本文選題：遙感　切入點(diǎn)：葉面積指數(shù)　出處：《江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：葉面積指數(shù)(LAI)是表征冠層結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵參數(shù),影響植被光合、呼吸、蒸騰、降水截留、能量交換等諸多生態(tài)過程。目前利用不同的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和反演方法,已經(jīng)生成了多種全球LAI產(chǎn)品。然而,遙感反演LAI存在著主要由輸入數(shù)據(jù)和反演算法引起的不確定性。本文從地表反射率的光譜特征和大氣校正、土地覆蓋分類、數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率等方面論述了LAI反演輸入數(shù)據(jù)的不確定性;從經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀⑽锢砟Ｐ鸵约澳Ｐ蛯?duì)植被集聚效應(yīng)方面論述了LAI反演模型的不確定性;最后總結(jié)了評(píng)價(jià)遙感反演LAI不確定性的方法,以及控制、減少不確定性的新途徑。
[Abstract]:Leaf area index (Lai) is a key parameter to characterize the canopy structure, which affects many ecological processes, such as vegetation photosynthesis, respiration, transpiration, precipitation interception, energy exchange and so on. At present, different satellite remote sensing data and inversion methods are used. A variety of global LAI products have been generated. However, there is uncertainty caused mainly by input data and inversion algorithms in LAI inversion by remote sensing. This paper deals with the spectral characteristics of surface reflectivity and atmospheric correction, land cover classification, land cover classification, land cover classification, land cover classification, and land cover classification. The uncertainty of input data of LAI inversion is discussed in terms of spatio-temporal resolution of data, uncertainty of LAI inversion model from empirical or semi-empirical model, physical model and the effect of model on vegetation accumulation. Finally, the methods to evaluate the uncertainty of LAI inversion by remote sensing are summarized, as well as a new way to control and reduce the uncertainty.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):41171029) 廣東省水利科技創(chuàng)新項(xiàng)目(編號(hào):2009-42)
【分類號(hào)】：Q948;TP79

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 熊育久;曾爽;吳秀芹;邱國(guó)玉;王勤學(xué);趙少華;尹婧;;基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的內(nèi)陸水質(zhì)遙感反演進(jìn)展[J];遙感信息;2008年03期

2 馮海霞;朱愛民;何必;劉含海;;基于遙感反演的山東省森林資源調(diào)節(jié)溫度服務(wù)的研究[J];地理科學(xué);2009年05期

3 何亞文;楊曉梅;杜云艷;孫曉宇;;極地海冰-海洋參數(shù)遙感反演模型分布式共享研究[J];地球信息科學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

4 王錦地,閻廣建,王昌佐;遙感反演中不確定性信息處理的一種數(shù)學(xué)方法[J];遙感學(xué)報(bào);2004年03期

5 郭忠明;王寧練;;雪粒徑遙感反演研究進(jìn)展[J];冰川凍土;2011年03期

6 孫權(quán);張顯峰;江淼;;干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境敏感參量遙感反演與評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究[J];北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年06期

7 王林;趙冬至;楊建洪;;基于環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星的大洋河河口海域營(yíng)養(yǎng)鹽遙感反演[J];中國(guó)環(huán)境科學(xué);2012年01期

8 王振會(huì);利用氣溫垂直分布的統(tǒng)計(jì)特征討論地面氣溫在大氣溫度遙感反演中的應(yīng)用[J];氣象科學(xué);1989年04期

9 蘇紅波;地物非線性重疊函數(shù)的可視化解法及其在地表通量遙感反演中的應(yīng)用[J];地球信息科學(xué);2002年03期

10 王潔;徐瑞松;馬躍良;蔡睿;苗莉;陳_g;;植被含水量的遙感反演方法及研究進(jìn)展[J];遙感信息;2008年01期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 何賢強(qiáng);潘德爐;朱乾坤;龔芳;;利用偏振遙感反演云頂高度的研究[A];第六屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)文集[C];2006年

2 張杰;張強(qiáng);趙宏;張平蘭;;定量遙感反演作物水勢(shì)的原理及其應(yīng)用探討[A];中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2008年年會(huì)干旱與減災(zāi)——第六屆干旱氣候變化與減災(zāi)學(xué)術(shù)研討會(huì)分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2008年

