两种叶面积指数动态模拟方法的对比研究
叶面积指数三类遥感估算方法
叶面积指数三类遥感估算方法叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是一个衡量植物叶片覆盖程度的重要指标，可通过遥感技术进行估算。
下面是关于叶面积指数估算方法的十条描述：1. 植被指数法：植被指数法是通过计算可见光或近红外波段的植被指数（如归一化植被指数，NDVI）并与地面测量的LAI进行回归分析来估算LAI。
这种方法使用简便，但由于植被指数与LAI之间的关系复杂，估算结果的精度有限。
2. 基于VegeSAIL模型的方法：VegeSAIL模型是一种基于光谱的LAI估算模型，它将植被覆盖度和植被构型与LAI进行建模。
通过遥感数据和该模型对比分析，可以估算出植被的LAI。
3. 基于PROSAIL模型的方法：PROSAIL模型是一种基于物理过程的植被辐射传输模型，可以模拟不同植被类型和结构的辐射反射特性。
通过将遥感数据与该模型相结合，可以估算出植被的LAI。
4. 基于NERD模型的方法：NERD模型是一种基于点源和线源的辐射传输模型，可以模拟植被的光谱反射特性。
通过将遥感数据与该模型相结合，可以估算出植被的LAI。
5. 基于深度学习的方法：深度学习是一种利用神经网络模拟大脑处理信息的方法。
通过训练神经网络模型，可以利用遥感数据估算出植被的LAI。
6. 基于回归分析的方法：这种方法通过建立遥感数据与地面测量LAI之间的回归关系，利用回归模型对LAI进行估算。
回归分析方法适用于区域尺度的估算，但可能受到数据不一致性和空间变异性的限制。
7. 基于的时序遥感的方法：时序遥感数据包含不同时期植被的遥感信息，可以通过比较不同时期的遥感数据，推断植被的LAI变化。
这种方法可以监测植被的动态变化，但需要较长的时间序列数据。
8. 基于植被指标的方法：这种方法通过使用特定的植被指标（如NDVI和EVI）与LAI 之间的经验关系，对植被的LAI进行估算。
这种方法简单易用，但精度较低。
9. 基于遥感图像分割的方法：这种方法通过将遥感图像分割为不同的植被对象，然后分别估算每个植被对象的LAI。
叶面积测量试验数据对比分析
积 和总产 量 均居全 国各 省 （ 、 ） 首 。试 验 以 区 市 之 小 麦和 玉米作 为试 验 材 料 ， 验 对 比地 点 选 定 在河 试 南 省开封 市 开 封 县八 里 湾 镇 小 马 营 村 的农 业 示 范
摘 要 ：以 河 南 主 要 的粮 食 作 物 作 为 研 究 对 象 ， 用 试 验 对 比的 方 法 ， 使 用 两种 型 号 叶 面 积仪 和 手 工方 格 纸 采 对 方 法 测 得 的 叶 面 积 数 据进 行 比 较 分 析 ， 以方 格 纸 法 测 量 的 叶 面 积 数 据 为 参 考 ， 两种 型 号 叶 面 积 仪 的 测 量 精 确 并 对 度 和 准 确 度 进 行 了 比 较 。 结果 表 明 ： 用 不 同方 法 测 量 的 叶 面 积 数 据 的 差 异 随 着 作 物 植 株 叶 面 积 的 增 加 而 增 大 ； 采 采 用 Ｇ ｔ —ｌ型 叶面 积 仪 测 量 的 叶 面 积 数据 重 复 性 更 好 ， 定 结 果 更 为 稳 定 ， 量 精 确 度 和 准 确 度 更 高 。 Ｓａ ｌ ｒ Ｉ 测 测
作 物 叶面 积指 数 由小 而大 变 化 。 同时 ， 面积 也 叶
是 影 响 植 物 生 长 、 实 发 育 和 品 质 的 重 要 生 理 和 形 果
计按 照 中 国气 象 局 《 业 气 象 观 测 规 范 》６的作 物 农 ［ ３
发育 期观 测要 求 ， ２ １ 于 ０ ２月到 ９月分别 在 小麦 １年 返青 、 节 、 穗 、 花 、 拔 抽 开 灌浆 成 熟 ， 米拔 节 、 雄 、 玉 抽
两种测定天然次生林叶面积指数方法的比较
b , 单位为 g , 这一层的样本叶鲜重为 w , 单位为
2
气候 较 为 明 显 , 属 温 带 季 风 气 候 。年 均 温 度 为
218 ℃, 一 月 平 均 温 度 - 1916 ℃, 七 月 平 均 气 温 2019 ℃, 大于 10 ℃积温 2 88317 ℃, 年平均湿度为 70 % , 年 均 降 水 量 为 72318 mm , 年 蒸 发 量 为 1 09319 mm , 年日照时数 2 47113 h , 无霜期 120 ～ 140 d 。土壤多为暗棕色森林土 , 土壤下层为岩石 。 2 研究方法 211 标准地的设置
