植被叶面积指数遥感监测模型

• 作者: 倪绍祥 李开丽 茅荣正 蒋建军
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 遥感 植被指数 叶面积指数 监测 模型
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 1491-1496
• 页数: 6页
• 分类号: Q945|Q948|TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0933.2005.06.038

摘要

叶面积指数是植被定量遥感的重要参数,区域的时序列叶面积指数揭示了区域生态的演化过程,反演方法上主要是通过植被指数建立相关模型实现的,对于不同地区或不同气候带而言,模型的通用性以及各种植被指数在模型中的灵敏度都需做进一步的探讨.以江苏省宜兴市作为研究区,采用2002年8月22日获得的Landsat-5 TM图像数据和2003年8月23～26日采用LAI-2000进行的野外实测植被叶面积指数(LAI)数据,分别探讨了植被指数(VI)与LAI的一元、多元线性回归模型和非线性回归模型,其中的非线性回归模型包括对数、指数、乘幂和多项式回归模型.结果表明,VI与LAI之间的最佳回归模型为多元线性回归模型,R2达0.864;采用逐步选择剔除法,遴选出了用于回归模型的植被指数为:RVI、PVI、SAVIL=0.35、MSAVI、ARVIγ=1、ARVIγ=0.5和SARVI.经模型LAI=-ln((VI-VI∞)/(VIg-VI∞))/KVI检验,预测值(y)与实测值(x)的拟合度较好y=0.5345x+1.3304,R2为0.7379.RVI与LAI的三次多项式回归模型也较好,R2为0.7806.再次为RVI与LAI的一元线性回归模型,R2为0.7726,比值植被指数RVI在反演叶面积指数模型中具有较高的灵敏度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪绍祥	南京师范大学地理科学学院	113	4432	34.0	62.0
2	茅荣正	南京师范大学地理科学学院	2	161	2.0	2.0
3	蒋建军	南京师范大学地理科学学院	38	1571	21.0	38.0
4	李开丽	南京师范大学地理科学学院	6	264	5.0	6.0