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基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究

陈雪洋  
【摘要】:叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)作为表征植被管层结构最基本的参量之一,是陆面过程研究中的一个重要结构参数。作物LAI是反映作物长势与预报作物产量的一个重要农学参数,准确地获取作物叶面积指数数据,可以为作物长势监测、作物识别、单产预测甚至粮食产量的估算提供有效的数据源。 环境一号卫星是我国09年自主研发运行的环境灾害监测小卫星星座,2颗光学卫星HJ-1-A和HJ-1-B均装载两台宽覆盖多光谱CCD相机,可满足2d重访要求,对农作物的长势监测与估产、植被和水系状况调查具有重要意义。 本研究以山东禹城为研究区,提出了基于6S模型的环境星CCD数据的大气校正方法,利用高光谱分辨率的Hyperion数据进行了HJ-1 A/B星CCD的光谱模拟,以Hyperion数据为参照检验了环境星植被指数的真实性。选取基于环境星CCD数据提取的比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)和增强型植被指数(EVI)4种植被指数作为估算因子,结合野外实测的LAI数据,建立叶面积指数反演的最优模型,并检验其精度。研究的主要内容与结论如下: 1)通过建立大气校正参数查找表,实现了对环境星CCD遥感影像数据的快速有效的大气校正处理,并分析了大气校正对植被指数的影响。结果表明,校正后的图像更加清晰,对比度增强;并且消除了NDVI在大气传输过程中的衰减效应,更好的复原了地表植被覆盖的真实状况。 2)在Hyperion模拟的波段反射率与同期实际的HJ-1 A/B星CCD波段反射率之间及各自计算的4种植被指数(SAVI、RVI、NDVI、EVI)之间进行对比分析,研究结果表示,4个波段反射率的相关系数分别为0.841、0.895、0.914和0.926,4种植被指数的相关系数分别为0.979、0.977、0.921和0.975,模拟与真实植被指数标准差分别为0.052、0.527、0.073和0.133,认为环境星CCD的光谱植被指数可以反映该区域植被指数的真实变化,有反演叶面积指数的潜力。 3)计算了环境星CCD数据的4种植被指数(NDVI,RVI,SAVI,EVI),结合同步观测数据,对植被指数与实测叶面积指数进行回归分析,比较4种植被指数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明,4种植被指数与LAI均具有较高的相关性,其中,比值植被指数(RVI)反演精度最高,LAI=2.967Ln RVI-1.201是估算冬小麦LAI的最优模型。使用2009年5月的冬小麦LAI观测数据对模型进行验证,平均相对误差为19%。


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