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植被叶片及冠层层次含水量估算模型的建立
被引：22
作者：
沈艳
牛铮
颜春燕
机构：
[1] 南京信息工程大学气象学院,中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室南京中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京,北京,北京
来源：
基金：
中国科学院知识创新工程重大项目;
关键词：
光谱指数法;
含水量;
土壤可调节水分指数;
D O I：
10.13287/j.1001-9332.2005.0128
中图分类号：
Q945 [植物生理学];
学科分类号：
0903 ;
摘要：
利用LOPEX’93数据库中67个鲜叶片含水量(Cw)和光谱反射率实测数据,基于光谱指数法,在叶片层次,用47个随机样本建立Cw与不同光谱指数的统计模型,并用另外20个样本验证.结果表明,Cw的两种表征形式相对含水量FMC和等价水深EWT在提取叶片Cw时差异较大,EWT与各光谱指数的相关性较FMC高,但FMC对叶片Cw的反演精度高于EWT.而反演精度更高的是基于最优子集回归建立的光谱指数线性模型.Ratio975是叶片层次提取Cw的普适光谱指数.冠层层次,利用PROSPECT+SAILH耦合模型,模拟在不同叶面积指数LAI和Cw下的冠层光谱.为了剔除背景影响,更好地提取冠层Cw,提出用近红外和短波红外波段反射率构造土壤可调节水分指数(SAWI),该指数与其他光谱指数的比值能明显地剔除土壤背景影响,更准确地提取冠层Cw.Ratio975的改进型光谱指数(Ratio975-0.96)/(SAWI+0.2)能用来提取叶面积指数LAI从0.3到8.0,Cw从0.0001cm到0.07cm的冠层Cw,研究表明精度较高.
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页数：6
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