基于分段方式选择敏感植被指数的冬小麦叶面积指数遥感反演

被引：36

作者：

李鑫川 ^{[1
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徐新刚 ^{[3
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鲍艳松 ^{[1
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黄文江 ^{[4
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罗菊花 ^{[3
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董莹莹 ^{[3
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宋晓宇 ^{[3
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王纪华 ^{[3
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机构：

[1] 南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室

[2] 南京信息工程大学大气物理学院

[3] 北京农业信息技术研究中心

[4] 中国科学院对地观测与数字地球中心

来源：

中国农业科学 | 2012年 / 45卷 / 17期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

冬小麦; 叶面积指数; 植被指数; 分段反演; 遥感;

D O I：

暂无

中图分类号：

S512.11 []; TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

摘要：

【目的】考虑到利用单一植被指数(VI)反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳VI组合以提高LAI反演的精度。【方法】通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合VI来实现LAI的最终反演,并利Landsat5TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用。【结果】以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以及饱和性问题,联合反演的结果明确优于单一植被指数反演精度。【结论】通过分段选择最佳植被指数形成联合VI可以有效提高LAI反演精度。

引用

页码：3486 / 3496

页数：11

共 19 条

[1] 基于数据分割与主成分分析的LAI遥感估算
董莹莹
王纪华
李存军
杨贵军
宋晓宇
顾晓鹤
黄文江
[J]. 红外与毫米波学报, 2011, 30 (02) : 124 - 130
[2] 基于ACRM辐射传输模型的植被叶面积指数遥感反演
姜志伟
陈仲新
任建强
[J]. 中国农业资源与区划, 2011, (01) : 57 - 63
[3] 基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究
陈雪洋
蒙继华
杜鑫
张飞飞
张淼
吴炳方
[J]. 国土资源遥感, 2010, (02) : 55 - 58+62
[4] 基于冠层反射光谱的夏玉米LAI估算模型研究
冯晓
郑国清
乔淑
胡峰
马中杰
[J]. 玉米科学 , 2008, (06) : 86 - 89
[5] 估算水稻叶面积指数的调节型归一化植被指数
刘占宇
黄敬峰
王福民
王渊
[J]. 中国农业科学 , 2008, (10) : 3350 - 3356
[6] New Vegetation Index and Its Application in Estimating Leaf Area Index of Rice[J]. WANG Fu-min1, HUANG Jing-feng1, TANG Yan-lin2, WANG Xiu-zhen3 (1 Institute of Agriculture Remote Sensing ＆ Information System Application, Zhejiang University, Hangzhou 310029, China;2 School of Sciences, Guizhou University, Guiyang 550025, China;3 Zhejiang Institute of Meteorological Sciences, Hangzhou 310029, China).Rice Science. 2007(03)
[7] 棉花叶面积指数冠层反射率光谱响应及其反演
柏军华
李少昆
王克如
张小均
肖春华
隋学艳
[J]. 中国农业科学, 2007, (01) : 63 - 69
[8] 小麦叶面积指数与冠层反射光谱的定量关系
李映雪
朱艳
戴廷波
田永超
曹卫星
[J]. 应用生态学报, 2006, (08) : 1443 - 1447
[9] 三波段梯度差植被指数的理论基础及其应用
唐世浩
朱启疆
王锦地
周宇宇
赵峰
[J]. 中国科学(D辑:地球科学), 2003, (11) : 1094 - 1102
[10] 植被指数研究进展
田庆久
闵祥军
[J]. 地球科学进展, 1998, (04) : 10 - 16

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