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相似文献
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1.
利用Landsat TM遥感影像和同期的叶面积指数(LAI)观测数据生成了江西省泰和县30 m LAI图.据此比较了基于4-尺度几何光学模型反演的LAI和MODIS LAI的质量.结果表明,基于4-尺度几何光学模型反演的LAI和MODIS LAI存在着明显的差异,两者相关的R2为0.312 5,在1 km尺度两者的平均值比TM LAI的平均值分别偏低14.0%和11.7%;在LAI低值区,MODIS LAI偏高,基于4-尺度几何光学模型反演的LAI偏低,而在LAI的高值区(LAI >6.0),MODIS LAI和基于4-尺度几何光学模型反演的LAI都偏低,MODIS LAI的偏低尤为明显,达31.4%.  相似文献   

2.
基于Logistic模型,利用2011—2013年辽宁省实测的叶面积指数和作物发育期数据,构建回归模型对MODIS LAI产品进行订正及效果检验。以抽雄期为分界线,分2个时段构建Logistic模型,对春玉米的全生育期进行模拟,利用模拟结果建立MODIS LAI产品的多种订正模型,其中二次多项式模型相关性最好,决定系数达到0.975。利用2013年实测数据对订正模型进行检验,在抽穗期和乳熟期将MODIS LAI产品监测误差从45%降低到10%左右,为提高MODIS LAI产品在中国北方地区旱田的适用性和反演精度提供数据基础。  相似文献   

3.
基于EOS/MODIS资料的江西省水稻长势遥感监测   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于2010年的MODIS数据,进行江西省水稻长势遥感监测指标的研究,提取了4种植被指数作为遥感参数,即比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、植被状态指数VCI和增强植被指数EVI,并利用植被指数进行叶面积指数LAI的反演,建立了植被指数VI-LAI模型。在VI-LAI模型中EVI、NDVI与LAI的相关性较好。利用LAI的预测值和地面实测数据进行精度的分析,结果显示EVI的三次方(Cubic)模型在各方面都优于其他植被指数和其他模型,因此选择EVI作为水稻的长势遥感监测指标。  相似文献   

4.
以黑松、马尾松、荔枝、相思树为对象,采用地基激光雷达获取点云数据,基于点云体素化理论,分割叶片点云,建立"叶片—体素"的投影关系,研究体素化理论中尺度因子与点云密度对叶面积指数(LAI)反演精度的影响,实现单木LAI的高精度获取。结果表明,样木反演的LAI随着尺度因子的增大而增大,最优尺度区间为1.2~1.3,样木LAI最优反演精度范围为93.3%~99.9%,决定系数R~2为0.989 3,反演结果与实测LAI具有较高相关性;在最优尺度区间下,样木LAI反演精度随着点云密度的降低而减小,最大精度为98.63%,最小精度为84.14%,点云密度对单木LAI反演精度影响不大。  相似文献   

5.
基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究   总被引:26,自引:0,他引:26  
【目的】探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。【方法】实测不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数(Leaf Area Index)数据,对二者进行相关分析;采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI, NDVI, SAVI, OSAVI 和MTVI2植被指数,建立大豆LAI估算模型;最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。【结果】大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正;微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切,在红边处取得最大回归确定性系数(R2 = 0.86)。植被指数可以较为精确反演大豆LAI,确定性系数R2>0.84。人工神经网络模型可以大大提高大豆LAI的估算水平,当隐藏层节点数为2时,R2为0.92,随着隐藏层节点数的增加,R2可高达0.96;在没有黄熟期数据干扰的情况下,神经网络可以进一步提高大豆LAI的反演精度,R2可高达0.99。【结论】与基于植被指数建立的模型相比,神经网络模型可以有效避免因LAI过高而出现的过饱和现象,大大提高了LAI的反演精度。  相似文献   

6.
为更准确地监测玉米叶面积指数(leaf area index, LAI)垂直分布,以多层离散各向异性辐射传输(discrete anisotropic radiative transfer, DART)模型构建的模拟数据集为基础,提出一种条件约束的LAI垂直分布反演方法。首先,基于3层垂直分布场景,评价DART模型对玉米冠层反射率和光合有效辐射(photosynthetically active radiation, PAR)的模拟效果,并构建相应的模拟数据集。其次,基于模拟数据集构建LAI和PAR单参数反演模型。最后,以单参数反演模型为先验知识,通过求解约束化问题实现基于高光谱植被指数的玉米冠层LAI垂直分布反演。结果表明:相较于单参数反演模型,约束优化条件下的反演模型精度更高。玉米上层LAI反演结果的决定系数(R2)提高0.022,均方根误差(root-mean-square error, RMSE)降低0.016 m~2/m~2,归一化均方根误差(normalized root-mean-square error, NRMSE)降低1.3%;玉米中层LAI反演结果的R2提高0.08,RMSE降低0.219 m~2/m~2,NRMSE降低10.1%;玉米下层LAI反演结果的R2提高0.069,RMSE降低0.041 m~2/m~2,NRMSE降低4.6%。说明利用条件约束优化的方法进行玉米冠层LAI的垂直分布反演,能有效提高反演精度。  相似文献   

