多源数据同化融合的高时空分辨率叶面积指数估算方法

本发明公开了一种多源数据同化融合的高时空分辨率叶面积指数估算方法，包括以下步骤：步骤S1、基于机器学习，进行叶面积指数LAI反演估算；步骤S2、构建基于归一化差值植被指数NDVI植被生长趋势的LAI动态模型，结合初始时刻LAI，估算LAI背景场；步骤S3、采用集合卡尔曼滤波ENKF模型，将背景场的LAI初始估计与遥感观测的LAI相结合，进行数据同化，实现高分辨率时序LAI估算。本发明采用上述一种多源数据同化融合的高时空分辨率叶面积指数估算方法，通过高时空分辨率NDVI刻画植被生长趋势，结合机器学习的高精度反演能力与ENKF的多源数据融合优势，有效提升LAI产品的时空分辨率和精度，为精细化生态系统监测提供技术支撑。