农业机械学报

作者：苏伟，姚婵，李颖，张明政，赵国强，刘峻明

单位：中国农业大学；农业农村部农业灾害遥感重点实验室,中国农业大学；农业农村部农业灾害遥感重点实验室,河南省气象科学研究所,中国农业大学；农业农村部农业灾害遥感重点实验室,河南省气象局,中国农业大学；农业农村部农业灾害遥感重点实验室,

关键词：玉米冠层; 叶面积指数; 超分辨率重建; SupReMe算法; 随机森林; PROSAIL模型

基金：国家自然科学基金项目（41671433）

针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20?m的红边波段（705、740、783?nm），其空间分辨率与可见光和近红外波段10?m的空间分辨率不一致，使Sentinel-2影像应用受到限制的问题，基于多光谱多分辨率估计的超分辨率（Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe）算法将空间分辨率20?m的6个波段重建为10?m；以重建后的影像为数据源，耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数（LAI），并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明，采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后，在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节；基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68，均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明，利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像，能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度，在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。

来源：2021年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

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