[发明专利]全球植被覆盖度估算方法

摘要

本发明提供了一种全球植被覆盖度估算方法，包括：先根据全球植被类型分布情况选取若干个全球陆表空间采样点；在采样点处获取卫星遥感数据中空间分辨率较高的第一地表反射率数据和空间分辨率较低的第二地表反射率数据，再以第一地表反射率数据通过像元二分模型得到植被覆盖度训练样本。然后在采样点处提取第二地表反射率数据及其空间上对应的根据第一地表反射率数据计算的植被覆盖度，分别作为训练样本的输入和输出对广义回归神经网络模型进行训练，最后使用训练好的模型根据第二地表反射率数据估算全球陆表植被覆盖度。其充分利用了地面实测资料、高空间分辨率遥感观测数据和人工智能学习算法，具有稳定性好、适应性强、精度高、易于操作等优点。

主权项

一种全球植被覆盖度估算方法，其特征在于，该方法包括：根据全球植被类型分布情况选取若干个全球陆表空间采样点；在所述若干个全球陆表空间采样点处，获取卫星遥感数据中空间分辨率较高的第一地表反射率数据和空间分辨率较低的第二地表反射率数据；根据所述第一地表反射率数据以像元二分模型计算所述若干个全球陆表空间采样点处的植被覆盖度；在每个全球陆表空间采样点处，提取所述第二地表反射率数据及其空间上对应的根据所述第一地表反射率数据计算的植被覆盖度分别作为训练样本的输入和输出，训练广义回归神经网络模型；使用经过训练的广义回归神经网络模型根据所述第二地表反射率数据计算全球陆表的植被覆盖度。