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摘要:
在叶面积指数(LAI)遥感估算中,常用的基于统计的遥感反演方法难以处理“同物异谱,同谱异物”的难题,该文从研究地物组分物理结构着手,采用像元分解的方法建立LAI的遥感反演模型,不仅能很好的解决这个难题,而且反演方法简便可行、具有普适性。该研究先对TM数据做最小噪声分离(MNF)并基于影像本身选择端元,经混合像元分解得到研究区植被覆盖度,再根据植被覆盖度与LAI的关系,用多次散射过程冠层模型求解迭代的方法逐步逼近准确的LAI值。最终选择植被、土壤、水体和水泥建筑4个端元,采用非限制性线性混合像元分解模型来分解影像,4个端元分解影像的平均误差为0.0028,端元质量好,分解效果较好。结果证明:混合像元分解模型和多次散射过程冠层模型相结合来反演森林叶面积指数的方法,能很好的预测森林 LAI;研究区样点实测值与预测值的拟合度R2为0.8219,均方根误差RMSE为0.368,两者存在很强的相关性。该研究可为森林资源遥感定量估算提供技术支撑,为森林资源空间配置的优化调整与辅助解决方案的提出提供参考。
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文献信息
篇名 基于混合像元分解模型的森林叶面积指数反演
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 遥感 森林 估算 叶面积指数 混和像元分解模型 多次散射
年,卷(期) 2013,(13) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 124-129
页数 6页 分类号 TP79|S758
字数 4324字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.13.017
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 焦志敏 北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室 9 78 5.0 8.0
2 陈丽 北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室 3 61 3.0 3.0
3 张晓丽※ 北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室 1 17 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
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估算
叶面积指数
混和像元分解模型
多次散射
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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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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