基于高光谱维数约简与植被指数估算冬小麦叶面积指数的比较

被引：16

作者：

付元元 ^{[1
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杨贵军 ^{[2
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冯海宽 ^{[2
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徐新刚 ^{[2
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宋晓宇 ^{[2
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王纪华 ^{[1
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机构：

[1] 浙江大学遥感与信息技术应用研究所

[2] 北京农业信息技术研究中心

来源：

农业工程学报 | 2012年 / 28卷 / 23期

关键词：

遥感; 光谱分析; 回归分析; 植被指数; 维数约简; 冬小麦;

D O I：

暂无

中图分类号：

S512.11 []; S127 [遥感技术在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ;

摘要：

高光谱遥感反演LAI时,由于实际样本数远小于光谱维数,易导致基于全谱段建立的模型不稳定。针对该问题,该文提出将基于原始光谱反射率与LAI相关性和基于光谱曲线特征的2种波段选择方式分别与主成分回归(PCR)或偏最小二乘回归(PLSR)结合的高光谱维数约简方法,估算冬小麦LAI。并选择归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、重归一化植被指数(RDVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)和三角形植被指数(TVI)5种代表性植被指数,利用2009、2010年实测大田冬小麦冠层高光谱和LAI数据,将提出的基于维数约简的方法与基于植被指数的LAI估算方法进行了比较,独立样本集验证结果和交叉验证结果均表明,提出的基于维数约简的方法比基于植被指数方法的估算精度高,在交叉验证结果中,基于维数约简的方法R2最高达到0.818,相应RMSE为0.685。该研究可为后续基于高光谱的LAI估算提供参考。

引用

页码：107 / 113

页数：7

共 19 条

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