及遥感与生态模型数据同化算法实践技术)
查看原文https://mp.weixin.qq.com/s/-LCo0FaDKKBo92xnjYwe-Q目录内容简述专题一、植被参数遥感反演理论专题二、植被叶片及冠层反射率模拟与处理专题三、植被遥感模型参数敏感性分析专题四、基于查找表(LUT)方法反演植被参数专题五、基于优化算法反演植被参数专题六、基于机器学习反演植被参数专题七、遥感数据同化理论专题八、同化遥感反射率估算植被参数/作物产量专题九、同化遥感产品估算植被参数/作物产量传统的地面实测方法能够得到比较准确的植被参数如叶面积指数、覆盖度、生物量、叶绿素、干物质、叶片含水量、FPAR等但其获取信息有限难以满足大范围提取植被参数的需求尤其在异质地表区域。遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段与传统地面实测方法不同遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息即区域信息且不会对生态系统造成破坏能够长期、动态、连续地估算植被参数在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。随着科学技术的发展和生态文明建设的需要借助遥感数据反演植被参数可为生态系统健康评价提供关键的数据支持并且植被参数遥感反演是当前遥感应用研究的重要内容之一也是国际遥感领域的热点研究方向。光学遥感主要反映地物的光谱反射特性信息本文针对经验模型与物理模型反演方法较为系统地阐释两种方法的建模思路与基本原理并进行深入讨论重点讲解物理模型反演方法涉及的遥感数据、辐射传输模型、模型参数敏感性分析、代价函数构建、反演算法、迭代求解等主要环节。内容简述专题一、植被参数遥感反演理论结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、JAG等期刊文章讲解植被遥感前向建模植被遥感反演模型 (经验/物理模型/…)代价函数反演算法 (查找表/优化方法/机器学习/…)他山之石其他地表参数如何反演专题二、植被叶片及冠层反射率模拟与处理结合PYTHON编程语言操作叶片反射率模型PROSPECT植被冠层反射率模型PROSAIL不同传感器光谱响应函数高光谱数据转换为多光谱数据他山之石如何利用PROSAIL模拟不同传感器(如无人机/卫星)光谱数据专题三、植被遥感模型参数敏感性分析结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、JAG等期刊文章讲解模型参数敏感性分析必要性模型参数敏感性分析方法(局部/全局/EFAST)结合PYTHON操作PROSAIL模型参数敏感性分析不同传感器光谱特征敏感性分析他山之石如何开展生态/水文/作物/陆面模型参数敏感性分析专题四、基于查找表(LUT)方法反演植被参数结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、JAG等期刊文章讲解查找表方法原理基于蒙特卡洛方法模拟多条件下光谱反射率结合PYTHON语言实现查找表方法反演植被参数他山之石如何基于查找表开展其他地表参数反演专题五、基于优化算法反演植被参数结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、JAG等期刊文章讲解优化方法求解原理代价函数构建结合PYTHON语言实现代价函数求解算法遗传算法优化算法反演植被参数他山之石如何基于其他优化算法开展参数反演专题六、基于机器学习反演植被参数结合PYTHON语言操作机器学习算法ANN/SVM/DecisionTree基于机器学习地面观测反演基于机器学习PROSAIL模型反演Sentinel 2官方算法(Sentinel SNAP)原理与实现区域结果成图他山之石如何基于深度学习算法开展参数反演专题七、遥感数据同化理论结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、EJA等期刊文章讲解生态模型模型耦合数据同化原理数据同化算法数据同化系统区域结果成图他山之石如何耦合遥感与过程模型专题八、同化遥感反射率估算植被参数/作物产量结合FORTRAN语言操作作物生长模型植被冠层反射率模型模型耦合变分同化参数反演/产量估算他山之石如何执行EnKF同化如何借助其他编程语言开展数据同化如何开展水文/陆面/…模型同化专题九、同化遥感产品估算植被参数/作物产量结合FORTRAN语言操作作物生长模型模型耦合变分同化参数反演/产量估算他山之石如何执行EnKF同化如何借助其他编程语言开展数据同化如何开展水文/陆面/…模型同化
