论文部分内容阅读
目的 叶面积指数(LAI)是重要的植被生物理化参数,对农作物长势和产量预测具有重要研究意义。基于物理模型和经验模型的LAI估算方法被认为是当前最常用的方法,但两种方法的估算效率和精度有限。近年来,机器学习算法在遥感监测领域广泛应用,算法具有描述非线性数据拟合、融合更多辅助信息的能力为了评价机器学习算法在玉米LAI遥感估算中的适用性,本文分析比较了随机森林和BP神经网络算法估算玉米LAI的能力,并与传统经验模型进行了比较。方法 以河北省怀来县东花园镇为研究区,基于野外实测玉米LAI数据,结合同时