葉面積指數(shù)（leafareaindex,LAI）是監(jiān)測作物生長狀況的重要參數(shù),準(zhǔn)確、快速、大面積估算LAI不僅有助于更好地監(jiān)測農(nóng)作物,而且也有助于其在建模、總體作物管理及精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。本研究為了利用國產(chǎn)遙感影像快速、大面積反演冬小麥LAI,以GF-1/2影像作為數(shù)據(jù)源,提取常用植被指數(shù),結(jié)合不同生育期（起身期、拔節(jié)期、開花期）實測LAI數(shù)據(jù),建立反演冬小麥LAI的單變量和多變量經(jīng)驗?zāi)Ｐ?并對其進行驗證。結(jié)果表明, GF-1起身期、GF-1拔節(jié)期以及GF-1開花期提取的植被指數(shù)中,MSR（modifiedsimpleratio）、GNDVI（greennormalizeddifference vegetationindex）、EVI（enhancedvegetationindex）與LAI間的相關(guān)系數(shù)最大,分別為0.708、0.671和0.743,說明這些植被指數(shù)與冬小麥LAI間的相關(guān)性較顯著;GF-1不同生育期的反演模型相比,基于拔節(jié)期GNDVIGF-1建立的二次多項式模型和基于開花期EVI_GF-1、GSR_GF-1 （green simp... 

【文章來源】：作物學(xué)報. 2020,46(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)示意圖

同一生育期內(nèi),即起身期內(nèi)GF-1和GF-2影像中提取的寬波段植被指數(shù)與LAI間的相關(guān)性存在一定的差異,GF-2影像中提取的NDVI與LAI間的相關(guān)系數(shù)明顯大于GF-1影像中提取的NDVI與LAI間的相關(guān)系數(shù),達到了0.612,GF-2影像中提取的其他植被指數(shù)與LAI間的相關(guān)系數(shù)都低于GF-1影像中提取的植被指數(shù)與LAI間的相關(guān)系數(shù),而且GF-2影像中提取的植被指數(shù)中只有9個通過了0.01顯著性檢驗。2.2 LAI與GF-1/2影像寬波段植被指數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度分析

圖3中,(a)、(b)為對基于冬小麥起身期GF-1植被指數(shù)建立的二次多項式模型和最佳PLSR模型驗證后LAI預(yù)測值與實測值間的擬合圖,(c)、(d)為對基于冬小麥起身期GF-2植被指數(shù)建立的二次多項式模型和最佳PLSR模型驗證后LAI預(yù)測值與實測值間的擬合圖,(e)、(f)為對基于冬小麥拔節(jié)期GF-1植被指數(shù)建立的二次多項式模型和最佳PLSR模型驗證后LAI預(yù)測值與實測值間的擬合圖,(g)、(h)為對基于冬小麥開花期GF-1植被指數(shù)建立的冪函數(shù)模型和最佳PLSR模型驗證后LAI預(yù)測值與實測值間的擬合圖。圖3 LAI實測值與預(yù)測值擬合分析圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于新型植被指數(shù)的冬小麥LAI高光譜反演[J]. 束美艷,顧曉鶴,孫林,朱金山,楊貴軍,王延倉,張麗妍.  中國農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(18)
[2]基于Sentinel-2遙感影像的玉米冠層葉面積指數(shù)反演[J]. 蘇偉,侯寧,李琪,張明政,趙曉鳳,蔣坤萍.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2018(01)
[3]基于PROSAIL模型的水稻田纓帽三角-葉面積指數(shù)模型及其應(yīng)用[J]. 李亞妮,魯蕾,劉勇.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報. 2017(12)
[4]適宜新疆奇臺生態(tài)區(qū)種植的春小麥品種探究[J]. 魏海鵬,賈永紅,孔建平,曾雪華,邢玉萍.  農(nóng)業(yè)科技通訊. 2017(05)
[5]基于光譜特征與PLSR結(jié)合的葉面積指數(shù)擬合方法的無人機畫幅高光譜遙感應(yīng)用[J]. 高林,楊貴軍,李長春,馮海寬,徐波,王磊,董錦繪,付奎.  作物學(xué)報. 2017(04)
[6]基于無人機高光譜遙感的冬小麥葉面積指數(shù)反演[J]. 高林,楊貴軍,于海洋,徐波,趙曉慶,董錦繪,馬亞斌.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2016(22)
[7]基于MODIS-NDVI的春玉米葉面積指數(shù)和地上生物量估算[J]. 劉明,馮銳,紀瑞鵬,武晉雯,王宏博,于文穎.  中國農(nóng)學(xué)通報. 2015(06)
[8]光學(xué)與微波植被指數(shù)協(xié)同反演農(nóng)作物葉面積指數(shù)的可行性分析[J]. 杜鶴娟,柳欽火,李靜,楊樂.  遙感學(xué)報. 2013(06)
[9]基于分段方式選擇敏感植被指數(shù)的冬小麥葉面積指數(shù)遙感反演[J]. 李鑫川,徐新剛,鮑艷松,黃文江,羅菊花,董瑩瑩,宋曉宇,王紀華.  中國農(nóng)業(yè)科學(xué). 2012(17)
[10]基于分類知識利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演葉面積指數(shù)[J]. 陳艷華,張萬昌,雍斌.  生態(tài)學(xué)報. 2007(07)

碩士論文
[1]農(nóng)作物葉面積指數(shù)反演方法研究[D]. 孫濤.南京信息工程大學(xué) 2013



本文編號：3363418