[发明专利]基于植被指数的类胡萝卜素与叶绿素比值反演方法及系统

权利要求书

1.一种基于植被指数的类胡萝卜素与叶绿素比值反演方法，其特征在于，包括：

S1：构建多个候选植被指数组合；

构建多个候选植被指数组合的具体步骤为：

S11：通过辐射传输模型PROSPECT-5生成的模拟数据集DatasetA，获取模拟数据集DatasetA中样本的叶片参数，所述叶片参数包括：结构参数N、叶绿素含量Chl、类胡萝卜素含量Car、叶片水含量和干物质含量，将所述模拟数据集样本的叶片参数输入辐射传输模型PROSPECT-5进行正向运算，获得模拟数据集中样本的叶片反射率谱；

S12：通过所述叶片反射率谱，计算获取模拟数据集中样本的各类胡萝卜素指数和叶绿素指数；

S13：将所述类胡萝卜素指数和叶绿素指数与各自对应的类胡萝卜素和叶绿素含量分别进行线性回归；

S14：分别选取若干对类胡萝卜素含量和叶绿素含量敏感的植被指数，构建以类胡萝卜素指数除以叶绿素指数形式的植被指数组合VI₁，VI₂，VI₃和VI₄；

S2：分析所述多个候选植被指数组合对叶绿素和类胡萝卜素相关性变化的敏感性，选取对叶绿素和类胡萝卜素最不敏感的植被指数组合VI₁；

选取最不敏感的植被指数组合VI₁的具体步骤如下：

S21：利用辐射传输模型PROSPECT-5模拟不同叶绿素和类胡萝卜素相关性情况下的光谱数据集Dataset1-5，获取光谱模拟数据集Dataset1-5中样本的叶片参数，该叶片参数包括：结构参数N、叶绿素含量Chl、类胡萝卜素含量Car、叶片水含量和干物质含量，将所述叶片参数输入辐射传输模型PROSPECT-5进行正向运算，获得光谱模拟数据集Dataset1-5中样本的叶片反射率谱；

S22：通过所述光谱模拟数据集Dataset1-5的叶片反射率谱，计算获得光谱模拟数据集i的植被指数组合VI_i1，VI_i2，VI_i3和VI_i4，其中i表示光谱模拟数据集的编号，0＜i≤5；

S23：将VI_i1，VI_i2，VI_i3和VI_i4与所述各自对应光谱模拟数据集中的类胡萝卜素与叶绿素比值进行线性回归，选取对叶绿素和类胡萝卜素相关性变化最不敏感的植被指数组合VI₁；

S3：获取实测数据集，用于验证所述植被指数组合VI₁；

S4：将所述实测数据集随机划分为训练数据集和待测数据集，利用所述训练数据集的训练样本，建立所述训练样本的叶绿素和类胡萝卜素比值Car/Chl₂的线性校准模型；

S5：将所述植被指数组合VI₁代入所述线性校准模型，获得待测数据集中各待测样本的反演值；将各待测样本的反演值与各待测样本的类胡萝卜素与叶绿素比值Car/Chl₃进行对比，获得反演的精确度。

2.根据权利要求1所述的基于植被指数的类胡萝卜素与叶绿素比值反演方法，其特征在于，步骤S3中的验证过程如下：

S31：获取实测样本数据集，所述实测样本数据集包括：各实测样本的叶片反射率谱和类胡萝卜素与叶绿素比值Car/Chl；

S32：通过所述实测数据集的叶片反射率谱，计算获得实测数据集j的植被指数组合VI_j1，VI_j2，VI_j3和VI_j4，其中j表示模拟数据集的编号，0＜j≤3；

S33：将VI_j1，VI_j2，VI_j3和VI_j4与所述各自对应实测数据集j中的类胡萝卜素与叶绿素比值进行线性回归，以此验证在模拟数据中选择的植被指数组合VI₁在实测数据集中的性能比其他的植被指数组合VI₂，VI₃和VI₄的性能好。