CLAIR模型与Cloud模型

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Initial contribute: 2018-12-04

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:  
岳天祥编著
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yue@lreis.ac.cn
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Classification(s)

Method-focused categoriesData-perspectiveRemote sensing analysis

Detailed Description

Chinese {{currentDetailLanguage}} Chinese

CLAIR模型与Cloud模型

 

(1)    应用CLAIR模型估计叶片面积指数

式中,加权值被差异指数;是测量的近红外光反射率;是测量的红光反射率;是相应土地方向的坡度。

式中,是描述趋向于其渐近值的速率的参数;的渐近极限值。

估计的标准偏差的一阶近似为:

(2)    应用Cloud模型估计

投影在发射方向上的单位面积雷达截面

式中,参数表示完全郁闭的叶冠的雷达反向散射率;是计入了粗糙信息的干燥土壤的反向散射特性;是雷达波穿过叶冠时的双程衰减;是反射散射对土壤湿度的灵敏因子;表示了时冠的水分含量,等于叶冠高度;是土壤的体积水分含量;是雷达波的入射角。

糖用甜菜的的方程为:

式中,

计的标准偏差的一阶近似为:

 

参考文献:

Clevers J G WLeeuwen H J C:农作物生长监视中光学遥感数据与微波遥感数据的组合应用。RemoteSensing of Environment1996,56

模型元数据

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《资源环境数学模型手册》 (2018). CLAIR模型与Cloud模型, Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/f5168b7d-f4b7-496f-b71f-8966bbfc5e95
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Mingyuan Li
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2020-12-29
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