為對比不同真實性檢驗方法對高分一號（GF-1）/WFV冬小麥葉面積指數（leaf area index,LAI）反演結果的驗證效果,以河南省漯河市郾城區(qū)為研究區(qū),分別采用單點測量值驗證、多點采樣尺度上推驗證以及引入高空間分辨率影像驗證3種方法對基于GF-1/WFV影像的冬小麥LAI反演結果進行了真實性檢驗。研究結果表明,3種驗證方法得到的均方根誤差（root mean square error,RMSE）分別為0. 57,0. 80和0. 46,相關系數分別為0. 885,0. 508和0. 867。由于基于多點采樣尺度上推方法對采樣點數量及其位置要求較高,因此在本研究采樣點較少的情況下精度較低,效果欠佳;另外2種方法精度相對較高,適用性較強,但其中引入高空間分辨率影像驗證方法精度更高,更適用于GF-1/WFV影像LAI反演的真實性檢驗。 

【文章來源】：國土資源遙感. 2020,32(01)北大核心CSCD

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

漯河市郾城區(qū)研究區(qū)及采樣點位置示意圖

對獲取的GF-1/WFV影像使用ENVI5.3軟件進行正射校正、輻射定標和大氣校正等處理。在研究區(qū)WorldView-2影像上選取正射影像校正所需的控制點，采用ENVI 5.3軟件自帶的數字高程模型(digital elevation model,DEM)數據對GF-1影像進行正射校正。輻射定標系數來自于中國資源衛(wèi)星中心網站，基于該定標系數可以將原始DN值圖像轉換為輻亮度圖像。GF-1/WFV影像的大氣校正使用FLAASH模塊完成，大氣模型選擇中緯度冬季(mid-latitude winter,MLW)模型，氣溶膠模型選擇農村模型，各波段光譜響應函數如圖2所示。1.2 基于GF-1/WFV的LAI遙感反演

利用1.2.1節(jié)的方法流程，得到研究區(qū)GF-1/WFV影像小麥LAI反演結果，如圖3所示。從結果中可以看出，處于分蘗期的河南省漯河市郾城區(qū)LAI值多在2～4之間，其中南部沙河沿岸地區(qū)LAI較高，而北部地區(qū)LAI較低。2 真實性檢驗方法

【參考文獻】：
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本文編號：3304215