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庞鑫

作品数:1 被引量:18H指数:1
供职机构:太原理工大学矿业工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇遥感
  • 1篇叶面
  • 1篇叶面积
  • 1篇叶面积指数
  • 1篇玉米
  • 1篇植被
  • 1篇植被指数
  • 1篇夏玉米
  • 1篇反演
  • 1篇反演研究

机构

  • 1篇宁夏大学
  • 1篇太原理工大学
  • 1篇山西省交通科...

作者

  • 1篇杜灵通
  • 1篇刘珺
  • 1篇庞鑫
  • 1篇李彦荣

传媒

  • 1篇农业机械学报

年份

  • 1篇2016
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
夏玉米叶面积指数遥感反演研究被引量:18
2016年
利用LAI-2000的观测数据与基于HJ卫星遥感数据生成的植被指数,结合3种常用的回归模型,构造了夏玉米分别按全生育期、不同生育阶段和阈值分段的叶面积指数(Leaf area index,LAI)反演模型;获取了3种模式下LAI的最优反演模型;在验证和评价各模型可靠性之后,生成了夏玉米在营养生长期、抽雄期和生殖生长期的LAI分布图;并将基于HJ影像反演得到的LAIHJ与MODIS LAI产品(MOD15A2)LAIM进行了对比。研究发现,与各种通用植被指数相比,针对HJ CCD数据构造的环境植被指数HJVI与LAI的相关性在3种反演模式中均为最佳。HJVI与全生育期LAI的相关性达到0.875,在不同生育阶段与LAI的相关性也高于其他植被指数(营养生长期线性模型最佳,决定系数为0.769;抽雄期对数模型最佳,决定系数为0.783;生殖生长期指数模型最佳,决定系数为0.703)。普适性植被指数中,OSAVI适用于夏玉米生长前中期的LAI反演,NDVI适用于夏玉米生长后期的LAI反演。在夏玉米全生育期内,各植被指数与LAI的相关性整体较高,但最优回归模型出现在按不同生育阶段反演的模式中。LAI小于3时EVI为精度最佳指数(决定系数为0.358),LAI不小于3时OSAVI为精度最佳指数(决定系数为0.515)。在夏玉米3个生育阶段,LAIM与LAIHJ的相关性分别达到0.732、0.761、0.661。HJ遥感数据具有较强的LAI反演能力,其高时间和高空间分辨率的特征可以使其代替传统的中分辨率遥感数据而成为农业遥感研究的重要数据源。
刘珺庞鑫李彦荣杜灵通
关键词:夏玉米叶面积指数反演植被指数
共1页<1>
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