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
The Monitoring of the Winter Wheat Leaf Area Index Based on HJ-1 CCD Dada
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摘要: 以山东禹城为研究区,利用我国自主研发的环境星数据,计算了4种植被指数,即归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)及增强型植被指数(EVI);结合同步观测数据,将植被指数与实测叶面积指数(LAI)进行回归分析,比较各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)对LAI反演精度最高,即LAI=2.967 ln RVI-1.201是估算冬小麦LAI的最优模型.使用2009年5月冬小麦LAI观测数据对模型进行验证,平均相对误差为19%.
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