植被指数总结
MODIS植被指数数据产品
第三节 MODIS植被指数数据产品参考规范（草）（讨论和试用稿第一稿2004年9月15日）（中国科学院地理科学与资源研究所全球变化信息研究中心）1主题内容与适用范围1.1主题内容本标准规定了国家对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品术语、类型、制作、和验证过程，用以规范我国MODIS植被指数数据产品在产生、保藏、交换和应用中的一致性。
1.2适用范围本规范适用于国家科技基础条件平台对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品及与之相关的数据产品在数据源、数据合成、数据质量检验和数据交换过程中的活动规范。
2植被指数类型MODIS植被指数分为归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index, EVI)二种类型。
3术语3.1植被指数：通过地表覆盖物在可见光波谱段的吸收和在近红外波谱段的反射特性，建立的用于描述植被数量和质量的参数。
植被指数没有量纲。
3.2地表反射数据：指经过大气校正的MODIS 1-7 波段数据，即MOD09 产品。
3.3植被指数合成：在多日植被指数中，按照一定标准和规则，选择其中一个植被指数的过程。
3.4植被指数合成期：用于实施合成的时间段。
以天、旬、月度计算。
3.5BRDF合成：双向反射分布函数。
指把传感器视角的观测值，统一为星下点观测值；同时把不同太阳高度角统一为有代表性的一个角度。
4植被指数数据产品的生产标准4.1单日植被指数计算：4.1.1输入数据：输入去云并且经过大气校正的地面反射数据。
MODIS1-7 波段。
其中：1－2波段空间分辨率250m，3－7波段空间分辨率500m。
4.1.2植被指数定义及计算公式：NDVI ＝（B2-B1）/(B2+B1)EVI ＝2.5*（B2-B1）/（B2+6*B1–7.5*B3 + 1）其中：NDVI：归一化植被指数EVI：增强型植被指数B1：MODIS第1波段B2：MODIS第2波段B3：MODIS第3波段4.1.3输出数据：NDVI和EVI，日数据，空间分辨率250米。
基于ndv指数的绿地信息提取
基于ndv指数的绿地信息提取1.引言1.1 概述概述随着城市化进程的加速，对城市绿地的重视程度也在逐渐增加。
绿地作为城市的重要组成部分，不仅美化了城市环境，还对气候调节、生态保护以及人们的身心健康起着重要作用。
因此，对城市绿地进行科学有效的管理和监测成为当下的重要课题。
绿地信息提取是对城市绿地进行定量化描述的过程，可以帮助我们了解绿地的分布、面积、状况等关键信息。
在过去的研究中，NDV （Normalized Difference Vegetation Index，归一化差异植被指数）被广泛应用于遥感图像的绿地信息提取中，具有较高的精度和稳定性。
本文将介绍基于NDV指数的绿地信息提取方法，通过分析和运用NDV指数，可以有效地提取城市绿地以及绿地覆盖度的相关信息。
首先，将详细阐述NDV指数的定义和作用，通过解析NDV指数的原理，我们可以更好地理解其在绿地信息提取中的重要性。
接着，将详细介绍基于NDV指数的绿地信息提取方法，包括图像预处理、NDV计算和绿地提取等步骤，希望能为研究者们提供一个基于NDV指数进行绿地信息提取的技术框架。
本文旨在为城市规划、环境保护以及绿地管理等领域的专业人士提供参考，希望能为促进城市绿地建设和可持续发展做出一定的贡献。
通过基于NDV指数的绿地信息提取方法，我们可以更好地了解城市绿地的分布情况，为相关决策提供科学依据，进一步推动城市绿化事业的发展。
1.2 文章结构本文主要包括引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，我们将概述本文的主要内容和目的。
在正文部分，将介绍NDV指数的定义和作用，并详细讨论基于NDV指数的绿地信息提取方法。
最后，在结论部分，我们将对所得结果进行总结，并探讨本研究的意义和未来的展望。
通过这样的结构安排，读者可以清楚地了解文章的框架和内容，从而更好地理解和阅读本文。
1.3 目的本文的目的是研究基于NDV指数的绿地信息提取方法，通过对NDV 指数的定义和作用进行探讨，以及对基于NDV指数的绿地信息提取方法进行研究，旨在提供一种精确、高效的绿地信息提取方法，并为城市规划、土地利用管理等相关领域提供科学依据。
NPP数据的总结
NPP数据的总结标题：NPP数据的总结引言概述：NPP（Net Primary Productivity）是指植物通过光合作用将太阳能转化为化学能的速率，是生态系统中最重要的生产力指标之一。
对NPP数据进行总结分析能够帮助我们更好地了解生态系统的生产力状况，为生态环境保护和管理提供重要参考。
本文将对NPP数据进行总结，并分析其影响因素和意义。
一、NPP数据来源1.1 卫星遥感数据：利用卫星遥感技术获取植被覆盖范围和生长情况，从而推算NPP数据。
1.2 气象站观测数据：通过气象站记录的气温、降水等数据，结合植被指数和地形信息，推算NPP数据。
1.3 实地调查数据：通过实地调查植被覆盖率、植被类型等信息，结合生产力模型，获取NPP数据。
二、NPP数据分析2.1 区域差异：不同地区的NPP数据存在显著差异，受气候、土壤、植被类型等因素影响。
2.2 季节变化：NPP数据在不同季节会有明显变化，夏季通常是NPP值最高的时期。
2.3 植被类型影响：不同类型的植被对NPP数据的贡献不同，森林通常具有较高的NPP值。
三、NPP数据意义3.1 生态环境评估：NPP数据可用于评估生态系统的生产力水平，为生态环境保护提供科学依据。
