《表2 基于SSLLAI-Net模型和统计类模型的LAI定量反演精度对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于EnMAP卫星和深度神经网络的LAI遥感反演方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

model1为对数模型，model2为指数模型

基于对数模型、指数模型和本文提出的SSL-LAI-Net模型的LAI遥感定量反演结果见表2。分析可知，SSLLAI-Net对LAI的反演精度高于统计模型的反演精度。SSLLAI-Net在50个训练样本建模条件下，实现谷物、玉米、油菜和其他作物的LAI定量反演的R2分别为0.95、0.99、0.98、0.90，RMSE为0.34、0.12、0.21、0.28；对数模型优于指数模型反演结果，对数模型对四类农作物LAI定量反演的R2分别为0.61、0.99、0.53、0.76；RMSE为1.02、0.12、1.00、0.44；指数模型对LAI定量反演的R2分别为0.61、0.89、0.47、0.71；RMSE为1.03、0.43、1.08、0.48。综上，本文提出的SSLLAI-Net模型相比统计模型而言，在LAI定量反演精度方面有很好的效果。