结合Sentinel-1B和Landsat8数据的针叶林叶片含水量反演研究

为研究SAR影像结合光学影像反演叶片含水量的可行性,本文以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,以Sentinel-1B、Landsat8 OLI遥感影像和通过外业调查获取的叶片含水量为数据源,通过相关性分析,选取出与叶片含水量相关性较大的波段组合和植被指数,并对其进行主成分提取,建立主成分与叶片含水量之间的线性、二次多项式、三次多项式和指数模型,并利用精度最高的模型反演出净月潭国家森林公园的叶片含水量。结果表明:(1) Sentinel-1B的VV极化、VH/VV极化比和OLI传感器的短波红外1波段、短波红外2波段、归一化水分指数(NDWI)、比值植被指数(RVI)与叶片含水量相关性较大;(2) Sentinel-1B和Landsat8 OLI数据结合相较于仅使用Landsat8 OLI数据、提取出的主成分与叶片含水量相关性较高;(3)利用提取出的主成分与叶片含水量建立的反演模型中三次多项式模型的拟合精度最高(R2=0.629 9,RMSE=0.035 8)。表明Sentinel-1B结合Landsat8 OLI数据能较好得反演出针叶林的叶片含水量。