马尾松毛虫寄主有效叶面积指数遥感反演模型研究

摘要：

叶面积指数(LAI)是植物的重要结构变量,可以较好地反映植物冠层特征,构建该指标的有效反演模型是实现马尾松毛虫害空间监测与预警的必然要求.以在三明市、将乐县、沙县、南平市等4个县(市)测定的马尾松有效叶面积指数及同时段HJ-1 CCD多光谱遥感影像为基础数据,分别建立LAI与NDVI、TNDVI、DVI、RDVI、RVI、PVI、SAVI、MSAVI、MCARI等9个植被指数的一元线性、乘幂、指数、对数与二次曲线模型.结果表明:(1)上述9个植被指数均与马尾松有效叶面积指数显著相关； (2)R2、RMSE及预测精度等指标显示,以TNDVI与MSAVI作为自变量的乘幂、指数模型是马尾松毛虫主要寄主马尾松有效叶面积指数遥感反演的最佳模型,这与影像光谱信息量、指数对虫害状态下的林冠特征响应敏感有关.

关键词：马尾松毛虫、马尾松、有效叶面积指数、转换型归一化差值植被指数(TNDVI)、修正型土壤调节植被指数(MCARI)

所属期刊栏目：32

分类号：S771.8;S763;S791.248(森林工程、林业机械)

资助基金：福建省科技计划重点项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2013-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：72-78