遥感技术在现代农业、气象、环境监测和资源探测等领域发挥着重要作用。其中，PROSAIL模型是一种广泛应用于植被遥感信息提取的模型，它是由PROSPECT模型和SAIL模型相结合而形成的。PROSPECT模型主要负责描述单个叶子的光学特性，而SAIL模型则负责模拟植被冠层的辐射传输特性。将两者结合，PROSAIL模型能更准确地模拟植被的光谱反射率，进而对植被参数进行估算。 在实际应用中，为了从遥感影像中获取植被的叶面积指数（LAI）等关键参数，常常需要对PROSAIL模型进行反演。LAI是衡量植物生长和健康状况的重要参数，它反映了叶面积与土地面积的比值，对于评估植被覆盖度、碳循环和生态系统生产力等方面具有重要意义。 ARTMO是一个在MATLAB环境下运行的辐射传输模型工具箱，它为用户提供了方便的接口来运行PROSAIL模型，并进行相关参数的反演和模拟。该工具箱内置了多种模型，包括PROSAIL，使得研究人员可以轻松地实现植被参数的提取和分析。工具箱的3.29版本需要配合特定版本的数据库使用，本压缩包中就包含了适用于ARTMO 3.29版本的数据库文件，这表明本压缩包内容是为用户提供了一个完整的、即插即用的解决方案。 对于专业用户而言，开源意味着他们可以自由地查看、修改和分发源代码。ARTMO工具箱作为开源工具箱，促进了科研社区之间的知识共享和技术合作，同时也保障了模型的透明性和可扩展性，这有助于加速遥感领域的科研创新和技术进步。 本次提供的压缩包中，“遥感-PROSAIL模型-LAI反演”文件夹表明了此压缩包内容主要涉及使用PROSAIL模型进行植被参数LAI的反演。用户可以借助此工具箱和相应的数据库文件进行实际操作，如通过遥感数据来估算植被的LAI值。这种估算对于农作物的生长监测、森林覆盖度的评估和气候变化的研究都有重要的应用价值。 ARTMO的开源特性和配套的数据库文件，为研究者提供了一个强大的平台，使得他们能够在自己的计算机上重现和验证遥感数据处理的结果。这一功能对于提高遥感数据处理的准确性、扩展遥感技术的应用范围和深化对地表覆盖物的理解都具有积极作用。 此外，由于PROSAIL模型是通过结合叶片光学特性的PROSPECT模型和描述冠层结构的SAIL模型来实现对植被的准确模拟，这使得它在处理复杂的地表覆盖类型时具有更高的可信度和精确度。因此，PROSAIL模型在农业、林业、生态学以及环境科学等领域的研究和应用中占据着重要的位置。 本次提供的压缩包内容不仅包含了ARTMO工具箱和配套数据库，也体现了当前遥感领域在开源、共享和高精度模拟方面的发展趋势。通过这些工具，研究人员能够进行更加深入和精确的遥感数据分析，推动相关领域知识的进步和应用的深化。

可实现对二维数据的聚类，单径或多径瑞利衰落信道仿真，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

用 MODIS 地表反射率产品和 ProSAIL 模型反演叶面积指数。 （1）做本实验的代码在 codes/ 文件夹中。除了我们常用的 numpy、pandas和geopandas、gdal库之外，还用了tqdm显示进度条、用scikit-opt现成的遗传算法做优化、为使代码规范用了overrides库明确标明我要覆写某个方法，这些库都可以 pip 装上。 （2）主程序为main.py (3) 代码都有注释

批量读取nc文件，求取LAI均值，以获得比较好的值来进一步分析

一、基于时空知识的LAI遥感综合反演研究 LAIm LAIp 聚合 反演 LAIp LAIm Min 0 0 Max 3.45 3.43 Mean 1.27 2.06 2. 尺度效应与尺度转换 – 续 由同一遥感数据源（Hyperion ）和同一反演模型（ACRM冠层反射 率模型），采用两种升尺度方式： ①反演再聚合 LAIm ，可作为低分辨率LAI 的真值； ②聚合再反演 LAIp ，可作为低分辨率LAI 反演值； 两者结果不同，存在‘尺度效应’。 两者之差 为尺度偏差，可被定义为升尺度 后遥感影像反演LAI的误差因子，进行尺度效应分析与评价。 p merr LAI LAI  Zhaoys et al

一代数学天才，世所公认的概率学界学术教父、最后一位集大成者，斯坦福大学数学系前系主任、荣休教授，华人数学家钟开莱先生，于6月2日辞世，享年92岁。 这本概率论教程是大师的经典之作。无需太多介绍。 向大师致敬！ （英文版、中文版各一份；由于上传大小的限制，英文版为djvu格式，如需pdf格式请自行转制；本资源无需任何积分）

一代数学天才，世所公认的概率学界学术教父、最后一位集大成者，斯坦福大学数学系前系主任、荣休教授，华人数学家钟开莱先生，于6月2日辞世，享年92岁。 这本概率论与随机过程教程是大师的经典之作。无需太多介绍。 向大师致敬！ （本资源无需任何积分）

LAI-2200C 冠层分析仪简易操作手册（测量叶面积指数）

基于Sentinel-2多光谱数据和机器学习算法的冬小麦LAI遥感估算.pdf

GLOBMAP 全球叶面积指数产品 (Version 3) GLOBMAP Leaf Area Index (LAI) Version 3 Description 引用 (使用该数据时请引用如下文章): Citation (Please cite this paper whenever these data are used): Liu, Y., R. Liu, and J. M. Chen (2012), Retrospective retrieval of long-term consistent global leaf area index (1981–2011) from combined AVHRR and MODIS data, J. Geophys. Res., 117, G04003, doi:10.1029/2012JG002084. 产品说明 GLOBMAP叶面积指数产品 (Version 3) 提供了全球1981年以来的高一致性长时间序列叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)数据，产品持续更新。数据覆盖全球植被区域，空间分辨率为8km，采用经纬度坐标。产品基于AVHRR和MODIS数据定量融合反演得到，2000年前后分别为AVHRR和MODIS数据反演结果。算法首先基于MODIS地表反射率产品MOD09A1利用GLOBCARBON LAI算法(Deng et al., 2006)反演得到MODIS LAI序列，然后基于两个传感器的重叠观测构建AVHRR GIMMS NDVI与MODIS LAI像元级的关系，并基于该关系回溯反演了AVHRR LAI。详细算法请参考Liu et al., (2012)。 Version 3相对于JGR文章的变化: (1).利用MODIS C6地表反射率产品MOD09A1生成MODIS LAI，替换了JGR文章中采用的C5产品。 (2).采用全球集聚指数图（500m分辨率）(He et al., 2012)从像元尺度考虑植被的聚集效应，替换了JGR文章中MODIS LAI反演采用的土地覆盖类别的集聚指数。 (3).MOD09A1云掩膜采用了基于时间序列地表反射率拐点的云检测算法(Liu and Liu, 2013)，并利用局部调整三次样条插值方法LACC (Chen et al., 2006)对缺失值和噪音进行插值平滑。