【摘 要】
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植被生长态势的监测对城市绿化和社会生态文明建设有重要的作用，植被水分的缺失会影响植被的正常生长发育。传统的高光谱反演方法尽管可以反演出植被冠层含水量，但因为实际问题难以应用监测城市植被。以普通可见光图像为基础，融合HSCNN神经网络和PCA （主成分提取）方法，利用最小二乘法和ElasticNet2种回归方法构建植被冠层含水量反演模型。通过实验验证2种模型均可在可见光范围内反演植被含水量，其中El
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61976150）； 山西省晋中市科技重点研发计划（Y19No.NGII20181206）； 山西省晋中市科技重点研发计划项目（Y19No.NGII20181206）； 赛尔网络下一代互联网技术创新项目（NGII20181206）；
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植被生长态势的监测对城市绿化和社会生态文明建设有重要的作用，植被水分的缺失会影响植被的正常生长发育。传统的高光谱反演方法尽管可以反演出植被冠层含水量，但因为实际问题难以应用监测城市植被。以普通可见光图像为基础，融合HSCNN神经网络和PCA （主成分提取）方法，利用最小二乘法和ElasticNet2种回归方法构建植被冠层含水量反演模型。通过实验验证2种模型均可在可见光范围内反演植被含水量，其中ElasticNet方法的模型准确率更高。
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