7.
由于传感器之间的光谱尺度差异和空间分辨率、成像几何、大气校正精度等因素的共同影响,不同传感器下光谱指数的一致性会受到不同程度的影响。研究选取了HJ和MODIS卫星遥感数据,通过通用光谱模式分解(universal pattern decomposition method,简称UPDM)算法将卫星HJ1A-CCD2(简称HJ)数据进行光谱重构,从而模拟生成对应的MODIS数据,然后分析光谱指数在原始HJ、原始MODIS和模拟MODIS数据之间的差异大小,探讨UPDM算法在不同程度上减小了光谱尺度引起的光谱指数的不确定性,即提高了其一致性。研究结果表明:针对模拟MODIS和原始MODIS数据,光谱指数的确定系数平均值为0. 460 3,差值平均值为0. 811 6,与原始HJ和原始MODIS相比较,一致性有所提高并且差异性变小,减小的差异性即看作是光谱尺度对光谱指数的影响,因此可判断UPDM算法削弱了光谱指数的光谱尺度不确定性,即提高了不同传感器间光谱指数的一致性。研究可为植被理化参量高光谱定量反演模型的构建及精度的提高提供一定的理论基础。  相似文献   

8.
叶面积指数(LAI)是重要的植被生物理化参数,基于物理、经验模型的LAI估算效率和精度有限。为评价机器学习算法在LAI遥感估算中的适用性,本文以宁夏枸杞种植基地为研究区,基于Sentinel-2多光谱数据,结合实测LAI,分析了波段反射率、植被指数与LAI的相关性,并将80组数据随机分成60组训练集和20组测试集,构建3种数据输入模式。将数据进行多次训练,采用决定系数R2和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标。结果表明,实测LAI值与波段反射率,植被指数均在(P0.01)水平下极显著相关,且相关系数均高于0.6。训练集中GPR算法均表现出了较强的预测能力,且以波段反射率为输入模式有最好的预测能力,LAI预测值与实测值R2为0.803、0.689和0.699,高于其它算法,RMSE为0.402、0.453和0.441,低于其它算法;测试集中,3种输入模式R2为0.743、0.617和0.638,RMSE为0.451、0.505和0.491,以波段反射率为输入模式反演精度最高。  相似文献   

9.
全天候区域地表蒸散发反演——以黑河流域为例   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】蒸散发是生物圈、岩石圈、水圈、冰雪圈和大气圈中水分循环和能量传输的重要控制因素。为克服区域尺度方法的主观性和站点尺度方法难以反映气象因子空间异质性的局限,文章以中国境内黑河流域为研究区域,使用2012年6月1日至9月15日的MODIS数据与CLDAS格网气象数据探索区域尺度全天候蒸散发遥感反演。【方法】该文利用逐像元地表温度—植被指数特征空间方法和Penman-Monteith公式分别估算晴空像元和有云像元的地表蒸散发,实现了区域尺度全天候蒸散发遥感反演。在分析研究区CLDAS气象数据的精度基础之上,利用MODIS数据反演的短波辐射来替代CLDAS气象数据中的短波辐射,作为全天候地表蒸散发的输入参数。最后,利用黑河流域4个不同站点实测的地表蒸散发数据对反演值进行验证。【结果】利用MODIS短波辐射代替CLDAS气象数据中的短波辐射,能够显著提高蒸散发的反演精度,4个站点反演值与实测值之间的平均均方根误差为76.3 W/m2。【结论】利用MODIS数据和CLDAS数据可以获得区域尺度的全天候蒸散发。在缺乏短波辐射数据或短波辐射数据精度较低的情况下,利用MODIS数据反演得到的短波辐射作为蒸散发模型的参数输入,能较大地提高蒸散发的反演精度。  相似文献   

10.
目的使用离散型激光雷达数据反演叶面积指数(LAI)的过程中,数据预处理的关键步骤为激光雷达滤波。穿透指数(LPI)作为反演过程中的重要变量,需要根据点云的类型计算,从而直接受到滤波精度的影响。因此,滤波算法的精度能间接影响到反演LAI的精度。虽然滤波算法不断改进,滤波精度逐渐提高,应用在越来越多的场景,但关于不同滤波算法对反演LAI精度影响的探讨较少。方法本文通过对机载LiDAR滤波算法历史、发展和现状的调研,最终选择混合滤波算法(Hybrid)、自适应不规则三角网滤波算法(ATIN)、形态学滤波算法(Morph)和基于坡度滤波算法(Slope)为研究对象;分别使用这4种算法,得到点云中的地面点;根据Beer-Lambert定律,反演帽儿山国家森林公园落叶松林和榆树林的LAI;以经过评估的精度更高的Hybrid算法为标准,计算另外3种算法的滤波精度和LPI偏差;对比分析LAI反演模型的平均精度;最后,通过分析不同误差来源的影响强度,确定了反演LAI时较好的滤波算法。结果在最佳的采样半径下,经过Hybrid、ATIN、Morph和Slope滤波算法处理,LAI反演模型的平均精度,在落叶松林,R2分别为:0.900 3、0.876 3、0.892 5、0.877 0;RMSE分别为:0.105 6、0.134 5、0.109 7、0.133 2;在榆树林,R2分别为:0.914 4、0.903 0、0.887 2、0.900 0;RMSE分别为:0.269 0、0.201 7、0.189 4、0.207 0。在落叶松林,I类误差较大的Morph算法,能保证较高的模型精度;而II类误差较大的Slope和ATIN算法对应的反演模型精度较低。结论经不同滤波算法处理得到的LAI反演模型精度存在差异,经混合滤波算法处理其对应的LAI反演模型精度更高,形态学滤波算法的滤波精度较低,对应的反演模型精度较高;滤波算法导致的I、II类误差中,II类误差对LAI反演模型的影响更大。   相似文献   

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