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摘要:
叶面积指数是十分重要的作物生理生态参数,为提高利用国产环境减灾小卫星CCD数据反演冬小麦叶面积指数的精度,该文以5种常用的植被指数(归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI),双波段增强植被指数(2-bands enhanced vegetation index,EVI2),比值植被指数(ratio vegetation index,RVI),土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)为基础,结合3种常用的回归模型,按生长阶段比较分析了不同植被指数和回归模型反演叶面积指数的精度.结果表明,除生殖生长阶段外,叶面积指数和5种植被指数之间均有较强的相关关系:指数模型和一元线性模型分别为全生育期和营养生长阶段的最佳拟合模型;EVI在全生育期拟合时的表现好于其他4个指数(R2=0.9348),SAVI则是营养生长阶段表现最佳的指数(R2=0.9404).该研究为进一步利用植被指数反演叶面积指数提供了参考.
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文献信息
篇名 利用HJ-1-A/B CCD2数据反演冬小麦叶面积指数
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 遥感 植被 模型 环境减灾小卫星 叶面积指数反演 冬小麦
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 172-176
页数 分类号 S127
字数 3024字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.10.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵虎 5 106 5.0 5.0
2 裴志远 32 582 13.0 23.0
3 马尚杰 9 149 7.0 9.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
遥感
植被
模型
环境减灾小卫星
叶面积指数反演
冬小麦
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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