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《北京林业大学》 2007年
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利用Hypeion高光谱遥感数据估测森林叶面积指数

赵丽芳  
【摘要】: 森林叶面积指数是森林生物量估测和病害评价的有效参数,是表征林分长势和预测森林产量的重要林学指标之一,也是森林定量遥感的地面定标手段。目前,国外许多学者利用高光谱遥感图像对大区域尺度范围内的森林LAI估测的研究已超过十年,做了许多工作。而国内在这方面起步较晚,多是用传统的宽波段遥感影像估测森林LAI,利用高光谱遥感数据估测森林LAI的研究国内还未见报道。 本文以位于山东省中部的徂徕山林场为实验区,选取利用LAI-2000植物冠层分析仪地面实测的28个森林样地的叶面积指数值,高光谱遥感数据采用Hyperion图像。首先,本文针对高光谱遥感数据具有波段数目多、光谱分辨率高、波段宽度窄、数据量庞大等特点,对经过预处理和大气校正获得的Hyperion反射率图像进行波段选择,采用标准差和相关系数等统计方法进行分析评价,选出最佳波段组合成假彩色图像,再将该假彩色图像进行3*3算子的中值滤波去噪处理。然后利用从该图像上分别提取的双波段和三波段植被指数(NDVI、SR和RSR)和地面实测的LAI分别构建三个回归模型,反演森林叶面积指数。最后推算该研究区的平均森林LAI,从而为该研究区绘制较为合理的森林叶面积指数等级图。研究结果表明,三种植被指数中,RSR与LAI的相关性最大,估测精度也最高,其次为NDVI,SR最低。并且RSR和NDVI与LAI呈现非线性关系,而SR与LAI呈线性相关关系。研究结果还表明,RSR,NDVI和SR与LAI均呈正相关关系。 虽然这一研究结果仍是初步的,且处于探讨阶段,但这一定量指标的研究的结果,使人们更加深刻地了解到高光谱遥感反演地表森林LAI的优势。
【学位授予单位】:北京林业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:S771

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