基于MODIS时间序列反射率数据的雷竹林LAI反演

• 作者: 周国模 徐小军 朱迪恩 李阳光 李雪建 杜华强 毛方杰
• 来源期刊: 应用生态学报
• 关键词: 竹林 叶面积指数 MODIS反射率 植被指数 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 页码范围: 2391-2400
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13287/j.1001-9332.201807.011

摘要

本文以雷竹林为研究对象,基于MODIS地表反射率数据构建了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、Gitelson绿色植被指数(GI)、增强型植被指数(EVI)和土壤调整植被指数(SAVI)5种植被指数,并将其与MODIS 7个波段原始反射率数据作为遥感变量,采用逐步回归和相关分析两种方法进行变量筛选,结合LAI实测数据构建了逐步回归和BP神经网络两种模型,对雷竹林生态系统观测站点2014年1月-2017年3月LAI时间系列数据进行反演,并将反演结果与同时期MOD15A2 LAI产品进行对比分析.结果表明:SR为唯一入选逐步回归模型的变量;b1、b2、b3和b7以及5种植被指数与LAI之间的相关性均达到显著水平,可作为BP神经网络模型的输入变量.使用BP神经网络反演得到的LAI与实测LAI之间的相关性显著,R2为0.71,RMSE为0.34,RMSEr为13.6％,其R2比逐步回归模型提高了10.9％,RMSE降低了5.6％,RMSEr降低了12.3％,与MODIS LAI相比,其R2提高了54.5％,RMSE降低了79.3％,RMSEr降低了79.1％.结合MODIS时间序列反射率和BP神经网络模型能够精确地反演雷竹林LAI,为实现基于遥感技术快速监测区域雷竹林LAI提供可行的方法.