The Innovation | AI时代植被参量高精度反演：耦合高光谱遥感和深度学习

本文系统梳理了过去三十多年植被参量遥感反演的研究发展，重点探讨了高光谱遥感与深度学习结合的应用潜力。背景方面，植被参量是评估生态系统结构和功能的核心指标，而高光谱遥感能够捕捉植被反射的数百种光谱波段，形成独特的“颜色指纹”，显著提高了反演精度。研究目的旨在解决传统方法在生化参量反演中的不足，特别是小样本数据问题。结论指出，深度学习方法在生物物理参量反演中表现出色，但在生化参量反演中仍面临挑战，未来通过小样本迁移学习和基础模型的发展，有望进一步提升反演精度和效率。