如何通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来准确估算植被参数？植被参数光学遥感反演方法(Python)及遥感与生态模型数据同化算法

目录

专题一 植被参数遥感反演理论

专题二 植被叶片及冠层反射率模拟与处理

专题三 植被遥感模型参数敏感性分析

专题四 基于查找表(LUT)方法反演植被参数

专题五 基于优化算法反演植被参数

专题六 基于机器学习反演植被参数

专题七 遥感数据同化理论

专题八 同化遥感反射率估算植被参数/作物产量

专题九 同化遥感产品估算植被参数/作物产量

更多应用

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传统的地面实测方法能够得到比较准确的植被参数（如叶面积指数、覆盖度、生物量、叶绿素、干物质、叶片含水量、FPAR等），但其获取信息有限，难以满足大范围提取植被参数的需求，尤其在异质地表区域。遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段，与传统地面实测方法不同，遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（即区域信息），且不会对生态系统造成破坏，能够长期、动态、连续地估算植被参数，在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。随着科学技术的发展和生态文明建设的需要，借助遥感数据反演植被参数，可为生态系统健康评价提供关键的数据支持，并且植被参数遥感反演是当前遥感应用研究的重要内容之一，也是国际遥感领域的热点研究方向。
光学遥感主要反映地物的光谱反射特性信息，如何通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来准确估算植被参数是本次学习的主要目的。为了让感兴趣学员在短时间内较系统的掌握植被参数光学遥感反演原理及前沿技术，注重理论与实践相结合，针对经验模型与物理模型反演方法，较为系统地阐释两种方法的建模思路与基本原理，并进行深入讨论，重点讲解物理模型反演方法涉及的遥感数据、辐射传输模型、模型参数敏感性分析、代价函数构建、反演算法、迭代求解等主要环节。
掌握植被参数光学遥感反演建模思路与基本步骤，且通过一步步讲解与上机操作，让学员具备解决植被参数遥感反演问题的能力。

专题一 植被参数遥感反演理论

结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、JAG等期刊文章讲解：
植被遥感前向建模
植被遥感反演模型 (经验/物理模型/…)                  
代价函数
反演算法 (查找表/优化方法/机器学习/…)
他山之石：其他地表参数如何反演？

专题二 植被叶片及冠层反射率模拟与处理

结合PYTHON编程语言操作：
叶片反射率模型PROSPECT
植被冠层反射率模型PROSAIL                 
不同传感器光谱响应函数
高光谱数据转换为多光谱数据
他山之石：如何利用PROSAIL模拟不同传感器(如无人机/卫星)光谱数据？

专题三 植被遥感模型参数敏感性分析

结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、JAG等期刊文章讲解：
模型参数敏感性分析必要性
模型参数敏感性分析方法(局部/全局/EFAST) 

结合PYTHON操作：
PROSAIL模型参数敏感性分析
不同传感器光谱特征敏感性分析
他山之石：如何开展生态/水文/作物/陆面模型参数敏感性分析？

专题四 基于查找表(LUT)方法反演植被参数

结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、JAG等期刊文章讲解：
查找表方法原理
基于蒙特卡洛方法模拟多条件下光谱反射率

结合PYTHON语言实现：
查找表方法反演植被参数
他山之石：如何基于查找表开展其他地表参数反演？

专题五 基于优化算法反演植被参数

结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、JAG等期刊文章讲解：
优化方法求解原理
代价函数构建                

结合PYTHON语言实现：
代价函数求解
算法：遗传算法
优化算法反演植被参数
他山之石：如何基于其他优化算法开展参数反演？

专题六 基于机器学习反演植被参数

结合PYTHON语言操作：
机器学习算法ANN/SVM/DecisionTree
基于机器学习+地面观测反演
基于机器学习+PROSAIL模型反演
Sentinel 2官方算法(Sentinel SNAP)原理与实现
区域结果成图
他山之石：如何基于深度学习算法开展参数反演？

专题七 遥感数据同化理论

结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS、EJA等期刊文章讲解：
生态模型
模型耦合
数据同化原理
数据同化算法
数据同化系统
区域结果成图
他山之石：如何耦合遥感与过程模型？

专题八 同化遥感反射率估算植被参数/作物产量

结合FORTRAN语言操作： 
作物生长模型
植被冠层反射率模型
模型耦合
变分同化
参数反演/产量估算
他山之石：如何执行EnKF同化？
如何借助其他编程语言开展数据同化？
如何开展水文/陆面/…模型同化？

专题九 同化遥感产品估算植被参数/作物产量

结合FORTRAN语言操作： 
作物生长模型
模型耦合
变分同化
参数反演/产量估算
他山之石：如何执行EnKF同化？
如何借助其他编程语言开展数据同化？
如何开展水文/陆面/…模型同化？

注：请提前自备电脑及安装所需软件

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为提高学习效果，赠送如下教程

基于查找表(lookup table，LUT)方法反演植被参数专题
1、结合RSE、IEEE TGRS、ISPRS等文章讲解
2、基于贝叶斯框架的植被遥感反演原理
3、查找表构建思路
4、植被冠层反射率模型PROSAIL   
5、基于蒙特卡洛方法模拟光谱反射率
6、代价函数构建原理
7、基于查找表求解代价函数                
8、结合MATLAB语言上机操作：
9、基于蒙特卡洛方法的PROSAIL模型模拟
10、卫星传感器(如Sentinel/Landsat/MODIS)反射率模拟
11、代价函数求解实现
12、查找表方法实现
13、基于查找表反演植被参数
他山之石：如何基于查找表开展其他地表参数反演？

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更多应用

如何利用有限数据发表更多SCI论文？丨利用ArcGIS快速提取有效的空间信息、获取有效的空间数据并进行可视化分析、选择空间尺度以探究环境污染物的响应强度、耦合地理信息和环境/生态数据_WangYan2022的博客-CSDN博客以ArcGIS软件为例，操作应用为皮，以探究环境/生态因子对污染物的影响为肉，以空间数据的关联和规律为骨，启发大家获取更多的SCI写作思路，解决论文发表瓶颈。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/132635234?spm=1001.2014.3001.5502R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Meta回归诊断、贝叶斯网络、MCMC参数优化及不确定性分析、Meta数据缺失值处理、Meta加权机器学习与非线性Meta分析_WangYan2022的博客-CSDN博客Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/132428460?spm=1001.2014.3001.5502碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求，遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳排放、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展_WangYan2022的博客-CSDN博客卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点，已成为监测全球碳盘查不可或缺的技术手段，卫星遥感也正在成为新一代 、国际认可的全球碳核查方法。本教程的目的就是梳理碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求，系统总结遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展，以实践的角度切实解决遥感技术在生态、能源、大气等领域的碳排放监测及模拟问题。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/132228643?spm=1001.2014.3001.5502