| 基于PROBA/CHRIS遥感数据和PROSAIL模型的春小麦LAI反演 |
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| 引用本文： | 杨贵军,赵春江,邢著荣,黄文江,王纪华.基于PROBA/CHRIS遥感数据和PROSAIL模型的春小麦LAI反演[J].农业工程学报,2011,27(10):88-94. |
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| 作者姓名： | 杨贵军 赵春江 邢著荣 黄文江 王纪华 |
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| 作者单位： | 北京农业信息技术研究中心,北京,100097 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划（“973”计划）项目 （2011CB311806，2007CB714401），北京市自然科学基金（4102021），国家自然科学基金（40901173，41071228），北京市农林科学院科技创新能力建设专项(KJCX201104012)，中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室开放基金（OFSLRSS201109） |
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| 摘 要： | 大面积区域作物叶面积指数（LAI）遥感反演，对指导作物管理具有重要的意义。该文基于2008年5－7月在黑河流域开展的大型星－机－地遥感综合试验获取的多角度高光谱PROBA/CHRIS数据及地面同步观测数据，利用PROSAIL辐射传输模型和神经元网络方法反演春小麦LAI，并利用地面实测LAI进行验证和分析，结果表明：PROBA/CHRIS数据的最佳组合波段为band 4（555.1 nm）、band 9（696.9 nm）和band15（871.5 nm），利用PROBA/CHRIS数据反演LAI时，3角度组合（0°、36°、55°）反演LAI精度最高（R2=0.854，RMSE=0.344；MAE=0.213）。随着观测角度增加LAI反演精度相应提高，但超过3个角度后，多观测角度数据会带来较大不确定性，影响神经元网络建模，导致LAI反演精度下降。
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| 关 键 词： | 遥感，神经元网络，反演，春小麦，LAI，PROBA/CHRIS，PROSAIL |
| 收稿时间： | 2010/10/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2011/2/28 0:00:00 |
LAI inversion of spring wheat based on PROBA/CHRIS hyperspectral multi-angular data and PROSAIL model |
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| Yang Guijun,Zhao Chunjiang,Xing Zhurong,Huang Wenjiang and Wangjihua.LAI inversion of spring wheat based on PROBA/CHRIS hyperspectral multi-angular data and PROSAIL model[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2011,27(10):88-94. |
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| Authors: | Yang Guijun Zhao Chunjiang Xing Zhurong Huang Wenjiang and Wangjihua |
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| Institution: | Yang Guijun,Zhao Chunjiang,Xing Zhurong,Huang Wenjiang,Wangjihua(Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing 100097,China) |
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| Abstract: | Leaf area index(LAI) is an important parameter of vegetation ecosystems,which can represent the growth situation of vegetation.The PROBA(project for onboard autonomy)/CHRIS(compact high resolution imaging spectrometer)data acquired in June 4,2008 was used to inverse LAI of spring wheat combing with the radiative transfer model(PROSAIL) and ANN(artificial neural network),and to validate the results according to the in-situ measurements.The optimal bands were selected using segmented principal component analy... |
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| Keywords: | remote sensing artificial neural network inversion spring wheat LAI PROBA/CHRIS PROSAIL |
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