The Comparison of Two Methods of Measuring Leaf Area Index of Natural Secondary ForestΠ Liu Lixin , Li Fengri (Northeast Forestry University , Harbin 150040) Abstract : The direct measurement method namely weighing method and indirect measurement method namely canopy analyz2 er measurement method to determine leaf area index were used to measure leaf area index of natural secondary forest of Maoπ ershan Mountains. The correlation analysis and the comparative analysis were used to study the determination results. The research results showed that the values of direct measurement were actual measured leaf area index and the values of in direct measurement were less than those of the actual measured with the precision lacking approximate 25 %～40 %. The two results related significantly and the values of direct measurement can better reflect the changes of leaf area index of trees. Canopy structure in natural second2 ary forest had great effects on canopy analyzer , which was the main reason causing the difference of the two methods above. Key words : natural secondary forest ; leaf area index ( LAI) ; canopy analyzer
叶面积指数遥感反演模型与算法研究
叶面积指数遥感反演模型与算法研究近年来，随着遥感技术的发展和应用广泛，叶面积指数（Leaf Area Index，简称LAI）的遥感反演成为植被研究领域的重要课题之一。
LAI是描述植被叶片分布密度和叶片面积的指标，对于了解植被生长状态、生态环境监测以及农作物生产等方面具有重要的意义。
LAI反演的研究方法主要包括基于光谱反射信息的方法和基于光密度曲线的方法。
其中，基于光谱反射信息的方法是目前应用较多的一种方法，通过遥感数据获取植被光谱特征，进而建立LAI与光谱拟合曲线之间的关系。
这类方法的优势在于遥感数据获取相对容易，可以实现大范围和高时间分辨率的观测。
然而，由于植被光谱信息的受限以及大尺度观测中存在的光谱混合效应，该方法常常存在精度较低的问题。
为提高LAI反演的精度和准确性，研究人员提出了一系列的反演模型和算法。
例如，基于遥感数据的全谱反演模型在LAI反演中取得了很好的效果。
全谱反演模型利用不同波段的遥感数据，建立LAI与多波段反射率之间的数学关系，通过回归分析等方法得到LAI的估计值。
此外，还有基于机器学习算法的LAI反演模型，如支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）和随机森林（Random Forest）等算法。
除了基于光谱信息的反演方法外，还有一些基于结构参数和水分信息的反演模型。
这些模型通过获取植被结构参数的遥感数据，建立LAI与植被结构参数之间的关系，从而实现LAI的反演。
同时，一些结合物理模型的反演方法也被广泛应用于LAI反演研究中。
例如，利用射线传输理论，通过估计叶片表面饱和度和角度因子等参数，建立LAI与这些参数之间的联系，可以实现LAI的反演。
此外，还有一些新兴的技术和方法在LAI反演中得到了应用。
例如，基于人工智能的深度学习算法可以通过耦合遥感数据和地理数据，利用深度神经网络等方法进行LAI反演，具有较高的精度和准确性。
此外，时间序列的遥感数据分析方法也被广泛应用于LAI反演研究中，通过分析植被的时空动态变化，可以得到LAI的时序变化规律。
基于高光谱遥感的农作物叶面积指数反演方法的分析与比较
