植被生态遥感参数定量反演技术进展及其方法优化研究.docx
植被生态遥感参数定量反演技术进展及其方法优化研究
目录
植被生态遥感参数定量反演技术进展及其方法优化研究（1）．．．．．．4
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1遥感技术在植被生态领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2植被生态遥感参数定量反演的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
研究现状和发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.2发展趋势和挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
二、植被生态遥感参数定量反演技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
遥感数据获取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.1遥感数据获取途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.2数据预处理与校正．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
遥感参数与植被生态参数的关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.1遥感参数概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.2植被生态参数与遥感参数的关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
三、植被生态遥感参数定量反演方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
传统定量反演方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.1回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1.2物理模型反演．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
1.3经验模型反演．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
机器学习在定量反演中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.1监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.2无监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.3深度学习在遥感参数反演中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
四、方法优化研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
数据优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
1.1数据融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
1.2数据质量提升方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
2.1模型结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
2.2模型参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
算法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.1机器学习算法的选择与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
3.2优化算法的参数设置与调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
五、实证研究与应用分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
研究区域概况与数据获取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
定量反演方法的实际应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
2.1传统方法的实际应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
2.2机器学习方法的实际应用与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
植被生态遥感