东北主要绿化树种叶面积指数(LAI)高光谱估算模型研究

摘要：

以东北主要绿化树种为研究对象,分别在长春市南湖公园和长春公园获取了共240组树冠高光谱反射率及相应的LAI数据.对数据进行相关分析,以确定反演LAI的敏感波段,而后分别运用6种植被指数、神经网络以及小波分析等3种方法进行估算.研究结果表明,3种方法估算树冠LAl都取得了较好的效果:①与RVI、NDVI相比,由DVI、RDVI、MSAVI、TVI等植被指数建立的估算模型可以提高LAI的估算精度;②神经网络在拟合光谱反射率与树冠LAI关系时明显优于植被指数法(R2达0.850);③小波能量系数与LAl相关性较好,单变量回归分析R2可达0.683,部分小波能量系数估算LAI的精度优于植被指数法,并且验证R2也较高,说明其稳定性较好,多元变量回归分析能够实现各小波能量系数间的优势互补,R2可达0.794.

关键词：高光谱遥感、LAI、植被指数、神经网络、小波分析

所属期刊栏目：25

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：中国科学院知识创新工程重点项目KZCX2-YW-QN305;中国科学院"东北之春"人才计划专项

在线出版日期：2010-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：334-341