借助GPS进行地面精确定位,利用LAI-2000冠层分析仪在攸县黄丰桥林场开展130个样地(60m×60m)的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量。采用FLAASH模块对Hyperion数据进行大气校正并与地面同步冠层观测数据进行拟合,通过研究地面实测...借助GPS进行地面精确定位,利用LAI-2000冠层分析仪在攸县黄丰桥林场开展130个样地(60m×60m)的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量。采用FLAASH模块对Hyperion数据进行大气校正并与地面同步冠层观测数据进行拟合,通过研究地面实测LAI与Hyperion影像波段及其衍生的系列植被指数(NDVI、RVI等)的相关性,筛选出估算叶面积指数的植被指数因子。应用曲线估计、逐步回归及偏最小二乘三种回归分析技术分别建立叶面积指数的最优估算模型。结果表明:参与建模的因子中,比值植被指数(RVI)与LAI的相关性最大,敏感性最高,其次是SARVI0.1,NDVI705,NDVI,SARVI0.1,SARVI0.25;曲线估计、逐步回归分析和偏最小二乘回归三种分析方法所建的6个回归模型中,偏最小二乘回归的拟合效果最好,预测值与实测值的决定系数R2为0.84、曲线估计的拟合效果最低,预测值与实测值的决定系数R2为0.64;建模精度分析表明,选用5—6个自变量因子进行LAI建模是可靠的,以6个植被因子建立的偏最小二乘回归模型预测精度最高。展开更多
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)作为植被冠层结构的重要描述参数之一,能体现植被光合、蒸腾和呼吸作用的能力。借助GPS和LAI-2200冠层分析仪在攸县黄丰桥林场开展LAI测量。利用ENVI软件对Geo Eye-1数据进行了辐射定标,大气校正和正射...叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)作为植被冠层结构的重要描述参数之一,能体现植被光合、蒸腾和呼吸作用的能力。借助GPS和LAI-2200冠层分析仪在攸县黄丰桥林场开展LAI测量。利用ENVI软件对Geo Eye-1数据进行了辐射定标,大气校正和正射校正。通过研究LAI与Geo Eye-1影像波段及其衍生指数的相关性,筛选出2组估算LAI的指数因子(6个指数因子和10个指数因子)。应用k-NN进行叶面积指数反演,同时将反演结果与多元线性回归模型结果进行比较。结果表明:利用2组指数因子进行多元线性回归模型反演LAI中,6个指数因子的模型决定系数R2为0.386,10个指数因子的模型决定系数R2为0.498。从回归模拟的角度分析,10个指数因子得到的模拟结果要优于6个指数因子的模拟结果。利用2组指数因子通过设置4个不同的k值(k=3,5,7,10)得到8个k-NN反演结果中,以10个指数因子得到的k-NN反演结果较好,其中在k=3时效果最好,其决定系数R2为0.733,精度为85.4%。建模精度分析表明选用10个指数因子进行LAI的反演优于选用6个指数因子,其中k-NN方法的反演结果优于多元线性回归模型,说明利用k-NN方法进行LAI的反演是可行的。展开更多
文摘借助GPS进行地面精确定位,利用LAI-2000冠层分析仪在攸县黄丰桥林场开展130个样地(60m×60m)的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量。采用FLAASH模块对Hyperion数据进行大气校正并与地面同步冠层观测数据进行拟合,通过研究地面实测LAI与Hyperion影像波段及其衍生的系列植被指数(NDVI、RVI等)的相关性,筛选出估算叶面积指数的植被指数因子。应用曲线估计、逐步回归及偏最小二乘三种回归分析技术分别建立叶面积指数的最优估算模型。结果表明:参与建模的因子中,比值植被指数(RVI)与LAI的相关性最大,敏感性最高,其次是SARVI0.1,NDVI705,NDVI,SARVI0.1,SARVI0.25;曲线估计、逐步回归分析和偏最小二乘回归三种分析方法所建的6个回归模型中,偏最小二乘回归的拟合效果最好,预测值与实测值的决定系数R2为0.84、曲线估计的拟合效果最低,预测值与实测值的决定系数R2为0.64;建模精度分析表明,选用5—6个自变量因子进行LAI建模是可靠的,以6个植被因子建立的偏最小二乘回归模型预测精度最高。
文摘叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)作为植被冠层结构的重要描述参数之一,能体现植被光合、蒸腾和呼吸作用的能力。借助GPS和LAI-2200冠层分析仪在攸县黄丰桥林场开展LAI测量。利用ENVI软件对Geo Eye-1数据进行了辐射定标,大气校正和正射校正。通过研究LAI与Geo Eye-1影像波段及其衍生指数的相关性,筛选出2组估算LAI的指数因子(6个指数因子和10个指数因子)。应用k-NN进行叶面积指数反演,同时将反演结果与多元线性回归模型结果进行比较。结果表明:利用2组指数因子进行多元线性回归模型反演LAI中,6个指数因子的模型决定系数R2为0.386,10个指数因子的模型决定系数R2为0.498。从回归模拟的角度分析,10个指数因子得到的模拟结果要优于6个指数因子的模拟结果。利用2组指数因子通过设置4个不同的k值(k=3,5,7,10)得到8个k-NN反演结果中,以10个指数因子得到的k-NN反演结果较好,其中在k=3时效果最好,其决定系数R2为0.733,精度为85.4%。建模精度分析表明选用10个指数因子进行LAI的反演优于选用6个指数因子,其中k-NN方法的反演结果优于多元线性回归模型,说明利用k-NN方法进行LAI的反演是可行的。
