应用遥感数据反演针叶林有效叶面积指数

以红壤丘陵典型区千烟洲及其周边为研究区,利用陆地卫星TM图像数据和同期野外实测的37个针叶林样地有效叶面积指数数据,分析了遥感植被指数与湿地松、杉木林、马尾松和针叶林总体之间的相关关系,进而分别建立了遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数间的线性与非线性回归模型.研究表明,遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数存在较好的相关性,但不同林型之间的相关系数存在一定差异;所建立的针叶林有效叶面积指数遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高.     

红壤丘陵区针叶林有效叶面积指数遥感反演模型

以红壤丘陵典型区千烟洲及其周边为研究区，利用陆地卫星TM图像数据和同期野外实测5的37个针叶林样地有效叶面积指数数据，分析了遥感植被指数(NDVI)与湿地松、杉木林、马尾松和针叶林总体之间的相关关系，进而分别建立了NDVI与不同林型针叶林有效叶面积指数间的线性与非线性回归模型。研究表明，NDVI与不同林型针叶林的有效叶面积指数存在较好的相关性，但不同林型之间的相关系数存在一定差异；所建立的针叶林有效叶面积指数遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高。     

利用Beer-Lambert消光定律遥感反演玉米叶面积指数

利用遥感技术反演大范围玉米叶面积指数,对于田间肥水管理、长势监测乃至产量预测具有重要意义。在野外实测样本的支持下,获取玉米抽雄期的Landsat-8多光谱影像,引进Beer-Lambert定律,利用最小二乘法分析玉米冠层结构的消光系数,构建玉米叶面积指数遥感反演模型,最后采用交叉验证法评价模型精度。结果表明：玉米抽雄期NDVI、LAI呈较明显的正相关关系;基于Beer-Lambert定律的玉米叶面积指数遥感反演模型决定系数可达0.97,LAI空间分布状况与当地农业技术推广部门掌握的玉米实际生长状况基本一致,说明利用Beer-Lambert消光定律方法可以有效地反映玉米群体结构对光照的影响,据此开展玉米叶面积指数遥感反演具有较高的可行性。     

基于ALI影像的植被冠层叶面积指数的遥感反演研究

以鄱阳湖源头之一的梅江流域作为研究区,该地区植被多呈混交状态,且疏密程度不均,针对这一特性,采用EO-1上搭栽的高级陆地成像仪（ALI）生成的多光谱影像作为遥感信息源,对该影像预处理后计算各植被指数信息;考虑到研究区裸地比较多,其中垂直植被指数（PVI）的计算引入土壤线参数.同时,借助植物冠层分析仪LAI-2000实地测量获得研究区的LAI值,而后对采样所得的LAI数据与通过遥感影像所获得的植被指数建立空间位置上的联系,提取出相应点的VI值,拟合两者之间的关系,得到相应的反演模型,在回归模型中依据相关系数R2找出最佳模型,最后反演制图得到该研究区的植被冠层LAI图.     

基于CASI高光谱遥感数据的森林叶面积指数反演

高光谱遥感技术能够快捷、准确、无损坏地估测森林LAI,从而有效地监测森林长势,估测森林生物量,评价森林病虫害等.以黑龙江凉水自然保护区为例,利用高光谱遥感技术和GPS测量技术,结合地面实测LAI数据,采用从CASI图像提取的NDVI、SR 、MSAVI 3种植被指数,与地面实测的LAI建立统计回归模型,然后再从众多的统计模型中根据相关系数,筛选出由CASI反演LAI的最佳植被指数和回归模型.     

