基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
光学遥感影像可以快速提取大面积玉米冠层信息,但无法提供冠层垂直结构信息,导致反演玉米叶面积指数(LAI)时存在无法表达植被冠层内部叶片贡献而使反演LAI偏低的问题;地基激光雷达能够获取玉米冠层的高精度三维结构信息,但是每次只能在有限样区内获取.结合这两种技术的优势,利用将激光雷达数据体素化的方式,通过冠层分析法提取高精度的冠层结构信息;利用Landsat8光学影像获得大面积玉米冠层反射率,与得到的冠层结构信息进行回归分析,从而反演得到大面积的玉米冠层精确LAI结果.研究结果表明,归一化植被指数(NDVI)与激光点云计算的LAI相关性最强,相关系数R2=0.8086,均方根误差(RMSE)为0.1230,比值值被指数(RVI)相关性最差,R2=0.7079,RMSE为0.1520,通过实测值验证分析,三种模型的平均相对误差均小于10%,模型的可信度较高.
推荐文章
基于实测光谱与Landsat8影像的白洋淀COD遥感反演
COD
白洋淀
实测光谱
Landsat8
BP神经网络
遥感监测
基于Landsat8卫星影像的地表温度反演及福州春季城市热岛效应分析
地表温度反演
辐射传导方程法
单通道算法
城市热岛
基于Landsat8遥感影像的黔中水利枢纽工程区土壤含水量反演分析
土壤含水量
地表温度(LST)
归一化植被指数(NDVI)
黔中水利枢纽
基于Landsat8植被覆盖度反演及应用——以宜黄县为例
植被覆盖度
像元二分模型
CART算法
NDVI
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于地基激光雷达与Landsat8影像的玉米LAI反演
来源期刊 中国激光 学科 地球科学
关键词 遥感 地基激光雷达 Landsat8 叶面积指数 体素 冠层分析法
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 遥感与传感器
研究方向 页码范围 240-246
页数 7页 分类号 P237
字数 语种 中文
DOI 10.3788/CJL201542.1114002
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (79)
共引文献  (77)
参考文献  (18)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1969(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1989(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1991(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2005(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2006(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2007(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2008(14)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(14)
2009(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2010(6)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(4)
2011(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2012(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2013(5)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(1)
2014(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
遥感
地基激光雷达
Landsat8
叶面积指数
体素
冠层分析法
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
中国激光
月刊
0258-7025
31-1339/TN
大16开
上海市嘉定区清河路390号 上海800-211邮政信箱
4-201
1974
chi
出版文献量(篇)
9993
总下载数(次)
26
总被引数(次)
105193
相关基金
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
论文1v1指导