本文關(guān)鍵詞：植被葉片含水量反演的精度及敏感性

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【摘要】：針對利用多源遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測旱情變化需要研究波段寬差異對指數(shù)的影響,而目前缺乏相關(guān)對比研究這一問題,該文基于葉片輻射傳輸模型,選用已廣泛應(yīng)用的光譜指數(shù)(包括植被指數(shù)與植被水分指數(shù)),通過對比研究篩選出反演精度高、對葉片含水量變化敏感、受波段寬變化影響小(適合應(yīng)用于多源遙感數(shù)據(jù))的指數(shù)。結(jié)果顯示,植被指數(shù)與植被水分指數(shù)反演葉片含水量精度均較高(確定系數(shù):0.983,0.917)。但植被水分指數(shù)對葉片含水量變化敏感而對波段寬的變化不敏感,植被指數(shù)對葉片含水量變化不敏感且受波段寬變化的影響大。因此,在利用多源傳感器數(shù)據(jù)估算葉片含水量時(shí)應(yīng)選用植被水分指數(shù)。在所選植被水分指數(shù)中,對葉片含水量變化最敏感同時(shí)對波段寬的變化最不敏感指數(shù)為歸一化差異紅外指數(shù)(Normalized Difference Infrared Index,NDII)與全球植被濕度指數(shù)(Global Vegetation Water Moisture Index,GVMI)。
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院;中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;北京大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 植被指數(shù) 植被水分指數(shù) 輻射傳輸 葉片含水量 敏感性分析
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41371359) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2012AA12A309)
【分類號】：Q945;TP79
【正文快照】： 0引言植被受水分脅迫是干旱所導(dǎo)致的直接結(jié)果,因此能有效地提取植被水分含量信息,對于旱情監(jiān)測有著重要意義。過去幾十年,基于光學(xué)遙感技術(shù)提取的光譜指數(shù)被廣泛應(yīng)用于作物水分含量反演、森林火災(zāi)預(yù)警與干旱評估中[1-2]。光譜指數(shù)是指由多個(gè)光譜波段基于一定的構(gòu)建原則、經(jīng)線

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 蔣金豹;Michael D Steven;何汝艷;蔡慶空;;水浸脅迫下植被高光譜遙感識(shí)別模型對比分析[J];光譜學(xué)與光譜分析;2013年11期

2 程曉娟;徐新剛;陳天恩;楊貴軍;李振海;;基于NIR-Red光譜特征空間的作物水分指數(shù)[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年06期

3 范梅鳳;蔡煥杰;李志軍;;基于高光譜遙感水分指數(shù)的葉片與土壤含水率監(jiān)測研究[J];灌溉排水學(xué)報(bào);2014年Z1期

4 程曉娟;楊貴軍;徐新剛;陳天恩;李振海;馮海寬;王冬;;新植被水分指數(shù)的冬小麥冠層水分遙感估算[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年12期

5 張亞彪;羅舉;唐健;劉映紅;;不同品種水稻葉片的高光譜特征及其色素、含水率分析[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2015年07期

6 周春艷;華燈鑫;樂靜;萬文博;蔣朋;毛建東;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葉綠素含量精細(xì)測量建模方法研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2015年09期

7 程曉娟;楊貴軍;徐新剛;陳天恩;王冬;;基于近地高光譜與TM遙感影像的冬小麥冠層含水量反演[J];麥類作物學(xué)報(bào);2014年02期

8 劉華波;翟麗華;李志剛;;烤煙煙葉水分快速檢測儀的研制[J];農(nóng)機(jī)化研究;2014年08期

9 張冬英;易維寧;洪津;方薇;;基于低空圖像的Worldview-1全色波段仿真[J];紅外與激光工程;2015年02期

10 高祥偉;費(fèi)鮮蕓;韓玲玲;魏鑫;韓威;;連云港花果山優(yōu)勢樹種葉片含水率與水分指數(shù)相關(guān)性研究[J];山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 張雷;鹽分對“棉花—土壤”系統(tǒng)水鹽變化的影響及監(jiān)測研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2012年

2 張峰;川渝地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象干旱風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與損失評估研究[D];浙江大學(xué);2013年

3 袁智;植物葉片蒸騰作用模擬[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

4 朱文靜;基于偏振—高光譜多維光信息的番茄氮磷鉀及交互作用檢測研究[D];江蘇大學(xué);2014年

5 林川;水庫消落帶濕地植被的時(shí)空演替模式及其適生機(jī)制研究[D];首都師范大學(xué);2014年

6 陳書琳;微生物復(fù)墾中植物及土壤理化參數(shù)的高光譜反演研究[D];中國礦業(yè)大學(xué)（北京）;2014年

7 李文敏;楓楊和濕地松幼苗生理參數(shù)的高光譜反演模型研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2014年

8 黃傳印;基于端元差異的茶樹光譜特征研究[D];福建師范大學(xué);2014年

9 賈方方;不同光照處理對烤煙品質(zhì)的影響及氮化物的高光譜監(jiān)測研究[D];河南農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 鄭雅之;基于地面高光譜的柑橘產(chǎn)量估算模型的研究[D];西南大學(xué);2013年

2 安東升;溫室切花百合對干旱脅迫響應(yīng)的葉綠素?zé)晒庠\斷研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

3 韓剛;基于高光譜的小麥植株水分狀況監(jiān)測研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

4 金林雪;基于窄波段與寬波段反射特征的小麥生長監(jiān)測[D];南京信息工程大學(xué);2013年

5 薛惠云;基于高光譜和熒光的棉花水分脅迫探測研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

6 王妍;小麥主要生育期光譜特性及籽粒蛋白質(zhì)含量反演研究[D];揚(yáng)州大學(xué);2013年

7 張蕾蕾;蘋果幼樹葉片葉綠素與水分含量的高光譜估測研究[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

8 賈雯晴;基于高光譜的小麥水分狀況監(jiān)測研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

9 呂文博;國產(chǎn)中—高分辨率遙感數(shù)據(jù)反射波段交叉輻射定標(biāo)方法與體系研究[D];西南交通大學(xué);2014年

10 劉子琪;SO_2脅迫下園林植物葉片含硫量及光譜特征研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 金秀良;徐新剛;王紀(jì)華;李鑫川;王妍;譚昌偉;朱新開;郭文善;;基于灰度關(guān)聯(lián)分析的冬小麥葉片含水量高光譜估測[J];光譜學(xué)與光譜分析;2012年11期

2 劉媛;王仕穩(wěn);殷俐娜;劉朋;鄧西平;;硅提高黃瓜幼苗抗鹽能力的生理機(jī)制研究[J];西北植物學(xué)報(bào);2014年05期

3 ;[J];;年期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 馮曉旺;毛白楊葉片含水量無損檢測系統(tǒng)的研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2010年

2 馮睿;植物葉片含水量檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D];東北林業(yè)大學(xué);2010年

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本文編號：795793