利用机器学习的植被净初级生产力遥感估算方法

摘要

本发明公开了一种基于多源遥感产品，通过机器学习构建植被净初级生产力(Net Primary Production，NPP)估算模型的方法，该方法针对海量数据产品的分析特点，提出采用机器学习的方法模拟和构建全球植被净初级生产力估算模型，同时基于该模型计算了各个相关特征产品在植被净初级生产力估算中的重要性。主要分四步：(1)收集NPP空间观测产品和NPP相关变量的空间观测产品；(2)数据归一化处理；(3)训练NPP估算模型；(4)评估各个因素在估算NPP模型中的重要性。该方法为利用多空间观测数据开展植被净初级生产力的估算提供了一种新思路。