物理模型光谱模拟误差对冬小麦叶面积指数高光谱反演的影响

发布时间：2017-08-13 15:22

  本文关键词：物理模型光谱模拟误差对冬小麦叶面积指数高光谱反演的影响

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【摘要】：获取农作物叶面积指数(leaf area index,LAI)及其动态变化对于农作物长势监测和产量估测等应用具有重要的意义。基于冠层反射率模型(物理模型)的LAI遥感反演方法具有良好的普适性,对地面数据依赖较少,近年来广泛应用于农作物LAI高光谱反演研究。然而,当物理模型参数取值尽可能准确(代入参数实测值或依据先验知识取值)时,模拟光谱与实测光谱间仍然存在误差,研究称之为"光谱模拟误差"。该研究通过比对实测冬小麦冠层光谱与ACRM(a two-layer canopy reflectance model)模型最优模拟光谱,展示了光谱模拟误差在各波段、不同样本点的分布规律。据此,根据对光谱模拟误差与高光谱数据降维的不同考虑,制订了4种LAI反演波段选择方案。通过对比基于不同波段选择方案的LAI反演精度,分析了光谱模拟误差对LAI反演的影响;讨论了综合考虑高光谱数据降维与光谱模拟误差的LAI反演波段选择方法。通过合理的波段选择,限制了光谱模拟误差的影响,提高了LAI反演精度。该研究结果有助于探索合理的LAI高光谱反演波段选择方法,为合理利用高光谱数据反演农作物LAI提供科学参考。
【作者单位】： 农业部农业信息技术重点实验室/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;农业部遥感应用中心成都分中心/四川省农业科学院遥感应用研究所;华中师范大学城市与环境科学学院;
【关键词】： 叶面积指数 LAI 高光谱 反演 光谱模拟误差 ACRM
【基金】：国家自然科学基金项目“基于农户决策行为的农作物时空格局动态变化机理机制研究”(41271112);国家自然科学基金项目“东北地区农作物时空格局变化过程模拟及特征分析研究”(41201089) 四川省能力提升工程新兴学科专项基金“无人机快速获取高精度农业信息研究”(2013XXXK-D24)
【分类号】：S512.11;S127
【正文快照】： 0引言叶面积指数(leaf area index,LAI)通常定义为单位地表面积上单面叶面积的总和[1]。LAI反映了农作物生理生化过程和作物生产力状况[2],对于农作物长势监测和产量估测等应用具有重要意义[3-6]。利用遥感技术能够经济、高效、无损地获取大尺度LAI,其方法大致分为两类:基于统，

本文编号：667975