基于高光谱遥感的农作物叶面积指数反演方法的分析与比较摘要：高光谱遥感技术作为反演农作物叶面积指数（LAI）的一个有力工具，近几年来已经越来越被国内外学者所重视。
本文比较系统地总结了利用高光谱遥感反演LAI值的一般方法，即包括试验田建立、光谱数据采集、LAI值测定、HVI值计算、反演模型的生成五个步骤。
总结出了一些常见农作物的最佳的LAI 值定量反演模型，便于今后相关研究时查阅。
关键词：高光谱遥感；叶面积指数（LAI）；反演模型Abstract: High spectrum remote sensing technology as the inversion of crop leaf area index ( LAI ) are a powerful tool, in recent years it has been pay more and more attention of both domestic and foreign scholars. The paper systematically summed up the use of hyperspectral remote sensing inversion of LAI value general methods, including experimental field establishment, data acquisition, LAI value, HVI value calculation, determination of inversion model is generated in five steps. Summarizes some common crop optimal LAI value quantitative inversion model for future related research, consulting.Key words: remote sensing; leaf area index (LAI); inversion model引言遥感技术是指远距离、在不直接接触目标物体情况下,通过接收目标物体反射或辐射的电磁波,探测地物波谱信息,并获取目标地物的光谱数据与图像,从而实现对地物的定位、定性或定量的描述。
2种水稻生长模型比较
2种水稻生长模型比较作者：浩宇来源：《安徽农业科学》2017年第11期摘要[目的]比较ORYZA2000和WOFOST 2种模型对江西省水稻生长的模拟效果。
[方法]利用江西省当地田间试验观测数据，收集水稻的关键参数，同时结合同期逐日气象数据等资料分别对ORYZA2000和WOFOST 2种模型进行比较。
采用适应性评价对水稻多个生理指标进行评价与验证。
[结果] 以统一化均方根误差（NRMSE）来衡量作物模型的模拟结果，ORYZA2000模型模拟结果显示水稻各生物量的NRMSE值小于25%，而WOFOST模型对叶面积指数及穗生物量模拟偏差较大，分别为46%和55%。
[结论] ORYZA200在穗生物量和叶面积指数的模拟中比WOFOST模型模拟效果较好。
关键词作物模型；田间数据；调试参数；适应性评价中图分类号S511文献标识码A文章编号0517-6611（2017）11-0019-04Abstract[Objective]To compare simulation effect of two kinds of rice growth model in Jiangxi Province.[Method] By the local field experimental observation data and meteorological data at the same period，the ORYZA2000 and WOFOST model parameters were compared.The growth period，the leaf area index and the biomass index were verified and evaluated.[Result]Measuring simulation effat of crop model with NRMSE，the biomass NRMSE value were less than 25% from ORYZA2000 model，and the NRMSE value of LAI and dry weight was 46% and 55% from WOFOST，which the deflection was larger.[Conclusion] Simulation effect of ORYZA2000 in spike biomass and leaf area index is better than that of WOFOST model.Key wordsCrop model；Field data；Parameters calibration；Adaptability evaluation作物生长模型作为新兴农业研究领域的重要工具，不仅能帮助人类加强对于农业生产系统的认知水平，还能比较不同试验点结果的差异性[1-4]。
