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玉米叶面积指数为多少
基于热点植被指数的冬小麦叶面积指数估算
基于热点植被指数的冬小麦叶面积指数估算
针对传统植被指数方法中利用单一方向的光谱特性估测LAI容易出现饱和现象和冠层结构信息不足的缺陷,以二向反射特性的归一化植被指数(NHVI)为基础,将表征叶片空间分布模式的热暗点指数(HDS)引入土壤调整型植被指数(SAVI),增强型植被指数(EVI)中,构建具有二向反射特性的土壤调整型热点植被指数(SAHVI)和增强型热点植被指数(EHVI)。同时使用红光,近红外,蓝光和绿光波段计算HDS,选择对LAI敏感性较高的HDS参与构建新型植被指数,并利用试验测量的小麦冠层二向反射率数据和叶面积指数,研究新型植被指数与LAI的线性关系。结果表明:基于蓝光和红光波段计算的HDS参与构建的EHVI、SAHVI与LAI的线性相关程度要优于EVI、SAVI,且较NHVI有进一步提高,能有效缓解LAI估算中植被指数饱和现象。
冬小麦叶面积指数的高光谱估算模型研究
冬小麦叶面积指数的高光谱估算模型研究
本文以山东禹城为研究区,利用地面实测光谱数据,探讨不同植被指数和红边参数建立高光谱模型反演冬小麦叶面积指数的精度。通过逐波段分析计算了4种植被指数(NDVI、RVI、SAVI、EVI),结合同步观测LAI数据,确定反演叶面积指数的最优波段;计算了5种常用的高光谱植被指数MCARI、MCARI2、OSAVI、MTVI2、MSAVI2,同时利用4种常用方法计算红边位置和红谷,与实测LAI进行回归分析,比较植被指数和红边参数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明各因子与LAI均具有较高的相关性,整个研究区归一化植被指数具有最高的反演精度,确定了估算冬小麦LAI的最优模型,并使用独立的LAI观测数据对模型进行了验证。