应用遥感数据反演针叶林有效叶面积指数研究

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。     

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。     

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TM影像估算北京山区乔木林生物量

目前遥感技术是估测区域森林生物量的有效手段。基于TM影像和样地数据,分析了从TM影像中提取的17个自变量与森林生物量的相关性,并用多元逐步回归法建立森林生物量模型,用于估算2009年北京山区森林生物量。提取的17个自变量中红光波段(TM3)、土壤校正植被指数(SAVI)和主成分分析的第三分量(PC3)为较好的解释变量,据此建立的生物量模型的相关系数较高(R2=0.869),估算得到北京山区森林生物量总计达1 088.38万t,平均生物量密度为35.2 t.hm-2。北京山区多数地方的森林生物量介于20-30 t.hm-2,大于30 t.hm-2的森林生物量主要分布在北部山区,表明北京森林质量不高,但提高的潜力很大。     

小蓬竹的叶面积指数测定

竹叶是竹子进行光合作用的器官,合理的叶面积是充分利用光能,保证竹林高产优质的主要条件。因此,叶面积指数大小直接关系到竹林同化光能的数量,从而关系到竹林的笋、竹产量。有关竹类叶面积指数测定研究的报道不少,但就小蓬竹Drepanostachyum ludianense（Yi et R．S．Wang）Kengf叶面积指数测定的研究目前还未见报道。     

人工神经网络在遥感图像森林植被分类中的应用

应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神经网络模型 ,鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显 ,利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构 ,研究中引入高程数据作为一个独立波段与 3个多光谱波段一起直接进行分类 ,取得了很好效果 .该方法与常规的最大似然法相比 ,存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了 2 7 5个百分点 .对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高 .     

新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积指数观测与遥感估算

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,调控着植被与大气之间的物质与能量交换,在生态环境脆弱的我国西北部开展植被LAI的研究对阐明该地区植被对气候变化和人类活动的响应特征具有重要的科学意义。利用LAI-2200和TRAC仪器观测了新疆喀纳斯国家级自然保护区森林和草地的有效叶面积指数(LAI_e)和真实LAI,构建了其遥感估算模型,生成了研究区LAI_e和LAI的空间分布图。在此基础上,分析了LAI随地形因子(海拔、坡度、坡向)的变化特征,探讨了将其应用于估算研究区森林生物量密度的可行性,并评估了研究区MODIS LAI产品的精度。结果表明:研究区阔叶林、针阔混交林、针叶林、草地LAI_e的平均值分别为4.40、3.18、2.57、1.76,LAI的平均值分别为4.76、3.93、3.27、2.30。LAI_e和LAI的高值主要集中分布在湖泊和河流附近;植被LAI随海拔、坡度和坡向的变化表现出明显的垂直地带性的特点。LAI随海拔和坡度的增加呈现先增加后减小的变化趋势,坡向对针叶林和草地LAI的影响明显,但对阔叶林和针阔混交林LAI的影响较弱;森林生物量密度(BD)随LAI增加而线性增加(BD=44.396LAI-25.946,R²=0.83),研究区森林生物量密度平均值为120.3 t/hm²,估算的总生物量为5.0×10⁶t;MODIS LAI产品与利用TM数据生成的LAI之间具有一定的相似性(森林R²=0.42,草地R²=0.53),但森林和草地的MODIS LAI产品分别比利用TM数据生成的LAI偏低16.5%和24.4%。     

基于MISR数据大兴安岭地区叶面积指数反演及尺度转换验证研究

叶面积指数(LAI)是气候研究和生态研究中重要的植被冠层结构参数,遥感技术为快速获取大面积叶面积指数提供了有效途径。大兴安岭地区是我国重要的生态功能区,本文以大兴安岭为研究区域,根据森林林分特征,采用基于物理过程的4-Scale几何光学模型,利用多角度MISR遥感数据反演该区域叶面积指数数据。几何光学模型特点在于参数具有物理意义,考虑地面反射的热点效应,模型反演过程不依赖于样本数据适用于大区域反演研究,MISR数据提供同一区域多角度遥感数据,有效解决了单一观测角度植被指数和叶面积指数函数关系饱和点低的问题。由于地面验证数据空间尺度无法满足MISR数据的空间分辨率,本文采用TM数据对样地实测叶面积指数数据进行尺度转换,针对不用坡向叶面积指数空间异质性进行分析,讨论不同空间分辨率验证数据的合理性,研究表明大兴安岭区域使用600m空间分辨率验证数据对MISR数据反演结果检验最优,该分辨率下叶面积指数变化随空间尺度变化趋于稳定,并较好地避免了2种遥感数据几何配准带来的误差。结果表明:4-Scale几何光学模型适用于我国大兴安岭地区森林叶面积指数反演,实验中MISR数据反演叶面积指数的平均绝对误差为25.6%、均方根误差为0.622。本研究为大兴安岭地区叶面积指数大区域快速定量反演提供了研究基础。      

不同叶面积指数遥感产品在浙江省的差异比较研究

本文比较分析了三种基于MODIS数据生成的LAI遥感产品(MOD15 LAI、MCD15 LAI和GLASS LAI)在浙江省的差异;以地面观测的LAI结合TM遥感数据生成的30 m分辨率LAI数据(LAITM)为参考,评价了它们在浙江省天童山常绿阔叶林地区的可靠性。研究发现,三种LAI遥感产品在可靠性、大小、空间格局及变化趋势上均存在显著差异:GLASS LAI表现优于MOD15 LAI和MCD15 LAI,GLASS LAI与LAITM具有较好的相关性(R2=0.61,RMSE=1.20),而MOD15 LAI和MCD15 LAI与LAITM的一致性较差(RMSE分别为1.42和1.63)。2003—2012年期间,基于GLASS LAI得到的浙江省LAI年平均值(2.13 m2/m2)分别高出MOD15 LAI和MCD15 LAI约23%和12%;而GLASS LAI年最大值的10年平均值(3.82 m2/m2)比MOD15 LAI和MCD15 LAI的值都偏低约30%。2003—2012年期间,GLASS LAI年平均值在浙江省显著升高和下降的面积比例分别为16.6%和14.7%;MOD15 LAI和MCD15 LAI分别在全省21.8%和13.7%的地区呈明显下降趋势,明显升高地区分别仅占1.2%和4.0%。三种LAI遥感产品的全省年平均值方面,GLASS LAI具有较大的年际波动,但趋势不明显;MCD15 LAI略有下降;而MOD15 LAI呈现较为明显的下降趋势(0.02 m2/m2,P=0.06)。     

GF-1/WFV在玉米叶面积指数估算中的应用研究

叶面积指数(leaf area index,LAI)是植被冠层重要的结构参数之一,与冠层生理过程密切相关,也是植被遥感领域关注的重要参数之一.本研究对已在轨运行7年的高分一号卫星WFV传感器的植被监测性能进行评测,以吉林省农安县典型玉米分布区作为研究区域,结合地面同步观测的叶面积指数和冠层光谱等实测数据,借助归一化植被...