【摘 要】
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叶面积指数是描述植被生长状况的重要指示因子,及时准确地估计叶面积指数对于构建生态系统和作物生长模型,检测农业林业环境具有重大的研究意义。相比较传统的叶面积获得方法,遥感技术因其快速准确,观测范围大,无损且客观等优势,成为获得大尺度区域叶面积指数的主要方法。本文选取帽儿山部分山区作为研究区域,国产GF-1多光谱卫星遥感影像作为研究数据,将基于遥感影像的林地叶面积指数反演方法分为遥感影像的分类和林地叶
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叶面积指数是描述植被生长状况的重要指示因子,及时准确地估计叶面积指数对于构建生态系统和作物生长模型,检测农业林业环境具有重大的研究意义。相比较传统的叶面积获得方法,遥感技术因其快速准确,观测范围大,无损且客观等优势,成为获得大尺度区域叶面积指数的主要方法。本文选取帽儿山部分山区作为研究区域,国产GF-1多光谱卫星遥感影像作为研究数据,将基于遥感影像的林地叶面积指数反演方法分为遥感影像的分类和林地叶面积指数的反演两个过程进行研究。具体研究成果为:（1）制作数据集,包括预处理遥感影像数据,提取六种植被指数,构建PROSIAL模型获取叶面积指数数据,根据光谱特征对研究区域遥感影像进行分类。（2）采用混沌初始化和非线性收敛因子调整策略针对群智能优化算法的种群初始化环节和算法寻优过程进行改进。（3）应用改进灰狼优化算法（IGWO）搜寻支持向量机（SVM）最优参数组合,构建SVM模型和IGWO-SVM模型,并实现对研究区域遥感影像的分类。分类实验结果显示,SVM模型的总体分类精度为98.48%,Kappa系数为0.9652;IGWO-SVM模型的总体分类精度为98.77%,Kappa系数为0.9719。SVM模型具有较高的分类精度,IGWO算法可以进一步优化SVM模型性能。（4）应用改进鬣狗优化算法（ISHO）代替BP神经网络的权值和偏置值更新过程,构建BP神经网络和ISHO-BP神经网络,并对林地叶面积指数进行反演。反演实验结果显示,BP神经网络最优结构为三层10神经元网络,均方根误差为0.1392,测试集决定系数为0.593;ISHO-BP神经网络均方根误差为0.1268,测试集决定系数为0.79。ISHO算法可跳出局部最优解,提升BP神经网络对叶面积指数的反演能力。
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