不同叶面积指数反演方法比较研究_刘晓臣
c, x = NDVI =
Qir Qir +
QQrr ,
( 1)
其中, Qr 为植被冠层红光波段反射率, Qir 为植被冠
层近红外波段反射率, a, b , c 为经验参数。
112 二阶微分法
对叶片及土壤的波谱分析表明, 某些波段叶片
的二阶微分商值比土壤二阶微分商值大很多( Qdc m
Qds ) , 所以如果获得了植被冠层的高光谱数据, 就可
到 LAI 的解析解。由于几何光学模型与辐射传输模 型具有各自不同的优势, 近年来出现了各种混合模
型, 如基于物理模型与统计模型相结合的核驱动模 型[ 13,14] , 考虑树冠复杂结构的 GHOST 模型等[ 15] , 取 得了较好的反演精度[ 16, 17] 。
为了既考虑冠层的二向性反射特征, 又能通过
不同叶面积指数反演方法比较研究
刘晓臣1,2 范闻 捷2, 田庆久1 徐希孺2
1南京大学国际地球系统科学研究所, 南京 210093; 2北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871; 通讯作者, E-mail: fanwj@ pku. edu. cn
摘要 以 PROSAIL 模型模拟数据和地面实测数 据为基础, 分别 分析了土 壤背景、冠 层反射率 非各向 同性以 及随机 噪声等因素对 几类代表性反演方法的影响( 植被指 数法、二阶微 分法、模型反 演法以 及方向 性二阶 微分法) 。结果 表明在不同条件下, 各类反演方法的反演精度差 别较大。植被指数 NDVI 对几种因素的滤除能力 都较差, 反演精度 最低; 模型反演精度高于植被指数方法, 但会 受到土 壤背 景的影 响; 二阶 微分 方法虽 然能 部分消 除土 壤背景 的影 响, 但受冠层反射率非各向同性的限制。文中提出的方向性二阶微 分法能较好地消除土壤背 景和冠层反 射率非各 向同性的影响, 反演精度较前者有所提高, 但二阶微分方法易受噪声影响。 关键词 叶面积指数; 反演方法; 方向性二阶微分 中图分类号 P23
叶面积指数的研究和应用进展
面［１０，１２・１３，３４，３９，４引。因此，在未来的研究中应当加强
对这一领域的重视。
５
操作，方便快捷，还可以测定一年中森林冠层ＩＡＩ
的季节变化，已经开始在生态学、果树和森林培育学 中得到一定应用［２，１４，１５，１７，２４・３４，３引。因此为了获得 森林生态系统冠层结构动态变化的观测数据，用分
ＬＡＩ指数的动态变化反映遥感数据与植物生长
法、点接触法、叶面积测定仪等，多数属于毁坏性测
量，一些经验方法等也存在误差较大的缺陷。另一 种是间接法测量，有两种方法：顶视法和底视法。顶 视法即用传感器从上向下测量，遥感方法就属于这 种，其原理是利用地物的反射光谱；底视法是传感器 从下向上测量，其优点是适合于对森林的测试，无需 用遥感平台，并可以作为植物定量遥感的地面定标 手段主要是用光学仪器观测辐射透过率，再根据辐 射透过率算出ＬＡＩ，其中数字植物冠层图象分析仪 方法是在ＬＡＩ一２０００型冠层分析仪的基础上发展起 来的，它采用了２０世纪９０年代的最新技术，有一个 鱼眼成像信息采集器，传感器获取的是二维空间的 植被冠层结构信息，并且较强的数据处理功能，该方 法可以避免传统收获法所造成的大规模破坏森林的 缺点，不受时间的限制，获取的数据量大，仪器容易
被指数方法，由原始影像、视反射率影像、大气校正 后的影象计算出ＮＤＶＩ（归一化植被指数）与地面真 实ＬＡＩ的之间呈现较好线性关系。ＬＡＩ作为计算 植物蒸散和干物质累积最重要的参数，且最能反映 遥感数据与植物生长状态密切相关关系，因此，研究
Ｂ００ｔｅ和Ｔ０１ｌｅｎａａｒ按照作物生育阶段的系统
性和产量形成的普遍性，提出作物产量形成主要是 在以下５种因子综合作用的结果，即：①冠层建立 （ｐｒｉｏｒ ｅｖｅｎｔｓ）；②光合作用（ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）；③分配 强度（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）；④分配持续期（ｐａｒｔｉ—
