叶面积指数遥感反演模型与算法研究
基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究
基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究徐晓雨;孙华;王广兴;林辉;任蓝翔;崔云蕾【摘要】Leaf area index (LAI) is an important indicator of forest structural parameter. In this study, a novel method that combined PCA with a linear stepwise regression, a logistic-model and GWR regression was developed to derive an integrated regression model of LAI.A total of 134 sample plots were systematically selected in the study area-Kangbao County, Hebei province and LAI data were collected. Landsat-8 and GF-1 image were acquired. The results were validated using the observations of sample plots and showed that:(1) In the desertification area, the vegetation index and LAI extracted by GF-1 and Landsat-8 had a high correlation. The PCA method can be used to eliminate the collinearity of the vegetation index factors. (2) The estimation accuracy of GWR regression was the highest for both GF-1 and Landsat-8 data with the greatest determination coefficient and smallest root mean square error (RMSE). (3) Inversion of LAI by domestically produced GF-1 data in the study area is better than that of Landsat-8, and can be used as a substitute for Landsat-8 data for estimation of LAI.%以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验.结果表明:(1)在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性.运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性.(2)基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反演精度最高.(3)国产GF-1数据反演LAI效果优于Landsat-8,可以代替Landsat-8数据进行叶面积指数的估测.【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2018(038)001【总页数】6页(P43-48)【关键词】叶面积指数;逐步回归分析;Logistic回归分析;地理加权回归分析;主成分分析;GF-1;Landsat-8【作者】徐晓雨;孙华;王广兴;林辉;任蓝翔;崔云蕾【作者单位】林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,湖南长沙 410004;林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,湖南长沙 410004;林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,湖南长沙 410004;Department of Geography, Southern Illinois University at Carbon dale,IL 62901 USA;林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,湖南长沙 410004;林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,湖南长沙 410004;林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,湖南长沙 410004【正文语种】中文【中图分类】S771.8叶面积指数被定义为单位地表面积上总绿叶面积的一半[1]。
冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法
haboudane等分析了包括ndvi和tvi等在内的八种植被指数的光谱敏感性并提出了两个估算作物冠层叶面积指数的新型植被指数yang等比较了多个植被指数估算玉米lai的精度得出植被指数反演玉米lai时evi的反演结果优于ndviverrelst等利用jchrisproba数据分析了ndvi和sri以及sipi等11种宽波段和窄波段植被指数的角度敏感性研究得出包括ndvi和pri在内的七种植被指数对冠层反射率的角度效应表现敏感hasegawa等将ndvi和植被热暗点指normalizedhotspotsignaturevegetationindex研究得出利用多角度遥感数据和考虑植被的热点信息可以显著提高植被lai的反演精度
