摘要
本发明公开了一种用于植被异常遥感探测的光谱指数自动生成方法,涉及植被异常探测技术领域,其技术要点为,包括以下步骤:S1、构建植被异常场景,通过辐射传输模型模拟不同植被异常等级的光谱数据,构建遥感光谱模拟数据集;S2、从多个候选指数形式中选择最优指数形式及相应的最优波段组合,并通过随机梯度下降算法优化系数,生成新型植被异常识别光谱指数;S3、利用植被异常光谱数据评估生成的光谱指数性能,对比传统光谱指数,验证在量化植被异常等级方面的效果。本发明利用的三维辐射传输模型能够低成本地模拟多种异常类型和过程的遥感响应特征,减少无关影响;本发明充分发挥了神经网络反向传播的自动优化功能,实现植被异常指数的自动优化。
技术关键词
自动生成方法
随机梯度下降
辐射传输模型
反射率数据
数据模拟方法
光线追踪技术
新型植被
叶面积指数
森林冠层
场景
景观
均匀层
建模方法
叶片
算法
方位角
参数
系统为您推荐了相关专利信息
轨迹预测方法
轨迹预测模型
订单
计算机可读指令
积层
轻量化无人机
上采样
无人机航拍图像
采样模块
特征金字塔
报告自动生成方法
机器学习算法技术
自动生成系统
保护身份信息
跨系统数据