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($结果分析
"' ! $基于农业气象数据的 X 2 W 动态模拟 分别以 % 0 V "% O 2 / "% +R 为指标 ! 用不同函数 的线性及 非 线 性 统 计 分 析 方 法 对 X 进 行 模 拟! 2 W 结果表明 % 三叶至乳熟期以三次曲线模拟效果最 好 $ 三叶至抽穗期以幂函数模拟效果最好 ! 且效果 明显提高 $ 抽穗至乳熟期以指数模拟效果最好 ! 但 相比前两个发育期 ! 模拟效果明显下降 & 表 ) ' #
宁夏气象防灾减灾重点实验室 银川$1*###( (' 南京信息工程大学南京$()##<< )'
!' 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京$)##51)
摘要 为了获得宁夏灌区春小麦叶面积指数 X , F I 2 = , F W AM, c X 2 W 动态模拟的最佳方法根据宁夏灌区典型农业试
数& +2 P W ' "转换型土壤调节植被指数 & / +2 P W ' "增 强型植被指数 & O P W ' " 大气调节植被指数 & W 2 P W '和 近年研制出的归一化差异光谱指数 & % V +W ' " 再次归
V +W ' 一化光谱指数& L
( )( )
!' " $农业气象数据处理
第 ! 期总第 "# 期
国$土$资$源$遥$感
! " #$ % "& " ' & ( ' )* $ !+ , ' -.! " & $ / ! 0 " &
% & ' ! (#))$ +, -' (#))$
(#)) 年" 月)* 日
两种叶面积指数动态模拟方法的对比研究
张学艺) ( 李剑萍) 官景得) 秦其明! 马力文) 曹 宁)
& )! ' < 式中!7 "7 [ & &分别为观测值与模拟值$ <为样本数#
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槡
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7 [ ' !& 7 &3 &
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表 )$用农业气象学方法模拟春小麦 X 的结果 2 W
D )< C )$D ? %8 ' 6/ ). % +: % 8 / . 8 02 8 3 : ' * 5( ? % ). N # J < 4. ? %)5: ' ; / . : )/ 6% . % 0: 0/ 054 6% . ? 0+ 8
其应用发展远远跟不上日新月异的遥感观测技术的
#$引言
, F I 2 = , FW AM, c X 2 W 是陆面生态 叶面积指数 X
)
发展 另外随着农业信息化的飞速发展学科间的 交叉研究越来越受到关注耦合方法的研究数据同 化的研究等逐渐成为今后发展的主流 就当前的研 究现状而言往往是对某一学科领域的某一方面研 究比较多学科间的对比研究相对较少
动态模拟方法和基于植被指数的遥感 正形式的 X 2 W 反演 X 动态模拟方法分别是农业气象学和遥感学 2 W 中常用的且效果都已得到普遍认可的方法 前者的 研究时间早且较深入 已形成了比较成熟的理论体 系 后者出现较前者晚虽然理论体系形成较早 但
测区中心位置如图 ) 所示
收稿日期 (#)# 3 )) 3 (< 修订日期 (#)) 3 #* 3 (# 基金项目 中国气象局气象行业科研专项 编号 d 8 R 8 (##5#:#(( 科技部农业科技成果转化资金项目 编号 (##:d Y (<):#<(" 及 宁夏自治区科技攻关项目 编号 6 d ]3 ): 3 )# 3 #" 共同资助
8 Y ' ! !& A & 9 & 9 & l )9 l ) A/ " l &)' , "8 式中!A & 分别为叶片的长度和最大宽度$ # 为 9 & 9 个茎蘖春小麦总叶片数$ ,为测定的总茎蘖数$ 第9 Y 5! (") $ 为叶面积订正系数!宁夏地区取 #! 为群体 密度# ^K @ ? > F D V F K @ ! 根据王信里的研究(!) !生理日数& 0 0 V ' 是模拟叶面积指数动态变化的一个较好因子! 定义为从出苗至观测时的天数$ 根据潘学标 ( )#) 的 研究!温带气候条件下积温 & 2 > > CG CD F E , M / , G -, = F N E C= , !2 / ' 是影响小麦发育的主要因子$ 根据李福生 等的研究 ( ))) ! 宁夏地区春小麦日照时数 & +CA@ ^? A, R & C= @ !+R '与 X 2 W 呈明显正相关! 