目前遥感反演 植 被 ＬＡＩ的 方 法 主 要 有 基 于 植 被 指 数 的 经验统计法和基于辐射传输模型的物理 模 型 法 等。经 验 统 计 法和物理模型法有本质区别但又具有 互 补 性［３］。物 理 模 型 法 虽然具有较强的机 理 性 和 通 用 性，但 是 存 在 病 态 反 演 问 题， 同时所需的输入参数多，计算 代 价 大，在 应 用 时 需 要 考 虑 模 型的不确定性和反演方法的合理性，在一 定 程 度 上 限 制 了 该 法 的应用。基于植被指数的 ＬＡＩ经验统计反演法虽然缺乏较 强的机理性，但它是将遥感观测和地面观 测 相 连 接 的 一 种 重
叶面积指数遥感反演
叶面积指数遥感反演冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感反演——经验模型和物理模型方法李淑敏2010/12/13第一部分.基础知识第二部分.遥感反演LAI 的方法第三部分.研究实例本次课程主要内容叶面积指数LAI 、遥感反演经验模型反演方法、物理模型反演方法几何光学模型、辐射传输模型PROSAIL 模型硕士论文——―基于MODIS/ASTER 的区域冬小麦叶面积指数PROSAIL 模型反演研究”BRDF 模型PROSPECT 模型、SAIL 模型叶面积指数leaf area index定义：单位土地面积上植被叶片总面积。
叶片总面积/占地面积陆地生态系统的一个十分重要的参数：农作物产量预估和病虫害评价；反映作物生长发育的动态特征和健康状况。
叶面积指数越大，表明单位土地面积上的叶面积越大。
那么，叶面积指数越大越好吗??以冬小麦为例了解叶面积指数变化情况图为不同群体叶面积指数消长模型（彭永欣等，1992）1—过大群体;2—高产群体;3—过小群体. 低增缓增快增衰减LAI 消长动态分为四个时期1. 低速增长期，叶片总数较多，但叶面积较小，总叶面积增速较低；2. 缓慢增长期，单叶面积渐次增加，但低温条件，出叶周期延长；3. 快速增长期，气温回升，植株生长快速，至孕穗期LAI 达峰值；4. 衰减期，植株生殖生长，叶片消亡叶面积衰减，至成熟期LAI 为0。
一个生长期内冬小麦叶面积指数变化叶面积指数获取方法实测方法长宽法、称重法这些方法均需要消耗一定的人力进行实物测量。
借助有关测量工具例如LAI-2000、LAI-2200、LI-3100C、LI-3000、AccuPAR等，此方法仍需实地进行测量。
仅能获得地面有限点的LAI值，对于推广获取大范围LAI存在很大局限性，不能满足植被生态和作物长势监测需求遥感反演方法由于遥感数据具有覆盖范围广、时间与空间分辨率高、花费相对较少等优点。
可以用定量遥感方法反演区域LAI作物生长模型模拟LAI遥感反演遥感的本质是反演，遥感模型是遥感反演研究的对象从携带了地物信息的电磁信号中提取地物的特征。
考虑红边特性的多平台遥感数据叶面积指数反演方法研究
考虑红边特性的多平台遥感数据叶面积指数反演方法研究叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是最重要的植被结构参数之一,是作物长势监测、作物估产、肥水管理等精准农业必备的数据源。
遥感技术为大面积、及时获取LAI提供了有效手段。
红边波段能够用于研究植物养分及健康状态监测、植被识别和生理生化参数等信息,是定量遥感分析的理论基础。
利用不同遥感数据估测植被LAI各有其优劣性,叶面积指数反演过程中需要充分挖掘包含红边波段的不同数据源的特点。
例如,高光谱数据红边波段数量多、波段窄,但是存在波段间高度相关、数据冗余的问题;包含单个红边波段的多光谱数据,红边波段较宽,比高光谱数据的红边波段缺少了许多细节;包含多个红边波段的多光谱数据,可以反映更多红边区域的光谱细节,并且由于红边区域反射率迅速上升,红边区域内的不同波段之间存在较大差别,在实际反演中需要进行合理选择。
本文针对不同遥感数据源的特点,围绕红边波段进行叶面积指数反演研究,主要研究内容及结论如下:(1)基于近地和航空高光谱数据红边波段的叶面积反演方法研究。
基于研究区域采集的近地、航空高光谱数据和田间同步试验测量LAI 数据,探究航空和地面高光谱数据红边区域对冬小麦LAI的反演能力。
首先,建立高光谱植被指数反演模型,进而研究红边波段组合法和传统波段组合、逐波段组合方法对植被指数反演LAI精度的影响,结果显示在红边区域680-750nm波段范围内,波段组合得到的植被指数与LAI的相关性非常高。
最后,针对不同肥水条件下叶面积指数的特征光谱及参数随不同试验条件存在差异,本文基于航空和近地高光谱数据,以及田间实测数据,建立了基于高光谱植被指数MSAVI(Modified Soil-Adjusted Vegetation Index),NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和MTVI2(Modified Triangular Vegetation Index 2)的普适性强、精度高的冬小麦叶面积指数估算模型。
基于多源遥感数据的西兰花不同生育期冠层叶面积指数反演
基于多源遥感数据的西兰花不同生育期冠层叶面积指数反演基于多源遥感数据的西兰花不同生育期冠层叶面积指数反演摘要：冠层叶面积指数（L）是评估植物生长状态和生理活动的重要指标之一。
本研究基于多源遥感数据，通过反演方法，探究了西兰花不同生育期的冠层叶面积指数。
结果表明，利用多源遥感数据可以有效地估算西兰花的L，并且不同生育期的西兰花的L存在一定的差异。
1. 引言冠层叶面积指数（Leaf Area Index, L）是指单位地面上叶片所占面积的比值，是评估植物生长状态和生理活动的重要指标。
L的准确反演可以为农业管理和植被生态研究提供有力的支持。
