本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的農(nóng)作物葉面積指數(shù)估算方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：葉面積指數(shù)(LAI)是農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)及估產(chǎn)的重要參數(shù),激光雷達(dá)能夠提供精確的農(nóng)作物冠層結(jié)構(gòu)信息,可彌補(bǔ)光學(xué)遙感在提取冠層結(jié)構(gòu)信息方面的不足。因此,本文旨在挖掘激光雷達(dá)所能提取的農(nóng)作物垂直結(jié)構(gòu)信息,并研究冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)與農(nóng)作物葉面積指數(shù)之間的關(guān)系,從而估算整個(gè)研究區(qū)的葉面積指數(shù)。首先,基于機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取平均高度(Hmean)、最大高度(H_(max))、最小高度(H_(min))、高度百分位數(shù)(H_(25th)、H_(50th)、H_(75th)、H_(90th))、激光穿透力指數(shù)(LPI)、回波點(diǎn)云密度、孔隙率(fgap)、葉傾角(MTA)等結(jié)構(gòu)參數(shù);然后,利用Pearson相關(guān)性分析法對(duì)以上參數(shù)與地面實(shí)測(cè)LAI進(jìn)行相關(guān)性分析,并選擇與LAI相關(guān)性高的參數(shù);最后,對(duì)選擇的敏感性參數(shù)進(jìn)行回歸分析,構(gòu)建激光雷達(dá)參數(shù)與實(shí)測(cè)LAI的LiDAR-LAI估算模型,估算整個(gè)研究區(qū)的農(nóng)作物冠層LAI。精度評(píng)價(jià)結(jié)果表明:預(yù)測(cè)LAI與實(shí)測(cè)LAI之間的相關(guān)系數(shù)為0.79,均方根誤差為0.47,說(shuō)明激光雷達(dá)所提取的農(nóng)作物冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)可用于估算空間上連續(xù)、大面積的農(nóng)作物L(fēng)AI。
【作者單位】： 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;山東農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 農(nóng)作物 機(jī)載激光雷達(dá) 葉面積指數(shù) Pearson相關(guān)性分析法 空間化
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371327) 北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃項(xiàng)目(YETP0316)
【分類(lèi)號(hào)】：S127;TN958.98
【正文快照】： 引言激光雷達(dá)(Light detection and ranging,Li DAR)作為主動(dòng)遙感技術(shù),其運(yùn)行不受時(shí)間限制,可晝夜掃描,對(duì)于茂密植被具有一定的穿透性[1]。因此,近年來(lái)國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者對(duì)提取森林結(jié)構(gòu)參數(shù),如樹(shù)高、冠幅、單木分割、林分密度、地上生物量[2-5]、葉面積指數(shù)[6-9]等進(jìn)行了深入研究

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