中国山东禹城站2020年叶面积指数(LAI)数据

2020年5-11月利用山东禹城站叶面积指数传感器网络系统SBLX-034进行观测。筛选位于有效观测时间的数据，并依据站点间的时空相关性利用时序神经网络NARX建模，剔除模型预测误差异常的数据，并利用LSTM神经网络对处理后的数据规律进行检验。最后对每天的数据进行平均处理得到长时间序列的LAI实测相对真值。

Observations were conducted using the leaf area index sensor network system SBLX-034 at the Yucheng Station in Shandong Province from May to November 2020. Valid data within the valid observation periods were screened out first. Then, modeling was carried out using the time-series neural network NARX based on the spatiotemporal correlations between stations, and data with abnormal model prediction errors were eliminated. Subsequently, the LSTM neural network was utilized to verify the patterns of the processed data. Finally, daily averaging was performed on the dataset to obtain the long-time-series measured relative true values of LAI.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集提供了2020年5月1日至11月8日期间，中国山东禹城站三个观测节点（0803、0804和0805）的叶面积指数（LAI）日平均数据，使用LAI WSN系统SBLX-034进行地面观测。数据经过严格处理，包括有效时间筛选、基于NARX模型的异常数据剔除和LSTM神经网络测试，确保了高质量和强时间规律性（NARX模型精度达0.93），旨在为植被地面真实性检验及相关研究提供数据支持。