基于SPOT5影像多辐射校正水平的植被绿量遥感估算

选用南京市SPOT5图像的灰度值(DN)、星上辐射率(SR)、表观反射率(TOA)和地物反射率(PAC)数据,提取了两种植被指数(VI),即归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),并与地面实测的绿量(LVV)进行相关分析,建立了165个关系模型。结果表明,LVV与VI呈极显著的相关关系,其相关系数多以相对均质植被高于植被总体,基于灰度值高于常用的地物反射率为主。LVV-VI关系模型的R2均值以多元线性回归模型最高(0.821),指数模型最低(0.536),而1～3次多项式模型均接近0.7。每种植被样方优选出一个模型,即阔叶林LVV=7.802RVIPAC-2.455(R2=0.827,RMSE=0.498);针阔叶混交林LVV=-15.421RVITOA+26.971RVIDN-8.261(R2=0.918,RMSE=0.356);灌木LVV=-342.591NDVIDN3-20.553NDVIDN2+14.013NDVIDN+1.509(R2=0.764,RMSE=0.689);草地LVV=2.934RVIPAC+2.147RVITOA–3.193(R2=0.903,RMSE=0.464);总体植被LVV=1.789RVIPAC-6.814NDVIS+4.258NDVIPAC+12.854NDVIDN-0.342(R2=0.810,RMSE=0.638)。这些优选模型的自变量包括了4种辐射校正水平下提取的两种植被指数,显示基于不同辐射校正水平的植被指数在植被LVV遥感反演中具有一定的应用潜力。