基于Sentinel-2A影像干旱区棉花叶片SPAD数字制图

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植被叶片叶绿素是农业遥感反演的重要参数,叶绿素含量的变化与植被生长环境的胁迫程度、生理变化密切相关,故将植被叶绿素进行实时、动态监测对农业生产极为重要。然而,传统经验模型及叶绿素精准测量存在困难。基于高分辨率的Sentinel-2A数据,在机器学习框架下,利用光谱信息、最适光谱指数和基于PROSAIL辐射传输模型的生物协变量构建3种建模方案(方案1:光谱信息和最适光谱指数联合,方案2:光谱信息和物理模型生物协变量联合,方案3:光谱信息、最适光谱指数和物理模型生物协变量联合)。最终基于优选出的建模方案
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