基于辐射传输模型的高光谱植被指数与叶绿素浓度及叶面积指数的线性关系改进

被引:32
作者
吴朝阳 [1 ,2 ]
牛铮 [1 ]
机构
[1] 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室
[2] 中国科学院研究生院
关键词
叶绿素浓度; 高光谱; 叶面积指数; 敏感性分析; 植被指数;
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
高光谱植被指数以其特有的精细光谱特征,能够获得非常细微的植被生理状况和环境胁迫差异,因而使遥感技术在精细农业中的应用,尤其是在叶绿素浓度和叶面积指数的反演上面有着广阔的应用前景。然而,现有的植被指数往往和这2个参数呈非线性关系,且只对某一区间的数值敏感,无法适用于其它植被覆盖程度的研究。为了寻找合适的波段位置以改善植被指数与叶绿素浓度和叶面积指数的线性关系,去除饱和区域,进而提高这2个参数的实际估算精度,该文选取了叶绿素浓度和叶面积指数,以辐射传输模型PROSPECT和SAIL为基础,模拟了这2个参数变化对3类高光谱植被指数(归一化植被指数(NDVI)、优化的简单比值指数(MSR)和优化的叶绿素吸收率指数(MCARI))的影响。叶绿素浓度变化敏感性分析结果表明,对这3类植被指数而言,750nm和705nm的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演。以750nm和705nm代替800nm/700nm和670nm成功地提高了3类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度,其中MCARI705和叶绿素浓度基本呈线性关系。叶面积指数变化敏感性分析同样显示,以750nm和705nm组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息,尤其对于高植被覆盖区域。其中MCARI705能较好地降低随叶面积指数变化的饱和程度,相比其它植被指数,当叶面积指数大于8时,MCARI705才出现明显的饱和。由于冠层的尺度效应,波段位置的选择对植被指数与叶面积指数线性关系的改善不及对叶绿素浓度明显。
引用
收藏
页码:714 / 721
页数:8
相关论文
共 6 条
[1]   植物对大气CO2浓度升高的光合适应机理 [J].
范桂枝 ;
蔡庆生 .
植物学通报, 2005, (04) :486-493
[2]   Deriving green crop area index and canopy chlorophyll density of winter wheat from spectral reflectance data [J].
Broge, NH ;
Mortensen, JV .
REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2002, 81 (01) :45-57
[3]   Estimating corn leaf chlorophyll concentration from leaf and canopy reflectance [J].
Daughtry, CST ;
Walthall, CL ;
Kim, MS ;
de Colstoun, EB ;
McMurtrey, JE .
REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 2000, 74 (02) :229-239
[4]   Visible and near-infrared reflectance techniques for diagnosing plant physiological status [J].
Peñuelas, J ;
Filella, I .
TRENDS IN PLANT SCIENCE, 1998, 3 (04) :151-156
[5]   Narrow-band reflectance imagery compared with thermal imagery for early detection of plant stress [J].
Carter, GA ;
Cibula, WG ;
Miller, RL .
JOURNAL OF PLANT PHYSIOLOGY, 1996, 148 (05) :515-522
[6]  
Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Tucker C.J. Remote Sensing of Environment . 1979