遥感技术的快速发展和大量的遥感数据提供了一种有效的方法来估算植被的L。
2. 材料与方法本研究选择位于某地的西兰花作为研究对象，通过野外调查和现地观测获取了植被指数（Vegetation Index, VI）和L的参考值。
同时，利用多源遥感数据，包括Landsat 8 OLI和Sentinel-2A MSI影像，获取了不同生育期的植被表面反射率数据。
基于逐点观测和社区指数加权Kriging插值方法，反演了西兰花不同生育期的L。
3. 结果与分析通过对多源遥感数据的处理和分析，我们获得了西兰花不同生育期的L值。
结果显示，西兰花的L随着生育期的不同而变化，呈现出逐渐增加的趋势。
在生长初期，L较低，主要受限于植被生长的初始阶段。
随着生长的推进，L逐渐增加，达到生长的顶峰。
随着生育期的结束，L开始下降，这可能是由于生长周期的结束和植被的老化导致的。
4. 讨论与展望本研究基于多源遥感数据成功反演了西兰花的L，并且得到了不同生育期的L变化趋势。
然而，在实际应用中仍存在一些问题需要进一步研究和优化。
例如，反演方法的准确性和可靠性需要进一步提高，特别是在复杂地貌和植被类型的情况下。
此外，研究还可以进一步探索不同遥感数据的组合和融合，以提高L反演结果的精度和稳定性。
综上所述，本研究通过基于多源遥感数据的反演方法，成功地估算了西兰花不同生育期的L，并研究了其变化趋势。
遥感应用模型5-植被(2)-叶面积指数估算模型
由于缺乏卫星过境时详细的大气剖面资料（如气 溶胶和水汽含量等），因此6S模型等大气校正模 型的应用将会受到限制。
利用暗目标法对遥感影像进行大气校正，以获得 地面反射率数据。
地面叶面积指数测量方法
考察路线与采样点的选取应遵循如下原则：一是 植物分布的代表性、均匀性；二是遥感图像可读 性；三是交通可行性。
因此，探讨利用遥感影像估算植被的叶面积指数的 方法已成为当前建立全球及区域气候、生态模型的 基础工作之一。
通常检验遥感反演叶面积指数的精度常常通过地 面实地测量的方式。
地面测量叶面积指数的方法有很多种，大致分为 两类—直接测量法和间接测量法。
➢直接测量法包括系数法和比叶重法等。在叶子 的采集和叶面积的测量过程中，具有一定的破 坏性。
➢光学模型法，基于植被的双向反射率分布函数 ，是一种建立在辐射传输模型基础上的模型， 它把LAI作为输入变量，采用迭代的方法来推算 LAI。
统计模型法输入参数单一，不需要复杂的计算， 因此成为遥感估算LAI的常用方法。但不同植被类 型的LAI与植被指数的函数关系会有所差异，在使 用时需要重新调整、拟合。
第二章 植被遥感本章主来自内容 叶面积指数估算模型
叶面积指数估算模型
叶面积指数（LAI）是指单位地表面积上方植物叶 单面面积的总和，它是叶覆盖的无量纲度量。
叶面积指数作为进行植物群体和群落生长分析的重 要参数和评价指标，在农业、林业及生态学等领域 得到了广泛的应用。
依靠传统的地面样方实测的方法来估算叶面积指数 又是一项花费巨大人力、财力且精度不高的工作。
光学模型法的优点是有物理模型基础，不受植被 类型的影响，然而由于模型过于复杂，反演非常 耗时，且反演估算LAI过程中有些函数并不总是收 敛的。
植被物理遥感反演叶面积指数(lai)的基本原理
植被物理遥感是使用遥感手段对地球表面植被进行观测和研究的一门科学。
而植被的生长状态对于环境和气候变化有着重要的影响，因此研究植被的生长状态是遥感科学的重要内容之一。
而植被叶面积指数（L本人）作为一个重要的生长状态指标，在植被生长研究中有着重要的作用。
本文将从植被物理遥感的基本原理出发，结合L本人的意义和遥感技术的方法，对植被叶面积指数的反演进行详细介绍。
一、植被物理遥感的基本原理植被物理遥感是利用电磁波在地球大气和植被上的相互作用特性，通过遥感手段来获得植被信息的一种研究方法。
它主要基于以下几个基本原理：1. 光谱特征：植被反射和吸收不同波长的电磁波具有不同的特征，通过对这些特征的分析可以获取植被的信息。
2. 辐射传输：植被对不同波段的光有着不同的透过、反射和散射特性，通过对辐射传输的研究可以了解植被在不同波段下的特性。
3. 植被生理过程：植物的生长状况和生理过程与其在不同波段上的反射、吸收等特性存在相关性，通过对植被生理过程的研究可以推断植被在遥感数据中的表现。
以上基本原理为植被物理遥感的开展提供了理论基础，并为植被信息的提取和解释奠定了基础。
二、叶面积指数（L本人）的意义叶面积指数（Leaf Area Index，简称L本人）是指植被表面单位面积上叶片的总表面积与该单位面积的比值。
L本人的大小反映了植被的生物量、生长状态和生态功能，同时也是评价植被覆盖度和光能利用效率的重要参数。
1. 生物量：L本人与植被的生物量密切相关，L本人较高表示植被的叶面积较大，通常意味着植被覆盖度较高，生物量也较高。
2. 生态功能：L本人反映了植被的光合作用能力和蒸腾作用强弱，对于了解植被的生态功能和生态系统的健康状况有着重要的指导意义。
3. 环境变化：L本人的变化对于环境变化和气候变化有着一定的响应，通过监测L本人的变化可以了解植被对环境变化的响应和适应能力。
由于L本人在植被研究和生态环境监测中的重要作用，因此通过遥感手段反演L本人成为了研究的重要课题之一。
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。
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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。
总之，叶面积指数（LAI）的遥感反演模型与算法的研究是当前植
被遥感研究领域的热门课题之一。
通过建立LAI与遥感数据之间的数
学关系、结合物理模型和新兴技术的应用，可以实现LAI的精确反演。
未来，随着遥感技术的不断发展和进步，LAI反演模型和算法的研究
将进一步提高精度和准确性，为植被研究和生态环境监测等领域提供
更加可靠的数据支持。