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摘要:
[目的]考虑到利用单一植被指数(Ⅵ)反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳Ⅵ组合以提高LAI反演的精度.[方法]通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合Ⅵ来实现LAI的最终反演,并利Landsat5 TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用.[结果]以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以及饱和性问题,联合反演的结果明确优于单一植被指数反演精度.[结论]通过分段选择最佳植被指数形成联合Ⅵ可以有效提高LAI反演精度.
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文献信息
篇名 基于分段方式选择敏感植被指数的冬小麦叶面积指数遥感反演
来源期刊 中国农业科学 学科
关键词 冬小麦 叶面积指数 植被指数 分段反演 遥感
年,卷(期) 2012,(17) 所属期刊栏目 耕作栽培·生理生化·农业信息技术
研究方向 页码范围 3486-3496
页数 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3864/j.issn.0578-1752.2012.17.004
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植被指数
分段反演
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相关学者/机构
期刊影响力
中国农业科学
半月刊
0578-1752
11-1328/S
大16开
北京中关村南大街12号
2-138
1960
chi
出版文献量(篇)
9193
总下载数(次)
12
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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