棉花叶面积指数的遥感估算模型研究

 【目的】棉花叶面积指数是反映作物生物量的重要参数,本文旨在运用遥感数据对这一参数进行估算,为叶面积指数的获取提供更方便快捷的估算模型。【方法】采用美国ASD公司FieldSpec? 手持便携式光谱分析仪所获取的棉花冠层光谱反射率和从中等分辨率的遥感图像提取的植被指数,利用相关分析和回归分析方法,找出叶面积指数的最佳估算时相期和最佳遥感估算模型。【结果】棉花的整个生育期内,叶面积指数在时间曲线上呈现出波动变化,在始铃期棉花的叶面积指数达到峰值,据此规律通过提取该时期的遥感数据,得出棉花叶面积指数的遥感估算模型。【结论】棉花叶面积指数的最佳估算时相是盛花期和结铃期,各品种棉花叶面积指数的遥感估算模型通过精度检验,拟合R2与检验R2 均达到了极显著水平。     

植被叶面积指数遥感反演方法研究进展

叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述植被冠层结构关键参数。本文着重介绍遥感反演植被LAI模型理论发展,以及国内外利用不同传感器数据估测LAI的研究进展。     

基于分段方式选择敏感植被指数的冬小麦叶面积指数遥感反演

【目的】考虑到利用单一植被指数（VI）反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳VI组合以提高LAI反演的精度。【方法】通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合VI来实现LAI的最终反演,并利Landsat5 TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用。【结果】以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以及饱和性问题,联合反演的结果明确优于单一植被指数反演精度。【结论】通过分段选择最佳植被指数形成联合VI可以有效提高LAI反演精度。     

基于环境减灾小卫星数据叶面积指数的反演

叶面积指数是反映农田信息的重要参数之一,因此获取叶面积指数成为农情遥感的一项重要内容。利用田间实测调查数据,系统分析了环境星的归一化植被指数（NDVI）与宾县地区主要作物玉米和水稻叶面积指数的关系,并采用简单线性模型、多项式模型和对数模型建立作物叶面积指数的估算模型进行最优反演。结果表明：玉米和水稻叶面积指数的最优反演模型都采用多项式模型,精度分别达到了0．805和0．810,并采用该模型进行反演。     

基于多视角反射光谱的草地叶面积指数遥感反演

随着观测角度和观测平面的变化,同一地物产生的反射率、辐射信息也会产生很大差异。通过地面观测草地多平面多角度光谱反射率和叶面积指数数据,分析了光谱反射率随观测平面、观测角度的变化规律,并模拟TM资料红光(630～690 nm)、近红外(760～900nm)和蓝光(450～520 nm)波段反射率,计算RVI、DVI、NDVI、SAVI、ARVI和MSAVI等不同植被指数,分析不同观测平面和角度下植被指数与叶面积指数的相关性,建立遥感反演模型。结果表明,主平面上光谱反射率各向异性强于垂直主平面,且前向反射率低于后向,垂直主平面上前向和后向反射率呈现一定的对称性。主平面后向观测时植被指数与叶面积指数的相关性大于主平面前向观测、垂直主平面前向和后向观测的相关性。在建立的一元线性、乘幂、对数、指数、多项式等回归模型中,以三次多项式回归模型反演叶面积指数的精度最高。主平面上后向观测的NDVI、RVI、SAVI、ARVI的三次多项式回归模型均达到显著水平,在不同的观测角下,以-30°、-45°时拟合精度最高。     

基于NDVI的油松天然林生长状况的遥感监测研究

以黄土高原油松天然林为研究对象,以TM影像为主要数据源,选择能最佳表达研究区油松林信息的植被指数以及植被指数与盖度之间的回归模型,从遥感影像计算NDVI,并获取研究区油松林的盖度信息,反映油松林的生长状态。结果表明,研究区油松林90%以上的覆盖度超过50%,说明蔡家川林场天然油松林的生长状态良好。并对研究成果经过实地验证,通过植被指数获得的油松林覆盖度信息与实地调查结果吻合度达92%,这说明利用植被指数进行油松天然林生长状态的评价是可行的。     

基于红边参数不同品种的估算模型

【目的】利用红边参数的动态变化规律建立不同品种滴灌棉花叶面积指数估测模型。【方法】以棉花品种新陆早50号、新陆早58号和鲁棉研24号(杂交棉)为材料,分析LAI和红边位置的动态变化,构建滴灌棉花叶片红边参数-LAI估算模型。【结果】LAI增长最快时期均出现在40~70 d,不同品种滴灌棉花的LAI增长速率有明显的差异,表现为:鲁棉研24号>新陆早50号>新陆早58号;不同品种棉花均在病虫害发生期出现蓝移现象,在棉花正常生长下,出现红移现象。红边参数与LAI均达到极显著相关,构建3个估算模型中,鲁棉研24号精度最高(R²=0.816 8 ,RMSE=0.77)。【结论】建立的估算模型均可对LAI进行有效估测。     

