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基于GF-2卫星数据的孕穗期小麦叶面积指数反演——以河北省廊坊市为例
植被指数 神经网络 叶面积指数(LAI) 反演方法 精度验证
2018/4/10
叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价植被长势和预测产量的重要农业生理生态参数。高分2号(GF-2)卫星数据具有高空间分辨率特点,能反映更多细节信息,针对该数据特点的LAI反演方法具有较高的研究价值。以河北省廊坊市万庄镇为研究区,对孕穗期小麦采用了回归模型和神经网络算法反演LAI; 采用4种植被指数与实测LAI值构建回归模型,同时重点探讨了PROSAIL模型结合神经网络方法进行...
高光谱遥感能连续获取地物光谱图像，这一技术能大大提高估算叶面积指数的水平。利用无人机搭载成像高光谱仪获取作物光谱信息反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。通过灰色关联度排序、赤池信息量准则和偏最小二乘法( GＲA-PLS-AIC) 选择了三角植被指数( TVI) 、比值植被指数( ＲVI) 、红边植被指数( NDVI705) 、归一化植被指数( NDVI) 和重归一化植被指数( ＲDVI) ...
北京地区冬小麦冠层光谱数据与叶面积指数统计关系研究
冬小麦 冠层光谱数据 NDVI 叶面积指数
2009/11/24
以北京地区冬小麦为研究对象，利用TM传感器的光谱响应函数处理地面测量获得的冬小麦冠层光谱数据，得到对应于TM传感
器红光波段和近红外波段的反射率，进而计算出冬小麦冠层的归一化植被指数NDVI。建立了LAI与NDVI之间的不同经验关
系模型，对实验结果进行分析后得出，LAI与NDVI之间具有高度的指数相关性。
高光谱反演水稻叶面积指数的主成分分析法
冠层光谱 叶面积指数(LAI) PROSPECT
2009/11/23
为了通过水稻冠层反射光谱来提取水稻叶面积指数信息，尝试利用辐射传输模型PROSPECT+SAIL来模拟水稻冠层反射光谱，
比较了各植被指数中叶面积指数(LAI)和叶绿素浓度的相关性。在观察光谱曲线后发现，红边位置光谱可以较好地区分LAI和叶绿素
浓度二者引起光谱变化的差异。由此提出对700 nm~750 nm区间内的反射光谱做主成分变换，并利用第2主成分与LAI建立反演模型(
即主成分分析法...
基于PROSPECT＋SAIL模型的遥感叶面积指数反演
PROSPECT+SAIL模型 LAI 大气校正
2009/11/23
以PROSPECT+SAIL模型为基础，从物理机理角度反演植被叶面积指数(LAI)。首先，通过FLAASH模型进行大气校正，使得图像像元值表达植被冠层反射率； 然后，根据LOPEX 93数据库和JHU光谱数据库选择植物生化参数和光谱数据，以PROSPECT模型模拟出的植物叶片反射率和透射率作为SAIL模型的输入参数，得到植被冠层反射率，将结果与遥感影像的植被冠层反射率对应，回归出植被LAI； 最后...
基于RADARSAT SAR估测热带人工林叶面积指数研究
水云模型 叶面积指数(LAI) 合成孔径雷达（SAR） 后向散射系数
2009/11/23
研究了雷达后向散射系数 与热带人工林叶面积指数（LAI）的相关性。该研究通过对水云模型的修正，提出了一种半经
验性的估测热带人工林叶面积指数的方法。利用Radarsat -1 SAR数据对广东雷州人工林的验证表明，其主要林种的估测相关系数
R2接近0.5。该方法充分考虑了森林的特点以及雷达成像的特性，对于估测多云雨地区热带森林叶面积指数具有一定的参考价值。
基于TM的辐射传输模型反演叶面积指数可行性研究
辐射传输模型 PROSAIL 叶面积指数
2009/11/23
基于PROSAIL辐射传输模型，引入土壤反射指数SRI来简化模型，提出直接从反射率计算SRI的方法； 同时，针对不同的植被状况，采取不同波段组合对模型的参数进行敏感性分析，确定自由参数与反演波段组合，提出一种基于不同植被状况的叶面积指数反演策略； 最后，应用遗传算法对模拟的TM光谱反射数据进行实验。结果表明，对于LAI＜3的植被，反演精度较高； 但是对于LAI＞3的植被，反演精度较低，其原因主要是...
