【摘 要】
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叶面积指数(leaf area index,LAI)是监测作物生长状况的重要参数,准确、快速、大面积估算LAI不仅有助于更好地监测农作物,而且也有助于其在建模、总体作物管理及精准农业中的
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046新疆绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;广州地理研究所,广东广州510070;新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;
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叶面积指数(leaf area index,LAI)是监测作物生长状况的重要参数,准确、快速、大面积估算LAI不仅有助于更好地监测农作物,而且也有助于其在建模、总体作物管理及精准农业中的应用.本研究为了利用国产遥感影像快速、大面积反演冬小麦LAI,以GF-1/2影像作为数据源,提取常用植被指数,结合不同生育期(起身期、拔节期、开花期)实测LAI数据,建立反演冬小麦LAI的单变量和多变量经验模型,并对其进行验证.结果 表明,GF-1起身期、GF-1拔节期以及GF-1开花期提取的植被指数中,MSR (modified simple ratio)、GNDVI (green normalized difference vegetation index)、EVI (enhanced vegetation index)与LAI间的相关系数最大,分别为0.708、0.671和0.743,说明这些植被指数与冬小麦LAI间的相关性较显著;GF-1不同生育期的反演模型相比,基于拔节期GNDVIoF-1建立的二次多项式模型和基于开花期EVIGF-1、GSRGF-1 (green simple ratio)、NDVIGF-1 (normalized difference vegetation index)建立的PLSR (partial least squares regression)模型R2最大,均为0.783,PLSR模型的RMSE小于二次多项式模型,说明该多变量模型的稳定性优于单变量模型;同一个生育期不同影像相比,基于GF-2的NDVIGF-2建立的二次多项式模型和基于NDVIGF-2 、MSRGF-2、SAVIGF-2 (soil-adjusted vegetation index)建立的PLSR模型精度高于基于GF-1的2种模型,R2分别为0.768和0.809;不同生育期反演的LAI分布图表明,LAI反演值与实测LAI值基本吻合.以上研究结果说明国产高分辨率遥感影像在农作物生理参数反演中有一定的应用价值,可以为以后的相关研究提供一定的参考.
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