基于全局优化算法的农田组分温度反演方法

摘要

基于全局优化算法的农田组分（即叶片和土壤）温度反演方法，其步骤为：①数据输入：输入多角度热红外辐射通量密度的测量数据，以及农田组分温度的先验知识；②目标函数定义：使用多角度热红外辐射通量密度测量值误差分布的协方差矩阵和组分温度先验值误差分布的协方差矩阵构建目标函数；③迭代优化：使用全局优化算法模拟退火法对目标函数进行极小化，得到组分温度的反演值；④反演精度评价：计算组分温度后验概率分布的协方差矩阵，评价反演结果的精度。相比于传统的农田组分温度反演方法，本发明使用全局优化算法对目标函数进行极小化，反演精度较高，特别适用于农作物旱情监测等应用问题，在热红外数据处理与应用领域拥有广阔前景。