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多源遥感数据叶面积指数反演

周薇薇  
【摘要】:植被指数与叶面积指数(LAI)的反演与验证是当今研究热点之一,在农业、畜牧业及生态环境研究及应用中具有重要作用。本文以青海省称多县为研究区,使用现代卫星遥感技术,结合GPS测量技术借助LAI-2000植物冠层分析仪测量其植被LAI值,获取实地调查采样数据,使用了三种卫星数据,分别为MODIS、TM和环境卫星影像,确定了五种植被指数,建立植被指数与LAI之间的线性回归模型和非线性回归模型,并确定统计模型中的相关系数,选出反演LAI的最佳模型。本文经过分析研究对比得出以下结论: 1在选取的五种植被指数,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、土壤调节植被指数(SAVI)和转换型植被指数(TVI)中,除DVI以外,其他指数所建立的回归模型均具有良好的相关性。DVI不适宜在此地区进行反演。 2在LAI-VIS线性回归模型中,Modis数据和环境卫星数据NDVI与LAI判定系数R2值最大,相关性最高,其次为TVI;TM影像数据TVI与LAI判定系数R2值最大,相关性最高,所以在本研究中NDVI和TVI更适合进行与LAI建模进行遥感反演分析。 3在LAI-VIS非线性回归模型中,三种影像数据的多项式模型都是最能反应反演结果的模型,因为多项式模型是LAI反演的最佳非线性模型,其次是幂函数回归模型。因此多项式模型更能直观反映LAI—VI的关系。 4在植被指数与LAI建立的线性和非线性回归模型中,非线性回归模型优于线性回归模型,能够更好的反应出LAI的实际情况; 5在进行模拟反演的三种遥感数据中,Modis数据的拟合情况最好,更适合植被指数与LAI的反演。


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