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基于冠层反射率模型的作物参数多阶段反演方法研究进展 被引量:4
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作者 刘轲 黄平 +4 位作者 任国业 周清波 李源洪 王思 董秀春 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期190-198,共9页
利用遥感手段,基于冠层反射率(canopy reflectance,CR)模型反演农作物参数具有经济、高效、普适性好的特点,是智慧农业快速、精确监测区域尺度农情信息的理想方法。然而,CR模型反演过程受"病态反演"问题影响。针对此,前人提... 利用遥感手段,基于冠层反射率(canopy reflectance,CR)模型反演农作物参数具有经济、高效、普适性好的特点,是智慧农业快速、精确监测区域尺度农情信息的理想方法。然而,CR模型反演过程受"病态反演"问题影响。针对此,前人提出了多阶段目标决策(multi-stage,sample-direction dependent,target-decisions,MSDT)法和面向对象(object-based)反演法。分别依据CR模型参数的敏感性和不确定性,以及作物参数的空间分布特征,将反演过程划分为若干阶段,每阶段只反演部分参数,前阶段反演结果作为后阶段反演的先验知识,以此减少CR模型参数优化的不确定性,改善"病态反演"问题。该文系统总结了MSDT法与面向对象反演法,将其归纳为统一的"多阶段反演"方法,并提出概念模型。基于此,总结、讨论了多阶段反演中如下三方面共性问题,试分析可能的解决途径:1)多阶段反演决策还需要广泛比较、科学论证与改进,以确保其合理性和有效性;未来研究中,应将MSDT法与面向对象反演方法有机结合,在统一的多阶段反演技术框架下,制定更加合理的反演决策方法。2)CR模型的参数化精度可能影响多阶段反演;未来应尝试利用"天空地一体化"遥感技术和尺度转换方法获取先验知识,提高CR模型参数化精度。3)多阶段反演过程中,反演误差逐级传递;未来研究中,一方面应尝试识别并纠正前阶段反演中的误差,另一方面应合理利用前阶段反演结果,避免前阶段反演误差影响后阶段的反演。 展开更多
关键词 遥感 模型 作物 多阶段目标决策 面向对象 多阶段反演 作物参数
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