基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演
神经网络 FCR模型 叶面积指数
2009/11/20
提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法：首先对芦苇的生长背景进行分类；然后，对不同的背景光谱利用冠层反射率（FCR）模型计算得到查找表；最后，利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练，从而得到芦苇冠层LAI 。结果表明，人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力，能够消除背景对反演结果的影响，有效提高LAI 反演的精度。
利用遥感数据分析青藏高原水热条件对叶面积指数的影响
青藏高原 叶面积指数 水热条件
2009/11/20
利用遥感数据，以异于传统的点分析的方法，分析水热条件对植被的影响。以青藏高原为研究区域，利用2003年的遥感数据
进行分析，结果表明，在时间轴上，叶面积指数和温度、土壤水分、降雨存在着良好的相关性； 在空间分布上，叶面积指数和三
者的相关性在大部分区域是呈良好的正相关，在部分区域呈现了弱相关和负相关，且分析探讨了出现这种现象的原因。
芦苇地叶面积指数的遥感反演
叶面积指数 植被冠层 遥感
2009/11/20
叶面积指数（LAI）是植被冠层结构的一个重要参数，它的改变标志着植被发生了生物物理变化。本文提出了一种利用混和模型
从TM图像上获取叶面积指数的方法。首先，利用冠层反射率（FCR）模型计算并得到查找表； 然后，利用从查找表得到的统计关系进行
LAI制图。试验表明，该方法简单易行，并可较精确地用来反演芦苇地的叶面积指数。
在介绍原理的基础上，首先分析了相机曝光对高质量鱼眼照片获取的影响，提出了一种野外操作可行的最佳曝光参数设置方法：将曝光量相对林下自动曝光量调低两步，即固定光圈，把快门速度相对林下自动曝光速度调快两步。随后分析了鱼眼照片3个波段对天空—树叶分类乃至孔隙率和LAI计算的影响，提出了鱼眼照片处理的基本流程，该流程主要要求选择蓝波段图像进行分析和利用0~60°天顶角范围内的图像参与LAI计算。通过对青海云...
遥感反演连续植被叶面积指数的空间尺度效应
空间尺度效应 遥感反演叶面积指数 真实叶面积指数 连续植被冠层反射率模型
2009/5/21
叶面积指数(LAI)是描述植被冠层几何结构的最基本的参数, 是气候模型、地-气相互作用等过程的重要输入参数. 近年来遥感反演LAI的尺度效应问题得到广泛关注. 在作物冠层反射率模型基础上, 讨论了LAI尺度效应的产生机制, 并获得不同尺度之间LAI的转换公式, 数值模拟试验和实际遥感图像试验都证明了该尺度转换公式的可靠性.
植被叶面积指数遥感反演的尺度效应及空间变异性
叶面积指数 尺度效应 半变异函数
2007/12/7
摘要 遥感作为宏观生态学研究中数据获取的一种便捷手段，有助于把握较大尺度内生态学现象的特征。应用遥感数据反演LAI时，由于像元的异质性，不同尺度遥感数据之间的转换是遥感发展的一个重要问题。以河北省黄骅市为研究区，在利用TM和MODIS遥感数据对芦苇LAI反演误差产生原因进行分析的基础上，利用半变异函数对像元空间异质性进行了定量描述。发现NDVI算法的非线性带给LAI尺度转换的误差很小，而LAI的空...