基于PROBA/CHRIS遥感数据和PROSAIL模型的春小麦LAI反演

被引：31

作者：

杨贵军

赵春江

邢著荣

黄文江

王纪华

机构：

[1] 北京农业信息技术研究中心

来源：

农业工程学报 | 2011年 / 27卷 / 10期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

遥感; 神经元网络; 反演; 春小麦; LAI; PROBA/CHRIS; PROSAIL;

D O I：

暂无

中图分类号：

S512.12 []; TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

摘要：

大面积区域作物叶面积指数(LAI)遥感反演,对指导作物管理具有重要的意义。该文基于2008年5-7月在黑河流域开展的大型星-机-地遥感综合试验获取的多角度高光谱PROBA/CHRIS数据及地面同步观测数据,利用PROSAIL辐射传输模型和神经元网络方法反演春小麦LAI,并利用地面实测LAI进行验证和分析,结果表明:PROBA/CHRIS数据的最佳组合波段为band4(555.1nm)、band9(696.9nm)和band15(871.5nm),利用PROBA/CHRIS数据反演LAI时,3角度组合(0°、36°、55°)反演LAI精度最高(R2=0.854,RMSE=0.344;MAE=0.213)。随着观测角度增加LAI反演精度相应提高,但超过3个角度后,多观测角度数据会带来较大不确定性,影响神经元网络建模,导致LAI反演精度下降。

引用

页码：88 / 94

页数：7

共 9 条

[1] 基于PROSAIL模型及TM与实测数据的MODISLAI精度评价
杨飞
孙九林
张柏
姚作芳
王宗明
王卷乐
乐夏芳
[J]. 农业工程学报, 2010, 26 (04) : 192 - 197+385
[2] 基于MODIS反演逐日LAI及SIMRIW模型的冷害对水稻单产的影响研究
何英彬
陈佑启
唐华俊
[J]. 农业工程学报, 2007, (11) : 188 - 194
[3] PROSPECT+SAIL models: A review of use for vegetation characterization[J] . Remote Sensing of Environment . 2009
[4] Comparative analysis of IKONOS, SPOT, and ETM+ data for leaf area index estimation in temperate coniferous and deciduous forest stands[J] . Remote Sensing of Environment . 2006 (1)
[5] Remote sensing of forest biophysical variables using HyMap imaging spectrometer data
Schlerf, M
Atzberger, C
Hill, J
[J]. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2005, 95 (02) : 177 - 194
[6] Simulation of the reflectance of ground vegetation in sub-boreal forests[J] . Andres Kuusk,Mait Lang,Tiit Nilson.Agricultural and Forest Meteorology . 2004 (1)
[7] Evaluation of canopy biophysical variable retrieval performances from the accumulation of large swath satellite data
Weiss, M
Baret, F
[J]. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 1999, 70 (03) : 293 - 306
[8] Structure analysis and classification of boreal forests using airborne hyperspectral BRDF data from ASAS
Sandmeier, S
Deering, DW
[J]. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 1999, 69 (03) : 281 - 295
[9] Utility of reflectance model inversion versus two spectral indices for estimating biophysical characteristics in a boreal forest test site
Gemmell, F
Varjo, J
[J]. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 1999, 68 (02) : 95 - 111

← 1 →