不同时空分辨率遥感数据融合估算冬小麦叶面积指数

• 作者: 姚霞 曹卫星 朱艳 王来刚 田永超 郑国清
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 遥感 数据融合 时间序列分析 HJ-CCD SPOT-5 叶面积指数 冬小麦
• 年，卷（期）: 2012,（17）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 117-124
• 页数: 8页
• 分类号: S127
• 字数: 5182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.17.017

摘要

高时空分辨率叶面积指数(leaf area index,LAI)数据能反映作物的长势动态变化,为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据.该文综合利用混合像元线性分解与数据同化算法,以高空间分辨率SPOT-5数据反演的LAI修正高时间分辨率HJ-CCD数据反演的LAI序列,生成了覆盖冬小麦主要生育期的高空间分辨率LAI序列,并结合SPOT-5反演的LAI和实测LAI值分析了像元纯度、高空间分辨率遥感数据同化景数对融合效果的影响.结果表明,采用数据融合方法生成的LAI与检验LAI具有较高的一致性,但像元纯度对融合效果影响较大；基于2景SPOT-5影像能够提高LAI序列估测精度,且优于基于1景SPOT-5影像的融合效果.该研究结果可为冬小麦生长监测提供技术支撑.