西南地区不同山地环境梯度叶面积指数遥感反演

• 作者: 南希 张正健 李爱农 赵伟 边金虎 靳华安
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 山地 遥感 叶面积指数(LAI) 反演
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 山地遥感专栏
• 页码范围: 42-50
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2016.1.0042

摘要

叶面积指数(LAI)遥感估算是植被定量遥感研究的热点之一,监测植被LAI时空变化对于研究陆地生态系统碳循环及全球变化等具有非常重要的意义.在我国西南山区设置10个50 km×50 km的观测样区作为研究区,其中包括5个森林生态系统样区、3个农田生态系统样区和2个草地生态系统样区.分别获取不同优势植被类型LAI地面实测数据,结合同期获取的遥感数据,考虑地形因素影响,基于偏最小二乘原理分别构建各样区LAI遥感估算模型,并采用交叉验证的方式对模型精度进行评价.结果表明:考虑了海拔、坡度和坡向等地形因子的森林LAI遥感反演模型与未考虑地形变量的模型相比,其验证精度有所提高,R2由0.30～0.75提高至0.50～0.80,RMSE由0.52～0.93 m2/m2降低至0.48～0.89 m2/m2;所有样区优势植被类型LAI反演模型验证R2在0.40～0.80之间,RMSE在0.22～0.89 m2/m2之间.发展的LAI遥感估算方法有助于认知山地植被LAI反演的地形效应问题,可为进一步的山地植被长势监测提供科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵伟	中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所	179	1461	20.0	31.0
2	边金虎	中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所	24	345	12.0	18.0
3	李爱农	中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所	57	1025	17.0	31.0
4	张正健	中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所	14	145	7.0	12.0
5	南希	中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所	10	134	5.0	10.0
6	靳华安	中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所	11	102	5.0	10.0