福建长汀红壤区植被覆盖度变化趋势分析

福建长汀位于中国南方亚热带红壤丘陵区,水土流失、山体滑坡等自然灾害较为严重,分析当地植被覆盖度的变化趋势是评价水土流失治理及生态环境恢复的有效手段。以Landsat数据为基础,应用地理信息系统（ GIS）技术,提取福建省长汀红壤区2000－2014年的归一化植被指数（ NDVI）值,并采用像元二分模型和差值法分别对植被覆盖度、植被恢复等级进行估算。结果表明,15 a长汀红壤区NDVI呈明显上升趋势,植被覆盖度呈明显增加趋势,高植被覆盖面积增加了2132．90 km2,面积比例提高68．86％,植被变化以恢复和完全恢复为主,占全区总面积的88．07％。经过多年的治理,长汀红壤区植被覆盖状况已得到很大改善,但仍有占长汀土地总面积0．42％的区域属植被严重退化区,主要分布于汀江两岸,建议在该流域加强水土流失治理保护措施,合理生产开发利用,从而有效防治水土流失。     

大气校正模型对阔叶林叶面积指数遥感估算的影响

【目的】为利用遥感技术定量提取区域尺度的阔叶林叶面积指数前的大气校正模型选择提供科学依据.【方法】分别利用6S模型、FLAASH模型和ATCOR2模型对Landsat 8 OLI影像进行了大气校正,分析了3种模型下的阔叶林叶面积指数(LAI)与多种植被指数(VI)相关性,建立了LAI-VI的线性和非线性的回归模型,最后通过验证数据组LAI预测值(Y)与LAI实测值(X)的均方根误差(RMSE)及线性相关性大小对阔叶林LAI遥感估算结果进行了精度对比.【结果和结论】ATCOR2模型不适于阔叶林LAI-VI的回归建模;除比值植被指数(RVI)外,FLAASH模型与6S模型下的阔叶林LAI与增强型植被指数(EVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)有较好的相关性,其中FLAASH模型下的阔叶林LAI-MSAVI幂函数模型拟合优度最佳;FLAASH模型的阔叶林LAI估算精度优于6S模型;借助遥感技术定量提取植被生理参数时,应慎重选择适宜的大气校正模型.     

红壤丘陵区不同林分类型土壤酶活性及养分特征

以红壤丘陵区马尾松纯林(PM)、马尾松+枫香针阔混交林(PMLF)和天然次生林(NSF)为研究对象,通过野外调查和室内分析,研究了不同林分类型土壤酶活性和养分特征及其二者的相关性。结果表明:各土层(0~10 cm和10~20 cm)中,马尾松纯林有机质、全氮、硝态氮、速效磷和速效钾含量显著低于马尾松+枫香针阔混交林和天然次生林(P<0.05);各土层马尾松纯林铵态氮含量显著低于天然次生林(P<0.05),与马尾松+枫香针阔混交林差异不显著(P>0.05);天然次生林和马尾松+枫香针阔混交林林地各土层蔗糖酶、过氧化氢酶、脲酶和碱性磷酸酶活性在总体上显著高于马尾松纯林(P<0.05);除过氧化氢酶与铵态氮和速效磷无显著相关性(P>0.05)外,土壤酶活性与养分间均呈现显著(P<0.05)或极显著(P<0.01)相关性。与马尾松纯林相比,马尾松+枫香针阔混交林可以明显改善林地内土壤酶活性和养分状况,改善林地生态环境。     

基于无人机多光谱遥感的春玉米叶面积指数和地上部生物量估算模型比较研究

明确基于无人机多光谱遥感的玉米叶面积指数(LAI)和地上部生物量的最优估算模型对获取即时、无损、可靠的长势关键参量具有重要意义.2018-2019年,以郑单958(ZD958)和先玉335(XY335)为研究对象,设置4个施氮处理,通过无人机搭载多光谱相机获取多光谱影像,分析两品种LAI和地上部生物量与植被指数相关性,...