一种融合因子分析和蚁群小波神经网络模型的夏玉米LAI反演方法

摘要

本发明提出一种基于GF‑2数据反演叶面积指数的因子分析‑蚁群小波神经网络模型，为快速准确大范围的作物LAI遥感反演提供了新方法。该方法包括如下步骤：步骤1)数据获取：以GF‑2数据为遥感数据源，依据实验方案获取LAI数据；步骤2)植被指数选取：选择20种广泛使用的植被指数作为因子分析‑蚁群小波神经网络模型输入变量；步骤3)模型构建：计算20种植被指数并提取GF2影像对应实测LAI的植被指数，分析植被指数与LAI之间的相关性。利用SPSS对植被指数进行因子分析，将得到的公共因子作为蚁群小波神经网络输入变量，对应LAI作为模型输出变量，进行LAI估算模型构建；步骤4)模型精度验证：使用构建的因子分析‑蚁群小波神经网络模型，验证模型的反演精度。