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申请/专利权人：中科星图智慧科技安徽有限公司
摘要：本发明公开了一种基于SAR影像极化特征和纹理特征获取LAI的反演方法，包括步骤：S1、获取实测LAI数据；S2、获取SAR影像数据，对SAR影像数据进行预处理；S3、获取特征参数，利用特征参数构建特征矩阵；S4、获取特征参数与实测LAI数据之间，以及特征参数之间的相关性系数；S5、依据特征参数之间的相关性系数对特征参数进行共线分析，并基于此对特征矩阵进行降维处理，获取优化特征矩阵；S6、利用优化特征矩阵对LAI估算模型进行反演训练，优化LAI估算模型参数。本方法采用合成孔径雷达数据，能够在天气干扰较大的条件下实现农作物的LAI反演，并引入了SAR纹理特征参数，能够更加充分的反映农作物的表型结构，可有效提升LAI的反演精度。
主权项：1.一种基于SAR影像极化特征和纹理特征获取LAI的反演方法,其特征在于，包括步骤：S1、获取实测叶面积指数LAI数据；S2、获取与实测LAI数据同时期合成孔径雷达SAR影像数据，并对SAR影像数据进行预处理；S3、获取预处理后SAR影像数据的特征参数，利用特征参数构建特征矩阵；S4、对特征矩阵和实测LAI数据进行相关性分析，获取特征参数与实测LAI数据之间，以及特征参数之间的相关性系数；S5、依据特征参数之间的相关性系数对特征参数进行共线分析，依据共线分析结果，采用主成分分析方法PCA对特征矩阵进行降维处理，获取优化特征矩阵；S6、利用优化特征矩阵对LAI估算模型进行反演训练，优化LAI估算模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科星图智慧科技安徽有限公司 一种基于SAR影像极化特征和纹理特征获取LAI的反演方法
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