3 劉元波;;基于定量遙感反演地表蒸散長(zhǎng)期變化的若干問題研究[A];遙感定量反演算法研討會(huì)摘要集[C];2010年

4 周紅偉;李琦;;全球陸地生物量遙感反演模型研究[A];遙感定量反演算法研討會(huì)摘要集[C];2010年

5 邢前國(guó);施平;陳楚群;楊錦坤;;近岸海水表層溫度遙感反演的大氣校正算法[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

6 劉元波;;遙感反演地表蒸散動(dòng)態(tài)變化研究中的若干問題：蒸散量經(jīng)典計(jì)算范式、遙感反演算法和衛(wèi)星數(shù)據(jù)不確定性[A];地理學(xué)與生態(tài)文明建設(shè)——中國(guó)地理學(xué)會(huì)2008年學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2008年

7 田慶久;;貴州黎平縣森林生態(tài)參數(shù)的遙感反演與制圖[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

8 申輝;何宜軍;Will Perrie;;臺(tái)風(fēng)情況下海面風(fēng)速的SAR遙感反演[A];第二屆微波遙感技術(shù)研討會(huì)摘要全集[C];2006年

9 徐升;張鷹;;長(zhǎng)江口水深遙感反演模型研究[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

10 逯玲燕;詹杰民;;基于遙感反演的珠江口沖淡水?dāng)U展研究[A];熱帶海洋科學(xué)學(xué)術(shù)研討會(huì)暨第八屆廣東海洋湖沼學(xué)會(huì)、第七屆廣東海洋學(xué)會(huì)會(huì)員代表大會(huì)論文及摘要匯編[C];2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 曹曉陽(yáng);戈壁表面礫石粒徑高光譜遙感反演及其空間分異規(guī)律研究[D];中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院;2016年

2 鄧兵;區(qū)域生態(tài)服務(wù)價(jià)值關(guān)鍵參數(shù)遙感反演研究[D];成都理工大學(xué);2016年

3 唐世浩;地表參量遙感反演理論與方法研究[D];北京師范大學(xué);2001年

4 青松;渤海鹽度和懸浮顆粒粒徑的遙感反演及應(yīng)用研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2011年

5 王繁;河口水體懸浮物固有光學(xué)性質(zhì)及濃度遙感反演模式研究[D];浙江大學(xué);2008年

6 戴曉愛;生態(tài)水信息指標(biāo)參數(shù)遙感反演模型研究[D];成都理工大學(xué);2012年

7 易永紅;植被參數(shù)與蒸發(fā)的遙感反演方法及區(qū)域干旱評(píng)估應(yīng)用研究[D];清華大學(xué);2008年

8 宋慈;溫室氣體的遙感反演、輸送模擬和通量估計(jì)[D];華東師范大學(xué);2015年

9 李志;海洋表層鹽度遙感反演機(jī)理及應(yīng)用研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2008年

10 潘佩芬;植被生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)遙感反演及生態(tài)水資源量計(jì)算[D];成都理工大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張靖宇;淺海水深多維度遙感反演融合方法研究[D];國(guó)家海洋局第一海洋研究所;2015年

2 葉慧琳;渤海灣葉綠素a濃度的遙感反演模型及其應(yīng)用研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

3 王健;中低分辨率遙感反演產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

4 郭少峰;內(nèi)蒙古閃電河流域土壤含水率遙感反演研究[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

5 周亞明;典型內(nèi)陸水體有色可溶性有機(jī)物遙感反演[D];西安科技大學(xué);2015年

6 張?jiān)浦?基于地面監(jiān)測(cè)和遙感反演的京津冀地區(qū)PM_(2.5)時(shí)空分布研究[D];內(nèi)蒙古師范大學(xué);2016年

7 李大千;鄱陽(yáng)湖葉綠素a濃度遙感反演研究[D];江西理工大學(xué);2016年

8 張玲;基于遙感與模型耦合的區(qū)域小麥生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

9 夏豐;中國(guó)地區(qū)衛(wèi)星遙感反演地面PM_(2.5)相關(guān)問題研究[D];中國(guó)氣象科學(xué)研究院;2017年

10 馬祥;遙感反演中模型誤差的表達(dá)及應(yīng)用方法研究[D];北京師范大學(xué);2008年

，

本文編號(hào)：1639698