基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究

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陈雪洋, 蒙继华, 杜鑫, 张飞飞, 张淼, 吴炳方. 基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究[J]. 自然资源遥感, 2010, (2): 55-58,62.

引用本文:

陈雪洋, 蒙继华, 杜鑫, 张飞飞, 张淼, 吴炳方. 基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究[J]. 自然资源遥感, 2010, (2): 55-58,62.

The Monitoring of the Winter Wheat Leaf Area Index Based on HJ-1 CCD Dada[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2010, (2): 55-58,62.

Citation:

The Monitoring of the Winter Wheat Leaf Area Index Based on HJ-1 CCD Dada[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2010, (2): 55-58,62.

基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究

中南大学信息物理工程学院,长沙410083;中国科学院遥感应用研究所,北京100101

中国科学院遥感应用研究所,北京,100101

中国科学院遥感应用研究所,北京,100101

中国科学院遥感应用研究所,北京,100101

中国科学院遥感应用研究所,北京,100101

中南大学信息物理工程学院,长沙410083;中国科学院遥感应用研究所,北京100101

基金项目:
中国科学院知识创新工程重大项目

HJ-1卫星数据应用研究专题"HJ-1叶面积指数及光合有效辐射系数标准产品研究"

"植被指数标准产品"

详细信息

中图分类号: TP79

刊出日期: 2010-06-15

The Monitoring of the Winter Wheat Leaf Area Index Based on HJ-1 CCD Dada

Publish Date: 15 June 2010

摘要: 以山东禹城为研究区,利用我国自主研发的环境星数据,计算了4种植被指数,即归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)及增强型植被指数(EVI);结合同步观测数据,将植被指数与实测叶面积指数(LAI)进行回归分析,比较各种植被指数模型对冬小麦LAI的估测精度.结果表明,4种植被指数与LAI均具有较高的相关性,其中,比值植被指数(RVI)对LAI反演精度最高,即LAI=2.967 ln RVI-1.201是估算冬小麦LAI的最优模型.使用2009年5月冬小麦LAI观测数据对模型进行验证,平均相对误差为19%.
- 环境星 /
- 冬小麦 /
- 叶面积指数(LAI) /
- 植被指数 /
- 模型

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