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公开(公告)号:CN116664973A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310570545.5
申请日:2023-05-19
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/766 , G06V20/13 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于EVI和LST的中纬度林地SIF重构方法,包括:1)构建全球林地区域的EVI和LST像素集;2)构建中纬度区域内林地区域的EVI和LST的像素集;3)构建SIF数据集;4)建立中纬度林地区域的SIF预测模型。本发明将模型的预测因子数量压缩到两个(EVI和LST),所有预测因子的高分辨率卫星数据覆盖全球,且均可直接获取,显著提高了SIF重构的效率和普适性,从而能提高SIF在调节全球碳循环方面的应用价值。
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公开(公告)号:CN118172682A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410395020.7
申请日:2024-04-02
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种面向日光诱导叶绿素荧光SIF重构的云干扰削弱方法,包括:1)构建日光诱导叶绿素荧光SIF产品数据、卫星微波植被指数数据、植被数据和气象数据集;2)对数据集进行预处理3)构建基于微波植被指数的SIF重构模型;4)训练模型并进一步调整参数,以得到最优的SIF重构模型。本发明利用卫星微波观测数据,植被和气象数据,以及光合有效辐射数据实现了对每日的日光诱导叶绿素荧光SIF的重构,从而能直接应用于晴空和云天条件,有利于卫星微波对有云区域的植被日光诱导叶绿素荧光SIF的重构。
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