| 植被指数反演冬小麦植被覆盖度的适用性研究 |
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| 引用本文： | 虞连玉,蔡焕杰,姚付启,郑 珍,王 健,李志军.植被指数反演冬小麦植被覆盖度的适用性研究[J].农业机械学报,2015,46(1):231-239. |
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| 作者姓名： | 虞连玉 蔡焕杰 姚付启 郑 珍 王 健 李志军 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学,西北农林科技大学,长江科学院,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51179162）、“十二五”国家科技支撑计划资助项目（2011BAD29B01）和高等学校学科创新引智计划资助项目（B12007） |
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| 摘 要： | 利用冬小麦2个生长季高光谱反射率和覆盖度实测资料,基于回归分析方法建立4种植被指数反演植被覆盖度模型,并对预测模型年际间的稳定性进行了验证。采用噪声等效覆盖度误差对各植被指数反演植被覆盖度模型进行了敏感性分析,结合对模型的残差分析得到了不同种植密度和氮肥施用量条件下各植被指数的适用性。结果表明:归一化植被指数NDVI和改进的土壤调节指数TSAVI与冬小麦覆盖度采用抛物线拟合结果较好;修正的土壤调节植被指数MSAVI和增强型植被指数EVI与覆盖度符合线性关系。验证模型的决定系数略低于建模方程,反演模型在年际间表现出较好的稳定性,能够满足覆盖度预测需要。NDVI和TSAVI较MSAVI和EVI可更好地解释本地区冬小麦植被覆盖度的变化规律。在低到中覆盖度(0~60%)条件下,如果当地土壤信息可获得,利用植被指数TSAVI估算植被覆盖度变化规律表现出较好的敏感性和较高的估算精度。如果缺失土壤线资料,NDVI能保证覆盖度的估算精度。在高覆盖度(60%~100%)条件下,可选用敏感性和精度均良好的植被指数MSAVI进行估算。在水分供应充分的条件下,4种植被指数对作物种植密度和氮肥施用量均不敏感,可采用统一模型进行不同种植密度和不同施氮量处理的冬小麦覆盖度估算研究,为利用植被指数快捷、准确地估算本地区区域植被覆盖度提供了理论和技术支持。
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| 关 键 词： | 冬小麦 植被指数 植被覆盖度 敏感性分析 种植密度 施氮量 |
| 收稿时间： | 2014/3/31 0:00:00 |
Applicability of Vegetation Indices to Estimate Fractional Vegetation Coverage |
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| Yu Lianyu,Cai Huanjie,Yao Fuqi,Zheng Zhen,Wang Jian and Li Zhijun.Applicability of Vegetation Indices to Estimate Fractional Vegetation Coverage[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2015,46(1):231-239. |
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| Authors: | Yu Lianyu Cai Huanjie Yao Fuqi Zheng Zhen Wang Jian and Li Zhijun |
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| Institution: | Northwest A&F University,Northwest A&F University,Scientific Academy of Yangtze River,Northwest A&F University,Northwest A&F University and Northwest A&F University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Winter wheat Vegetation indices Vegetation coverage Sensitivity analysis Planting density Nitrogen application |
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