换一批
换一批摘要叶面积指数是植被定量遥感的重要参数,区域的时序列叶面积指数揭示了区域生态的演化过程,反演方法上主要是通过植被指数建立相关模型实现的,对于不同地区或不同气候带而言,模型的通用性以及各种植被指数在模型中的灵敏度都需做进一步的探讨.以江苏省宜兴市作为研究区,采用2002年8月22日获得的Landsat-5 TM图像数据和2003年8月23～26日采用LAI-2000进行的野外实测植被叶面积指数(LAI)数据,分别探讨了植被指数(VI)与LAI的一元、多元线性回归模型和非线性回归模型,其中的非线性回归模型包括对数、指数、乘幂和多项式回归模型.结果表明,VI与LAI之间的最佳回归模型为多元线性回归模型,R2达0.864;采用逐步选择剔除法,遴选出了用于回归模型的植被指数为:RVI、PVI、SAVIL=0.35、MSAVI、ARVIγ=1、ARVIγ=0.5和SARVI.经模型LAI=-ln((VI-VI∞)/(VIg-VI∞))/KVI检验,预测值(y)与实测值(x)的拟合度较好y=0.5345x+1.3304,R2为0.7379.RVI与LAI的三次多项式回归模型也较好,R2为0.7806.再次为RVI与LAI的一元线性回归模型,R2为0.7726,比值植被指数RVI在反演叶面积指数模型中具有较高的灵敏度.
更多相关知识
栏目名称
研究简报
DOI
10.3321/j.issn:1000-0933.2005.06.038
发布时间
2005-09-08
基金项目
国家自然科学基金
江苏省教育厅自然科学基金
- 浏览119
- 被引0
- 下载16
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
