干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演

Arid

	基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演
其他题名	Inversion of leaf area index in Heihe Oasis based on CASI data
	杨雨薇 1; 戴晓爱 2; 牛育天 1; 刘汉湖 1; 杨晓霞 1; 兰燕 1
来源期刊	国土资源遥感
ISSN	1001-070X
出版年	2017
卷号	29 期号:4 页码:179-184
中文摘要	叶面积指数(leaf area index,LAI)作为植被冠层的重要参数,对作物长势监测及产量估算具有重要意义。本研究以黑河流域张掖绿洲试验区为例,基于机载航空高光谱遥感影像(compact airborne spectrographic imager,CASI)数据,利用物理模型与统计模型对研究区的LAI进行估测反演。首先,利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与相应实测LAI数据建立最佳线性回归模型;然后,基于混合像元分解模型和多次散射植被冠层模型构建物理模型;最后,以线性回归模型为参比修正多次散射植被冠层模型,构建半经验LAI反演模型,并比较上述模型拟合效果。研究结果表明,半经验模型为绿洲区LAI反演最优模型,模型估算精度R~2达到0. 89,精度提高较显著。研究对提升作物LAI的估算精度有一定意义,并将进一步推动精细农业定量遥感理论的研究与应用。
英文摘要	As the vegetation canopy’s important parameter,the leaf area index (LAI) has important significance for crop growth monitoring and yield estimation. In this study,the authors used the hyperspectral compact airborne spectrographic imager (CASI) data of Zhangye Oasis experimental area in Heihe River Basin as the experiment object and relied on physical and statistical model to estimate the inversion of the LAI. The process is as follows: First,the optimal linear regression model is established by using the normalized difference vegetation index (NDVI) and the corresponding measured LAI data. Then the physical model is adopted based on the combination of the mixed pixel decomposition model and the multiple scattering vegetation canopy model. With the linear regression model as the reference,the multiple scattering vegetation canopy model is modified,and the semi - empirical LAI inversion model is constructed. Finally,the fitting effects of the models are compared with each other. The results show that the semi - empirical model is the best model for LAI inversion in oasis area and its estimation accuracy of R~2 increases significantly to 0. 89. This study provides technical support for the estimation of crop leaf area index in high precision,and will further promote the study and application of quantitative remote sensing theory about precision agriculture.
中文关键词	CASI高光谱数据 ; 叶面积指数 ; 线性回归模型 ; 多次散射植被冠层模型 ; 半经验模型
英文关键词	hyperspectral data of CASI leaf area index (LAI) linear regression model multiple scattering vegetation canopy model semi - empirical model
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	REMOTE SENSING
WOS研究方向	Remote Sensing
CSCD记录号	CSCD:6122295
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/236144
作者单位	1.成都理工大学地球科学学院, 成都, 四川 610059, 中国; 2.成都理工大学地球科学学院, 国土资源部地学空间信息技术重点实验室, 成都, 四川 610059, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	杨雨薇,戴晓爱,牛育天,等. 基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演[J],2017,29(4):179-184.
APA	杨雨薇,戴晓爱,牛育天,刘汉湖,杨晓霞,&兰燕.(2017).基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演.国土资源遥感,29(4),179-184.
MLA	杨雨薇,et al."基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演".国土资源遥感 29.4(2017):179-184.