植被叶片及冠层层次含水量估算模型的建立
利用LOPEX'93数据库中67个鲜叶片含水量(Cw)和光谱反射率实测数据,基于光谱指数法,在叶片层次,用47个随机样本建立Cw与不同光谱指数的统计模型,并用另外20个样本验证.结果表明,Cw的两种表征形式相对含水量FMC和等价水深EWT在提取叶片Cw时差异较大,EWT与各光谱指数的相关性较FMC高,但FMC对叶片Cw的反演精度高于EWT.而反演精度更高的是基于最优子集回归建立的光谱指数线性模型.Ratio975是叶片层次提取Cw的普适光谱指数.冠层层次,利用PROSPECT+SAILH耦合模型,模拟在不同叶面积指数LAI和Cw下的冠层光谱.为了剔除背景影响,更好地提取冠层Cw,提出用近红外和短波红外波段反射率构造土壤可调节水分指数(SAWI),该指数与其他光谱指数的比值能明显地剔除土壤背景影响,更准确地提取冠层Cw.Ratio975的改进型光谱指数(Ratio975-0.96)/(SAWI+0.2)能用来提取叶面积指数LAI从0.3到8.0,Cw从0.0001cm到0.07cm的冠层Cw,研究表明精度较高.
光谱指数法、含水量、土壤可调节水分指
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TP79;Q945(遥感技术)
国家重点基础研究发展计划973计划G2000077902;中国科学院知识创新工程项目KZCX1-SW-01-02;国家自然科学基金40271086
2005-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1218-1223
