东北主要绿化树种叶面积指数(LAI)高光谱估算模型研究

被引：13

作者：

汤旭光 ^{[1
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刘殿伟 ^{[1
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宋开山 ^{[1
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张柏 ^{[1
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姜广甲 ^{[1
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杨飞 ^{[1
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徐京萍 ^{[1
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机构：

[1] 中国科学院东北地理与农业生态研究所

[2] 中国科学院研究生院

来源：

遥感技术与应用 | 2010年 / 25卷 / 03期

关键词：

高光谱遥感; LAI; 植被指数; 神经网络; 小波分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

081102 ; 0816 ; 081602 ; 083002 ; 1404 ;

摘要：

以东北主要绿化树种为研究对象,分别在长春市南湖公园和长春公园获取了共240组树冠高光谱反射率及相应的LAI数据。对数据进行相关分析,以确定反演LAI的敏感波段,而后分别运用6种植被指数、神经网络以及小波分析等3种方法进行估算。研究结果表明,3种方法估算树冠LAI都取得了较好的效果:①与RVI、NDVI相比,由DVI、RDVI、MSAVI、TVI等植被指数建立的估算模型可以提高LAI的估算精度;②神经网络在拟合光谱反射率与树冠LAI关系时明显优于植被指数法(R2达0.850);③小波能量系数与LAI相关性较好,单变量回归分析R2可达0.683,部分小波能量系数估算LAI的精度优于植被指数法,并且验证R2也较高,说明其稳定性较好,多元变量回归分析能够实现各小波能量系数间的优势互补,R2可达0.794。

引用

页码：334 / 341

页数：8

共 14 条

[1] 三江平原湿地植被叶面积指数遥感估算模型 [J].