基于高光谱维数约简与植被指数估算冬小麦叶面积指数的比较

• 作者: 付元元 冯海宽 宋晓宇 徐新刚 杨贵军 王纪华
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 遥感 光谱分析 回归分析 植被指数 维数约简 冬小麦
• 年，卷（期）: 2012,（23）
• 页码范围: 107-113
• 分类号: S127
• 字数: 4864字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.23.015

摘要

高光谱遥感反演 LAI 时,由于实际样本数远小于光谱维数,易导致基于全谱段建立的模型不稳定.针对该问题,该文提出将基于原始光谱反射率与 LAI 相关性和基于光谱曲线特征的2种波段选择方式分别与主成分回归(PCR)或偏最小二乘回归(PLSR)结合的高光谱维数约简方法,估算冬小麦 LAI.并选择归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、重归一化植被指数(RDVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)和三角形植被指数(TVI)5种代表性植被指数,利用2009、2010年实测大田冬小麦冠层高光谱和 LAI 数据,将提出的基于维数约简的方法与基于植被指数的 LAI 估算方法进行了比较,独立样本集验证结果和交叉验证结果均表明,提出的基于维数约简的方法比基于植被指数方法的估算精度高,在交叉验证结果中,基于维数约简的方法 R2最高达到0.818,相应 RMSE 为0.685.该研究可为后续基于高光谱的 LAI 估算提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王纪华	浙江大学遥感与信息技术应用研究所	5	91	5.0	5.0
2	冯海宽		11	139	6.0	11.0
3	杨贵军		29	518	14.0	22.0
4	宋晓宇		5	57	3.0	5.0
5	徐新刚		6	78	4.0	6.0
6	付元元	浙江大学遥感与信息技术应用研究所	3	68	3.0	3.0