而宁夏引黄灌区 春小麦发育期间水分条件充足!故不考虑降水影响# (##" 年春小麦观测时段宁 因此!本文整理了 (##* T 夏永宁县气象局观测的逐日平均气温和日照时数! 并对相关数据进行归一化处理# 归一化生理日数 &% & = G F D ? b , M0 ^K @ ? > F D V F K @ !% 0 V ' " 归一化有效积温 &% & = G F D ? b , M O I I , > E ? ` , 2 > > CG CD F E , M / , G -, = F E C= , ! % O 2 / ' 及归一化日照时数&% & = G F D ? b , M +CA@ ^? A, R & C= @ !% +R ' 分别定义为 < O Cl &% % O C ( 3 )' Q G F c
(##" 本文以永宁国家一级农业试验站 (##* T
系统中最为重要的特征参数之一
也是作物生长
2 W 模型中重要的生理参数 ( X 的动态模拟法按学
科可划分为农业气象学法和遥感反演法两种 前者
& B ? @ E ? > 生长曲线或其修正形式的半经验公 是基于 X
年期间同一品种 永良 < 号 的大田观测资料以及 对应的农 业 气 象 因 子 H U V W + 卫星遥感资料为依 据对比分析了农业气象学和遥感学两学科中两种 常用的 X 动态模拟方法在宁夏河套灌区春小麦中 2 W 这一 的监测及预测应用效果 为今后开展基于 X 2 W 关键参数的科研及业务应用进行探索
, <*,
!' M $数据分析 4 7 O X进行基础数据的输入" 输出及转 采用 O ++ )!' # "U = ? B ? A 5' # 对数据进行相关性分析 换!用 +0 及函数模拟# !' O $模型检验
( 采用决定系数& + ' " 均方根误差 & + M -@ ' ( )!) 和 准确度等概念 ( )<) 对春小麦 X 的模拟值和实测值 2 W 之间的符合度进行检验# 其中!均方根误差定义为 <
& )( ' 中! "式& ! ' T 及分别对应 A? = = , M "JD C, Q F E , = H U V W + 第 ( ") "! 及 )" 通道的近红外" 红光" 蓝光及
{
水汽通道反射率值$ A 为土壤调节参数& 这里取 ) ' $ 为常数! 分别取 )# ! 4 :! #! 4 1! * $ 3" E <5" 和 ) l ( l
式法该方法不但具备一定的生物学意义而且还由 于算法引入的气象因子少 常为生理日数 积温 日 照降水等农业气象因子 模拟效果好和宜于业务 动态模拟 推广而常被用作农业气象学的 X 2 W
! 3 *
但其不足之处在于获取大范围 X 信息的能力不 2 W 足 遥感技术被认为是获取区域尺度 X 信息最为 2 W 有效的方式且能够动态修正生态系统模型模拟过 程中的 X 参数 提高模型模拟精度 2 W 感发展的大趋势 法和模型 法
遥感数据为 (##* T 测定 (##" 年间春小麦 X 2 W 时段过宁夏境的 H 资料# 首先! 用国家 U V W +. / , = = F 气象局星地通公司开发的软件对资料进行定标" 反 射率 . 亮温转换及去条纹等处理! 生成 (*# G 分辨 率"( ### 像元 v ) :## 像元的宁夏区域局地文件$ 然后!利用 O % P W <' (的Y F AM H F E ^ 模块计算各种植 测定区域 被指数! 制作通过 d 0 T (##" 年间观测 的大田观测数 点春小麦发育期的相关数据及 X 2 W 据!其中 X 2 W 定义为
# ,
# 各种植被指数的表达式 &!' &<' &*' &:' &1' &5' &"' & )# ' & )) ' & )( '
分别为
C Z " l A? =3 = , M A? = + Z " l = , M 3E A? =3 = , M 3 O Z " l ( )m 3 槡 A? =3 = , M < C Z " l m A? = = , M A? =3 = , M -/ Z " l &) m A' A A? =m = , M m 33E A? =3 = , M 3 ? -/ Z " l 3m 3 3E A? = = , M A? =3 = , M @ Z " l &) m A' 4 4 A A? =m )= , M 3 (JD C, m (&. A? =3 = , M 3 JD C, 3 = , M') " / Z " l (&. A? =m = , M 3 JD C, 3 = , M') Q F E , =3 A? = < C -" l m A? = Q F E , = + C -" l Q F E , =3 A? = A? =m Q F E , = 槡