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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明提出了一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法。属于定量遥感卫星产品生成技术领域，通过训练样本集的构建，采用XGBoost模型反演晴空叶面积指数。并通过构建某样点某时刻前后三年的Landsat叶面积指数时间序列，利用SSA‑BiTCN‑Attention模型对此进行学习和预测，提高反演精度。最后，在全球任意区域应用该模型，反演受云遮挡像元下的Landsat叶面积指数值。该方法有效改善了因云层遮挡而造成的叶面积指数数据缺失问题，提高了叶面积指数反演的准确度和时空连续性，为更准确的全球植被监测和气候预测提供了重要的数据支持。
主权项：1.一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法，其特征在于：所述的方法包括：构建训练样本集Ⅰ和训练样本集Ⅱ，匹配Landsat地表反射率和GLASS叶面积指数得到训练样本集Ⅰ，匹配地面实测叶面积指数与Landsat地表反射率得到训练样本集Ⅱ；组合训练样本集Ⅰ和训练样本集Ⅱ构建从Landsat地表反射率回归叶面积指数的XGBoost模型反演Landsat晴空叶面积指数；构建训练样本集Ⅲ，对于某样点某时刻的Landsat晴空叶面积指数，构建该样点该时刻前后三年的Landsat叶面积指数时间序列，提取所有样点对应的Landsat叶面积指数时间序列得到训练样本集Ⅲ；构建SSA-BiTCN-Attention模型，以样点Landsat晴空叶面积指数为输出，以该样点对应的时间序列中除该时刻的其他Landsat叶面积指数时间序列为输入；计算某区域的反演结果，应用SSA-BiTCN-Attention模型，反演受云遮挡像元下的Landsat叶面积指数值，最终得到Landsat时空无缝叶面积指数反演结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法
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