针对叶面积指数(LAI)经典统计反演模型存在估算效果不理想以及反演效率低等问题,提出了一种基于农学物候的数据分割与主成分分析结合的遥感估算方法.综合了原始光谱和微分(或差分)光谱主成分信息作为自变量,融入了以农学物候为先验的数据分割思想,并引入了多尺度建模方式参与反演过程.以冬小麦为实验对象,进行数值模拟和比较分析.结果显示,该方法既能有效地提高整体估算精度,又能显著地改善数据饱和问题,且在全样本遍历时体现了稳定鲁棒性.
主成分分析(PCA) 农学物候 数据分割 多尺度建模 叶面积指数(LAI)