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基于TM影像的叶面积指数反演

杜春雨  
【摘要】: 本研究以小兴安岭地区孙吴县为研究区,利用现代卫星遥感技术,结合与其同步的实地调查采样数据和GPS测量技术,建立了从TM影像数据提取的植被指数(VIS)与地面实测的叶面积指数(LAI)的统计回归模型。从众多统计模型中按照各自确定系数R2,选出反演LAI的最佳模型,用于研究地区的LAI反演制图。同时研究了有效叶面积指数与真实叶面积指数之间的内在联系,以及有效LAI与真实LAI在与植被指数之间建立反演模型时相关性的优劣。确定了四种植被指数与LAI的最佳适用模型。经过分析和研究得出以下结论: 1通常采用LAI-2000仪器测得的有效LAI存在明显误差,本文将传统测量LAI的方格法和描形称重法与现代数码和计算机技术结合起来,并通过生物量模型算得真实LAI,建立了二者之间的一元线性回归模型,检验精度达到92.4%。 2通过建立有效LAI-VIS.真实LAI-VIS的不同形式的回归模型,发现在各种模型中真实LAI-VIS模型的相关性均要优于有效LAI-VIS模型,有利的说明了LAI数值的准确性对进行LAI-VIS模型反演精度有正相关性。 3在LAI-VIS各种回归模型中,指数模型是最佳模型,其次是多元回归模型,但是多元回归模型削弱LAI-VIS关系的直观性,掩盖了两者间的生物物理机理。因此指数模型更能直观反映LAI-VIS的关系。 4在LAI-VIS的各种模型中,NDVI-LAI判定系数R2值最大,相关性最高,其次为RVI,所以在本研究中NDVI和RVI更适合进行与LAI建模进行遥感反演分析。 5通过对所有模型的分析对比以及精度检验,最终得出了最佳LAI反演模型是真实LAI-NDVI的指数模型,并用此模型制作了LAI遥感反演分级图。


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