林地叶面积指数遥感估算方法适用分析

• 作者: 刘馨 孙涛 朱启疆 王修信 胡玉梅 陈声海 高凤飞
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 林地 叶面积指数 神经网络 统计模型 多植被指数组合
• 年，卷（期）: 2014,（16）
• 所属期刊栏目: 个体与基础生态
• 页码范围: 4612-4619
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.5846/stxb201212181819

摘要

叶面积指数是与森林冠层能量和CO2交换密切相关的一个重要植被结构参数,为了探讨估算林地叶面积指数LAI的遥感适用方法和提高精度的途径,利用TRAC仪器测定北京城区森林样地的LAI,从Landsat TM遥感图像计算NDVI、SR、RSR、SAVI植被指数,分别建立估算LAI的单植被指数统计模型、多植被指数组合的改进BP神经网络,获取最有效描述LAI与植被指数非线性关系的方法并应用到TM图像估算北京城区LAI.结果表明,单植被指数非线性统计模型估算LAI的精度高于线性统计模型;多植被指数组合神经网络中,以NDVI、RSR、SAVI组合估算LAI的精度最高,估算值与观测值线性回归方程的R2最高,为0.827,而RMSE最低,为0.189,神经网络解决了多植被指数组合统计模型非线性回归方程的系数较多、较难确定的问题,可较为有效的应用于遥感图像林地LAI的估算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱启疆	北京师范大学遥感科学国家重点实验室	36	2027	15.0	36.0
2	王修信	广西师范大学计算机科学与信息工程学院	62	392	12.0	15.0
6	刘馨	北京师范大学遥感科学国家重点实验室	29	166	7.0	12.0
7	孙涛	广西师范大学生命科学学院	20	75	6.0	8.0
8	高凤飞	北京师范大学遥感科学国家重点实验室	2	10	1.0	2.0
9	胡玉梅	北京师范大学遥感科学国家重点实验室	2	10	1.0	2.0