基于Sentinel-2多光谱数据和机器学习算法的冬小麦LAI遥感估算.pdf

基于Sentinel-2多光谱数据和机器学习算法的冬小麦LAI遥感估算 本文旨在丰富大田尺度下冬小麦叶面积指数的遥感估算方法，并提高估算精度。通过结合Sentinel-2多光谱卫星数据和地面同步观测的冬小麦叶面积指数样点数据，应用偏最小二乘回归（PLSR）、反向传播神经网络（BPNN）和随机森林（RF）法构建冬小麦叶面积指数估算模型，进行区域冬小麦叶面积指数遥感反演。 一、Sentinel-2多光谱卫星数据应用 Sentinel-2是欧洲空间局（ESA）于2015年至2017年间发射的一系列地球观测卫星，旨在提供高分辨率的多光谱遥感数据，以满足对地球表面监测和环境监测的需求。Sentinel-2卫星携带的多光谱仪器可以获取13个波段的数据，涵盖了可见光、近红外和短波红外波段，提供了丰富的遥感信息。 本研究中，我们使用Sentinel-2多光谱卫星数据来估算冬小麦叶面积指数。通过对Sentinel-2卫星数据的分析，我们发现 Sentinel-2多光谱卫星数据中心842 nm近红外B8波段与冬小麦叶面积指数相关性最好，样本总体相关系数为0.778。 二、机器学习算法在冬小麦LAI估算中的应用 机器学习算法是近年来发展起来的一种人工智能技术，通过对大规模数据的分析和学习，可以自动地提取数据特征和规律，并用于预测和决策。在本研究中，我们应用了偏最小二乘回归（PLSR）、反向传播神经网络（BPNN）和随机森林（RF）三种机器学习算法来构建冬小麦叶面积指数估算模型。 PLSR是一种基于偏最小二乘的回归算法，能够处理高维数据之间的非线性关系。BPNN是一种基于人工神经网络的机器学习算法，可以学习和模拟复杂的非线性关系。RF是一种基于决策树的机器学习算法，可以处理高维数据之间的非线性关系，并具有很高的泛化能力。 在本研究中，我们发现RF算法预测效果最佳，R²为0.72，RMSE为0.53，RE为16.83%。这表明RF算法可以很好地捕捉冬小麦叶面积指数的变化规律，并提供了一个高精度的估算模型。 三、winter小麦叶面积指数遥感估算模型 通过对Sentinel-2多光谱卫星数据和机器学习算法的分析，我们建立了一个winter小麦叶面积指数遥感估算模型。该模型可以基于Sentinel-2卫星数据，实时估算winter小麦叶面积指数，并提供了一个快速、准确的遥感估算方法。 四、结论 本研究表明，基于Sentinel-2多光谱卫星数据和机器学习算法的winter小麦叶面积指数遥感估算模型，可以提供一个高精度的估算结果，能够满足实际应用的需求。该模型可以应用于冬小麦叶面积指数的遥感监测和估算，为冬小麦生产和管理提供了一个重要的技术支持。