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《成都理工大学》 2018年
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基于CASI数据的黑河绿洲区LAI尺度效应研究

杨雨薇  
【摘要】:叶面积指数(LAI)作为表征作物冠层结构的关键参量之一,准确获取LAI对于作物长势监测、估产等研究具有重要意义。遥感为连续区域乃至全球尺度LAI估测提供了技术支持,但因LAI反演模型的非线性与遥感数据的空间异质性,导致LAI反演结果存在一定尺度误差,限制了不同源遥感数据LAI产品的统一应用,尺度效应问题亟待解决。广泛应用于尺度效应研究的泰勒级数展开模型,其优势在于可定量描述LAI反演模型非线性程度以及空间异质性对LAI尺度效应综合影响,但仅使用一维变量作为校正因子,难以达到理想校正精度。针对于此,本文以黑河绿洲区为研究对象,基于LAI统计模型进行LAI多尺度反演,探讨LAI尺度效应差异特征及产生机理,结合泰勒级数展开模型,定量分析由LAI反演模型非线性与空间异质性引起的尺度误差,并分别基于一维变量与二维变量建立尺度误差校正模型,实现对CCD-LAI遥感产品的尺度校正。主要研究内容与结论如下:1.利用机载高光谱CASI影像计算4种植被指数,与实测LAI建立6种统计模型反演LAI。将各反演模型所得LAI估算值与实测LAI进行相关性分析,以矩阵联立的形式,对实测LAI值敏感度最高的红光波段与近红外波段组合进行筛选,结果表明,最优LAI反演模型为LAI-NDVI三次多项式回归模型。2.基于“先反演再聚合”与“先聚合再反演”两个层面下的三种尺度转换方法之间的尺度差异特征,多层次分析多尺度反演LAI的总体差异,探讨LAI尺度效应的产生机理。结果表明,三种方法下LAI值的整体分布大致相同,但依然存在一定尺度差异,其产生的主要原因在于LAI反演模型的非线性、NDVI变量非线性和LAI遥感产品的尺度效应(反演模型非线性及空间异质性)。3.细化尺度效应产生机理,对最优LAI反演模型进行泰勒级数展开,定量分析多尺度反演LAI产生的尺度效应。结果表明,泰勒级数展开模型的二阶导数项能较好的解释LAI反演模型非线性引起的尺度效应;其方差项能较好的解释空间异质性引起的尺度效应。4.结合泰勒级数展开模型,分别以二维变量(CASI影像近红外与红光波段反射率)的二阶导数项及其方差与一维变量(CASI-NDVI)的二阶导数项及其方差作为校正因子,对CCD-LAI遥感产品进行尺度校正,有效减小CCD-LAI的尺度误差,使其反演精度得到进一步提升。继而对两种尺度校正方法进行精度评价,结果表明,基于二维变量的泰勒级数展开模型校正效果更佳。综上所述,本研究致力于挖掘并有效利用高光谱数据中的有效信息,将其作为亚像元,利用泰勒级数展开模型,对大尺度低分辨率LAI遥感产品的尺度效应进行校正,最终实现大尺度高精度的LAI遥感监测,为作物动态监测提供技术支撑。
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:S127

【参考文献】
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