[发明专利]基于卷积神经网络和作物模型的作物收获指数反演方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于卷积神经网络和作物模型的作物收获指数反演方法，本专利通过选取作物生物量积累相关的基于MODIS数据的遥感指标‑作物吸收的光合有效辐射APAR、日间地表温度LSTD、夜间地表温度LSTN和陆表水指数LSWI，并进行直方图降维，作为卷积神经网络的输入层；利用MODIS的LAI数据通过集合卡尔曼滤波法同化作物生长模型WOFOST，通过少量的地面定标工作实现较大范围的反演从而获取较多的HI样本，作为输出层；通过卷积神经网络对模型进行训练、优化，从而实现作物收获指数大范围、高效的遥感监测。