PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实现

news2024/11/23 9:47:45

原文链接：PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实现https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247602140&idx=7&sn=7c4ca9239865d536ba81ba4c26a34031&chksm=fa820e3bcdf5872d540c0dfe8c533c8696c8b4658427aab254f246a739f96b36bc3746dfbc8a&token=856431437&lang=zh_CN#rd

前言

传统的地面实测方法能够得到比较准确的植被参数（如叶面积指数、覆盖度、生物量、叶绿素、干物质、叶片含水量、FPAR等），但其获取信息有限，难以满足大范围提取植被参数的需求，尤其在异质地表区域。遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段，与传统地面实测方法不同，遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（即区域信息），且不会对生态系统造成破坏，能够长期、动态、连续地估算植被参数，在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。随着科学技术的发展和生态文明建设的需要，借助遥感数据反演植被参数，可为生态系统健康评价提供关键的数据支持，并且植被参数遥感反演是当前遥感应用研究的重要内容之一。

第一：遥感基础理论
1.遥感平台与传感器、国内外主要陆地卫星
2.遥感基本原理、光谱响应函数、遥感数据处理流程

3.遥感在陆地生态系统监测方面的应用
第二：Python编程语言
1.软件安装
2.工程文件建立、基本语法操作

3.TXT文本文件及遥感图像的读取与运算操作
第三：植被参数遥感反演理论与实现-part1
1.遥感反演植被参数类型
1.1生化组分（叶绿素、氮、干物质、叶片水分含量、花青素）
1.2生物物理参数（LAI、LAD、树高、生物量）
1.3生理生态参数（FPAR、ET）
2.植被参数遥感反演模型
2.1经验模型
2.1.1线性模型
2.1.2指数模型
2.1.3对数模型
…
2.2物理模型
2.2.1辐射传输模型
2.2.1.1PROSAIL前向模型反射率模拟
2.2.1.2输入参数：LAI/LAD/叶绿素/花青素/干物质/类胡萝卜素/水分含量/…
2.2.1.3输出参数：植被冠层反射率

2.2.1.4提供Python程序源代码
以Python代码为例上机操作反射率模拟流程
模拟叶片反射率与透射率
模拟植被冠层400-2500 nm高光谱反射率曲线
模拟Landsat OLI、MODIS等遥感传感器多光谱反射率数据
2.3几何光学模型
2.4混合模型
2.5计算机模拟模型
2.6不同方法对比分析
3.参数敏感性分析
3.1待优化参数选择
3.2局部敏感性分析
3.3全局敏感性分析
3.4EFAST敏感性分析方法
3.5SIMLAB软件操作流程

PROSAIL模型参数全局敏感性分析

4.模型参数在高光谱波段（400-2500nm）处的敏感性

模型参数在Landsat OLI传感器多光谱波段处的敏感性
第四：植被参数遥感反演理论与实现-part2
1.代价函数构建
反演方式
反演参数
“病态”问题
先验知识
函数极值问题
2.反演算法
优化技术
查找表
神经网络
遗传算法
遗传算法原理
遗传算法实现（Python源码）
测试函数极值求解
…
3.应用案例分析
第五：基于优化算法+PROSAIL模型的典型植被参数遥感反演建模

遥感反演模型构建

Python操作平台
卫星遥感观测反射率
PROSAIL模型模拟植被冠层反射率
代价函数构建
遗传算法
迭代求解
待优化参数的最优取值过程
第六部：基于人工神经网络ANN+PROSAIL模型的典型植被参数遥感反演建模
Python操作平台
卫星遥感观测反射率
PROSAIL模型模拟植被冠层反射率
人工神经网络ANN训练
待优化参数的最优取值过程
植被参数区域制图