一种基于辐射传输模型与机器学习的草地生物量反演方法

本发明属于遥感应用技术领域，提供了一种基于辐射传输模型与机器学习的草地生物量反演方法，包括以下步骤：获取并处理目标区域的遥感数据、DEM数据和实测生物量数据；采用SCS+C方法进行地形校正；对PROSAIL模型中的输入参数进行全局敏感度分析，并据此校准输入参数；在模型中引入地形因子，并修正太阳天顶角和观测天顶角；利用模型生成模拟冠层反射率数据，构建数据集；结合模拟冠层反射率数据与地上生物量数据构建查找表LUT，并根据冠层光谱数据集进行机器学习建模；验证反演精度，输出草地地上生物量空间分布图。本反演方法在传统模型基础上引入地形因子，通过结合机器学习方法，提升模型对复杂地形区域的适应性和估算精度。