GF-6 WFV光谱植被指数模型的叶面积指数反演

摘要：

农业是国家经济发展的基础支柱,同时也是社会发展的基础产业.我国农业遥感技术的进步和发展,大量遥感卫星发射升空,如高分1号、2号和6号等,为我国农情监测、作物长势、农业产业结构调整提供了重要技术支撑.农业遥感成为农业科技创新和精准农业的重要手段.叶面积指数(LAI)是一种可用来衡量植被冠层生理与生化的关键指标,不仅可以用来评估植被冠层表面的最初能量交换情况,提供相应的结构定量数据,还能反映植被冠层的光谱能量信息.同时,在陆地气候变化情况下,叶面积指数是陆地生态系统和土地利用过程生产力模型的关键输入.此外,研究发现植被冠层受人为活动和气候变化的直接或间接影响时,叶面积指数也是陆地生态系统应对气候变化十分重要的衡量标准.因此,针对GF-6 WFV遥感影像叶面积指数反演研究较少和传统光谱植被指数模型机理性、稳定性较弱的问题.基于GF-6 WFV遥感影像以栾城县为试验区,通过光谱植被指数与实测叶面积指数构造5种传统光谱植被指数模型和15种红边参与的光谱植被指数模型反演乳熟期叶面积指数,采用R2和RMSE进行模型评价,同时利用未参与建模的实测叶面积指数和MODIS LAI产品验证模型.实验结果表明:(1)由相关性分析可知,整体上讲,20种光谱植被指数与LAI具有显著相关性,相关系数在0.4以上,且红边参与构造的光谱指数相关性要高于无红边参与构造的光谱指数,其中NDSI的相关性最优;(2)由拟合分析可知,整体上讲,20种光谱植被指数与LAI拟合效果较好,其中NDS13的拟合精度是最高的,R2为0.803,RMSE为0.3012.(3)由反演的空间分布可知,反演结果符合当地的实际情况.(4)由实测叶面积指数验证模型可知,实测叶面积指数与NDSI3模型反演的LAI整体拟合较好,R2为0.804,RMSE为0.3125,说明该模型能有效反演乳熟期玉米的生长状况.(5)由MODIS LAI产品验证模型可知,LAIMODIS均值要高于LAIGF-6,这与MODIS影像像元混合严重和空间分辨率低有关.综上所述,GF-6 WFV反演叶面积指数能力较强,其影像中红边参与构造的光谱植被指数模型能有效反演乳熟期叶面积指数,为玉米长势监测提供依据.

关键词：GF-6 WFV、叶面积指数、光谱植被指数模型、NDSI3

所属期刊栏目：42

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：灾害环境下快速应急定位组网技术项目;海南省重点研发计划项目;四川省科技计划项目;高分辨率对地观测系统重大专项;河南省自然资源厅自然资源科研项目

在线出版日期：2022-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2278-2283