一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法

本发明提出了一种顾及时间约束的时空无缝高分辨率叶面积指数反演方法。属于定量遥感卫星产品生成技术领域，通过训练样本集的构建，采用XGBoost模型反演晴空叶面积指数。并通过构建某样点某时刻前后三年的Landsat叶面积指数时间序列，利用SSA‑BiTCN‑Attention模型对此进行学习和预测，提高反演精度。最后，在全球任意区域应用该模型，反演受云遮挡像元下的Landsat叶面积指数值。该方法有效改善了因云层遮挡而造成的叶面积指数数据缺失问题，提高了叶面积指数反演的准确度和时空连续性，为更准确的全球植被监测和气候预测提供了重要的数据支持。