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漓江上游山区水源林叶面积指数变化的遥感监测

Remote monitoring of leaf area index changes for water source forest over mountain areas in upper reaches of Lijiang River

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摘要为了定量评价漓江上游山区复杂地形水源林叶面积指数（LAI）的变化，对阔叶林、针叶林、竹林样地以TRAC仪器测定LAI，利用遥感数据计算归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（SR）、减化比值植被指数（RSR）、土壤调整植被指数（SAVI）、增强植被指数（EVI），并从DEM数据获取高程、坡度、坡向，提出并建立复杂地形最优多植被指数组合估算山区林地LAI的神经网络模型，利用模型对1989-2009年6景TM/ETM遥感图像估算LAI空间分布。结果表明，神经网络解决了LAI与多植被指数的非线性回归方程无法引入地形因素、且方程系数较多较难确定的问题，提高了LAI的估算精度。研究区成熟阔叶林减少代之以大片种植经济幼林，是导致林地LAI变化的原因。1989-2000年，LAI≥6.0的林地面积比例从78.8%逐年急剧下降到44.1%，LAI在1.0～6.0的林地面积比例从20.8%大幅上升到55.4%；2000-2009年，随着幼林的生长、竹林的速生，LAI≥6.0的林地面积比例逐渐上升恢复到74.5%，但仍未恢复到1989年的面积比例，相应LAI在1.0～6.0的林地面积比例逐渐下降到25.1%。研究成果为漓江上游水源林生态评估提供参考。

作者王修信 ^[1] 付洁 ^[2] 王培娟 ^[3] 朱启疆 ^[4] 汤谷云 ^[2] 孙涛 ^[5] 罗涟玲 ^[2] 学术成果认领

作者单位广西师范大学计算机科学与信息工程学院，桂林 541004; 北京师范大学遥感科学国家重点实验室，北京100875 ^[1] 广西师范大学计算机科学与信息工程学院,桂林,541004 ^[2] 中国气象科学研究院,北京,100081 ^[3] 北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京,100875 ^[4] 广西师范大学生命科学学院,桂林,541004 ^[5]

关键词遥感神经网络模型地形监测森林叶面积指数 remote sensing neural networks models land form monitoring forest leaf area index

分类号 S718.5

栏目名称

农业信息与电气技术

DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.02.018

发布时间 2014-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

国家自然科学基金（41061040）国家自然科学基金（31370703）