（1.0-2.5）、干物质含量C_m（0.005-0.01）、等效水厚度C_W（0.01-0.02），在运用PROSAIL模型建立查找表时，LAI以0.5的步长共15个作为输入；LCC以5的步长共17个作为输入；结构参数N以0.1的步长共16个作为输入；干物质含量C_m以0.005的步长共2个作为输入；等效水厚度C_W以0.01的步长共2个作为输入，共计有16320个参数组合，即可模拟得到16320个不同的多光谱冠层反射率数据；所述的由五个可变参数所建立的查找表可得到不同参数组合下的LAI-ρ_nir、LCC-ρ_g的关系方程，其中ρ_nir和ρ_g分别表示近红外波段和绿波段的冠层反射率，分析结构参数N与红波段、绿波段、近红外波段的相关性，选取相关性最好的建立回归方程。

4.根据权利要求3所述的基于遥感影像优化PROSAIL模型参数的叶面积指数和叶绿素含量的反演方法，其特征在于：建立目标函数，目标函数表达式如下：

RMSE=Σi=1m(ρj*-ρj)2m]]>

其中m表示波段数，表示观测的第j波段反射率，ρ_j表示模拟的第j波段反射率；

对参数组合进行预选择，根据除LAI参数外不同参数组合的LAI-ρ_nir关系方程结合多光谱冠层反射率数据可以反演得到叶面积指数LAI，判断整个区域的LAI是否在给定的LAI边界内，若有超过5%不在边界内，则相应的参数组合被排除；根据除LCC参数外不同参数组合的LCC-ρ_g关系方程结合多光谱冠层反射率数据可以反演得到叶绿素含量LCC，判断整个区域的LCC是否在给定的LCC边界内，若有超过5%不在边界内，则相应的参数组合被排除。