以中国东北大兴安岭加格达奇林区为研究区,基于环境(HJ)卫星遥感数据提取森林植被指数,结合实测样点叶面积指数(leaf area index,LAI)数据构建研究区LAI遥感反演模型,获取研究区森林LAI。在此基础上,利用研究区LAI影像对LAI遥感产品GLOB...以中国东北大兴安岭加格达奇林区为研究区,基于环境(HJ)卫星遥感数据提取森林植被指数,结合实测样点叶面积指数(leaf area index,LAI)数据构建研究区LAI遥感反演模型,获取研究区森林LAI。在此基础上,利用研究区LAI影像对LAI遥感产品GLOBCARBON LAI和MODIS LAI数据进行精度验证。研究结果表明:研究区LAI遥感反演模型中,基于比值植被指数(SR)的线性回归模型精度最高,模型R2为0.606(RMSE=0.251 6),相对误差19.89%;在研究区,GLOBCARBON LAI数据均值高于反演值,而MODIS LAI均值则相对较低,两者相对误差分别为12.2%和11.8%;通过对不同LAI值域的对比分析发现,研究区两种遥感LAI产品的最大误差均在LAI的低值区。展开更多
以江苏东台水稻试验区为研究样区,利用植被冠层分析仪器TRAC测量水稻不同生长期冠层集聚指数(clumping index,简称CI),结合叶面积指数(leaf area index,简称LAI)测量仪器LAI-2200和LI-3000C同步测量研究样区水稻有效叶面积指数与真实叶...以江苏东台水稻试验区为研究样区,利用植被冠层分析仪器TRAC测量水稻不同生长期冠层集聚指数(clumping index,简称CI),结合叶面积指数(leaf area index,简称LAI)测量仪器LAI-2200和LI-3000C同步测量研究样区水稻有效叶面积指数与真实叶面积指数,分析水稻不同生长期集聚指数的变化及对LAI的测量精度的影响。结果表明,研究区水稻冠层集聚指数测量值呈现先降低后升高的趋势。在幼苗期水稻冠层叶片整体上随机分布,集聚指数值为0. 97,到孕穗期水稻冠层集聚特征逐渐明显,集聚指数逐渐降低到0. 84,之后集聚指数值又逐渐升高,在成熟期达到0. 92;通过分析经集聚指数校正后的水稻LAI值与LI-3000C测量值发现,经校正后的LAI值精度总体得到了有效提高,尤其在水稻生长中期(分蘖期至扬花期)的校正精度最高,平均相对误差由23%提高到11%。展开更多
