基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究

摘要：

以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验.结果表明:(1)在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性.运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性.(2)基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反演精度最高.(3)国产GF-1数据反演LAI效果优于Landsat-8,可以代替Landsat-8数据进行叶面积指数的估测.

关键词：叶面积指数、逐步回归分析、Logistic回归分析、地理加权回归分析、主成分分析、GF-1、Landsat-8

所属期刊栏目：38

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：国家林业局荒漠化和沙化监测专题项目2014889;湖南省百人计划特聘教授基金项目1020990;中国博士后科学基金2014M562147;"十二五"国家高技术研究发展计划863计划课题2012AA102001;湖南省科技厅项目"林业遥感大数据与生态安全"2016TP1014

在线出版日期：2018-02-01（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：43-48