多源遥感数据反演农作物叶面积指数中的冠层模型改进与信息量评价方法研究

如何应用多源遥感数据反演农作物叶面积指数是国际遥感科学研究中的难点问题。为了解决这一问题，本项目首先针对农作物中最常见的行播种植方式、建立既适用于作物成行结构又适用于水平均一结构的冠层模型，以适合行播作物的关键生长期；以此模型为基础，本项目基于信息熵和冠层模型，发展评价遥感数据中含有相对于确定地表参数信息量的方法；从而解决目前遥感数据信息量评价方法研究比较薄弱的问题，提高多源遥感数据的利用率。同时开展对多源遥感数据的优化分析和对反演算法的改进，提高农作物叶面积指数的反演精度。项目提出的信息量评价方法，对于促进多源遥感信息的综合反演和应用、推动定量遥感在资源环境和地学领域的应用，有重要的科学意义和应用价值。