基于高分辨率遥感影像的花粒期玉米叶面积指数估算方法

以花粒期玉米为研究对象,利用美国PL高分辨率卫星遥感数据,对比6种常用植被指数与叶面积指数(LAI)的相关性,最终选取EVI、SAVI这两种植被指数,采用线性和非线性共6种回归模型,分别与实测玉米花粒期叶面积指数建立估算模型;通过判定系数(R2)筛选出最佳模型,并以均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)作为验证指标判断所建模型的适用性.结果表明:利用SAVI植被指数所建立的二次曲线回归模型估算花粒期玉米叶面积指数的效果最佳.     

基于高分辨率遥感影像的花粒期玉米叶面积指数估算方法

以花粒期玉米为研究对象,利用美国PL高分辨率卫星遥感数据,对比6种常用植被指数与叶面积指数(LAI)的相关性,最终选取EVI、SAVI这两种植被指数,采用线性和非线性共6种回归模型,分别与实测玉米花粒期叶面积指数建立估算模型;通过判定系数(R2)筛选出最佳模型,并以均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)作为验证指标判断所建模型的适用性.结果表明:利用SAVI植被指数所建立的二次曲线回归模型估算花粒期玉米叶面积指数的效果最佳.     

基于高分辨率遥感影像的花粒期玉米叶面积指数估算方法

以花粒期玉米为研究对象,利用美国PL高分辨率卫星遥感数据,对比6种常用植被指数与叶面积指数(LAI)的相关性,最终选取EVI、SAVI这两种植被指数,采用线性和非线性共6种回归模型,分别与实测玉米花粒期叶面积指数建立估算模型;通过判定系数(R2)筛选出最佳模型,并以均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)作为验证指标判断所建模型的适用性.结果表明:利用SAVI植被指数所建立的二次曲线回归模型估算花粒期玉米叶面积指数的效果最佳.     

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以花粒期玉米为研究对象,利用美国PL高分辨率卫星遥感数据,对比6种常用植被指数与叶面积指数(LAI)的相关性,最终选取EVI、SAVI这两种植被指数,采用线性和非线性共6种回归模型,分别与实测玉米花粒期叶面积指数建立估算模型;通过判定系数(R2)筛选出最佳模型,并以均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)作为验证指标判断所建模型的适用性.结果表明:利用SAVI植被指数所建立的二次曲线回归模型估算花粒期玉米叶面积指数的效果最佳.     

环境因子对入侵植物空心莲子草生长-防御生理特性的影响

【目的】探讨大空间尺度上生物及非生物因子对入侵植物空心莲子草Alternanthera philoxeroides生长-防御生理特性的影响,为全球环境变化下的入侵群落动态预测及入侵防治提供理论依据。【方法】在中国21°N～37°N范围内分别设置72个面积为10 m×10 m的空心莲子草入侵样地(水、陆生境各36个),测定样地中空心莲子草的氮平衡指数(Nitrogen balance index, NBI)、叶绿素指数(Chlorophyll index, Chla)、类黄酮指数(Flavonoid index, Flav)和花青素指数(Anthocyanin index, Anth),并利用回归分析和典范对应分析(Canonical correspondence analysis, CCA)探讨地理、气候、氮素营养、植物多样性和昆虫发生量等因素对这4项生理指标的影响。【结果】回归分析及CCA均表明,水、陆2种生境空心莲子草的Flav与纬度呈显著正向关系、与降雨量呈显著负向关系。回归分析中,陆生和水生型空心莲子草的Chla分别与经度、硝态氮含量呈显著正向关系;水生型空心莲子草的Anth与...