【摘 要】
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[目的]研究基于PROSAIL模型监测天然草地的动态变化,掌握草地的质量与数量.[方法]研究使用地物光谱仪连续3年在天山北坡中段的2个山地草原样区采集光谱数据和配套数据,基于PROSAIL模型进行冠层LAI的高光谱反演,重点研究应用不同代价函数、植被种类变化对反演精度的影响.[结果]多数代价函数反演LAI的决定系数(R2)在0.54～0.55,均方根误差(RMSE)在0.23～0.25,归一化均方根误差(NRMSE)在17～19.在9个来自不同统计类型的代价函数中,常用的RMSE代价函数的反演精度相对不高
【机 构】
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新疆畜牧科学院草业研究所,乌鲁木齐 830000;新疆农业大学草业与环境科学学院,乌鲁木齐 830052
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[目的]研究基于PROSAIL模型监测天然草地的动态变化,掌握草地的质量与数量.[方法]研究使用地物光谱仪连续3年在天山北坡中段的2个山地草原样区采集光谱数据和配套数据,基于PROSAIL模型进行冠层LAI的高光谱反演,重点研究应用不同代价函数、植被种类变化对反演精度的影响.[结果]多数代价函数反演LAI的决定系数(R2)在0.54～0.55,均方根误差(RMSE)在0.23～0.25,归一化均方根误差(NRMSE)在17～19.在9个来自不同统计类型的代价函数中,常用的RMSE代价函数的反演精度相对不高.将获取的427个样方数据依据种类数分成组,然后用PROSAIL进行LAI反演.种类数越多,RMSE在增大,R2在减少,反演精度越差.但精度的下降幅度不是均匀的,种类数≤2的组和种类数≤3的组之间精度差异最大.[结论]在利用物理模型反演天然草地的叶面积指数时,不同代价函数获得的反演精度差别比较大;随着植被种类数量的增多,反演的精度是下降的.
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