Xue-Ling LI, Ying-Ying DONG, Yi-Ning ZHU, Wen-Jiang HUANG. Leaf area index estimation with EnMAP hyperspectral data based on deep neural network [J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2020, 39(1): 111
- Journal of Infrared and Millimeter Waves
- Vol. 39, Issue 1, 111 (2020)
Fig. 1. 研究区EnMAP遥感数据及产品 (a) 主要作物分布图 (b) LAI产品
Fig. 2. 深度神经网络基本结构（a）卷积，（b）池化，（c）全连接
Fig. 3. 基于SSLLAI-Net的LAI反演流程图
Fig. 4. 基于SSLLAI-Net的叶面积指数定量反演散点密度图(a)谷物SSLLAI-Net5000 (b)玉米SSLLAI-Net5000 (c)油菜SSLLAI-Net5000 (d)其他作物SSLLAI-Net5000(e)谷物SSLLAI-Net300 (f)玉米SSLLAI-Net300 (g)油菜SSLLAI-Net300 (h)其他作物SSLLAI-Net300(i)谷物SSLLAI-Net50 (j)玉米SSLLAI-Net50 (k)油菜SSLLAI-Net50 (l)其他作物SSLLAI-Net50
Fig. 5. SSLLAI-Net LAI反演精度
Fig. 6. 基于SSLLAI-Net的研究区LAI反演结果(a) SSLLAI-Net5000 (b) SSLLAI-Net 50 (c) LAI差值对比(d) SSLLAI-Net5000局部 (e) SSLLAI-Net 50局部 (f) SSLLAI-Net5000局部 (g) SSLLAI-Net 50局部
Fig. 7. 基于SSLLAI-Net LAI的研究区LAI反演结果（带噪声）(a) SSLLAI-Net5000 (b) SSLLAI-Net 50 (c) LAI差值对比(d) SSLLAI-Net5000局部 (e) SSLLAI-Net 50局部 (f) SSLLAI-Net5000局部 (g) SSLLAI-Net 50局部
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Table 1. 基于SSLLAI-Net的植被叶面积指数定量反演精度
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Table 2. 基于SSLLAI-Net模型和统计类模型的LAI定量反演精度对比
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Table 3. 基于SSLLAI-Net的植被叶面积指数定量反演精度（带噪声）
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