3.2 气候变化研究：NPP数据可以反映气候变化对植被生长的影响，为气候变化研究提供数据支持。
3.3 农业生产规划：NPP数据可以帮助农业部门进行土地规划和作物种植，提高农业生产效率。
四、NPP数据应用4.1 生态系统管理：利用NPP数据监测植被生长状况，指导生态系统管理和保护工作。
4.2 气候变化监测：通过NPP数据监测植被对气候变化的响应，为气候变化监测提供重要依据。
4.3 资源管理：NPP数据可用于评估土地资源利用状况，指导资源管理和可持续发展。
五、NPP数据挑战与展望5.1 数据精度：NPP数据获取存在一定难度，需要不断改进遥感技术和生产力模型，提高数据精度。
5.2 数据共享：NPP数据的共享和交流仍存在一定障碍，需要建立更加开放的数据平台，促进数据共享。
遥感叶面积指数提取方法
遥感叶面积指数提取方法遥感叶面积指数（Leaf Area Index，简称LAI）是描述植被叶片面积在单位地面积上的投影面积的无量纲指标。
它是研究植被生态学和生理生态学的重要参数，对于分析植被生长状况、生产力估算、生态环境评价等具有重要意义。
本文将介绍几种常见的遥感叶面积指数提取方法。
一、植被指数法植被指数法是最常用的遥感叶面积指数提取方法之一。
其基本原理是通过计算遥感影像中的植被指数与实测的叶面积指数之间的关系，建立反演模型来获取叶面积指数。
常用的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简称NDVI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index，简称RVI）等。
这些指数可以通过遥感影像中的红外波段和可见光波段计算得到，从而反映出植被的生长状况和叶面积指数。
二、光谱反射率法光谱反射率法是另一种常见的遥感叶面积指数提取方法。
其基本原理是通过遥感影像中的植被光谱反射率与实测的叶面积指数之间的关系，建立反演模型来获取叶面积指数。
在遥感影像中，植被光谱反射率随着叶面积指数的增加而增加，因此可以通过光谱反射率对叶面积指数进行估算。
常用的光谱反射率指标有绿光反射率（Green Reflectance，简称GR）、近红外反射率（Near InfraredReflectance，简称NIR）等。
三、多源数据融合法多源数据融合法是一种综合利用多种遥感数据来提取叶面积指数的方法。
通过融合多种遥感数据，如高光谱数据、雷达数据、激光雷达数据等，可以提高叶面积指数的提取精度。
多源数据融合法可以综合利用不同数据源的特点，提取出更为准确的叶面积指数信息。
四、机器学习法机器学习法是一种基于统计学和人工智能的叶面积指数提取方法。
通过构建机器学习模型，如支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）、随机森林（Random Forest）等，可以将遥感影像中的多个特征与实测的叶面积指数进行关联，从而实现叶面积指数的自动提取。
NPP数据的总结
NPP数据的总结1. 引言自然植被光合作用净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）是生态系统中植物通过光合作用固定的能量总量。
NPP数据的总结是对特定区域或特定时间段内的植被生产力进行综合分析和总结，以了解生态系统的生产力状况、环境变化对生产力的影响以及生态系统的健康状况等。
2. 数据收集与处理为了进行NPP数据的总结，首先需要收集相关的原始数据。
常用的数据来源包括遥感数据、气象数据、生态调查数据等。
遥感数据可以通过卫星遥感影像获取，包括植被指数（如NDVI）、叶面积指数（LAI）等；气象数据可以从气象站点或气象模型中获取，包括温度、降水、光照等；生态调查数据可以通过野外调查或文献搜集获得，包括植被类型、植被盖度等。
收集到的原始数据需要进行预处理和清洗，包括去除异常值、填补缺失值、统一数据格式等。
预处理后的数据可以进行进一步的分析和总结。
3. NPP数据分析NPP数据的总结可以从多个方面进行分析，以下是一些常见的分析方法：3.1 时间序列分析时间序列分析可以对NPP数据的长期变化趋势进行研究。
可以通过绘制NPP随时间的变化曲线，分析NPP的季节性变化、年际变化以及长期趋势等。
可以使用统计方法，如回归分析、趋势分析等，来评估NPP的变化趋势和变化速率。
3.2 空间分布分析空间分布分析可以研究不同地区或不同植被类型的NPP差异。
可以绘制NPP的空间分布图，分析不同地区或不同植被类型的NPP水平和空间格局。
可以使用地理信息系统（GIS）等工具进行空间分析和空间插值。
3.3 影响因素分析影响因素分析可以研究NPP受到的环境因素的影响程度。
可以通过相关分析、回归分析等方法，探究温度、降水、光照等因素对NPP的影响。
还可以分析气候变化、土地利用变化等对NPP的影响。
4. 结果与讨论在NPP数据的总结中，需要对分析结果进行详细的描述和讨论。
可以总结NPP的长期变化趋势、空间分布特征以及影响因素等。
如何利用遥感技术进行林业资源调查和森林植被分类的关键要素和数据处理方法
如何利用遥感技术进行林业资源调查和森林植被分类的关键要素和数据处理方法遥感技术在林业资源调查和森林植被分类中起着重要作用。
通过利用遥感技术获得的图像数据，可以对森林的类型、结构和分布进行准确、高效的调查和分类分析。
本文将探讨遥感技术在林业资源调查和森林植被分类中的关键要素和数据处理方法。
一、遥感技术在林业资源调查中的关键要素1. 遥感数据源遥感数据源包括航空摄影和卫星遥感数据。
航空摄影是通过飞机或无人机进行的，具有高分辨率和高精度的优点。
卫星遥感数据覆盖范围广，可获取大范围的数据，但分辨率相对较低。
2. 植被指数植被指数是通过计算可见光波段和近红外波段反射率的比值来表征植被生长状况的指标。
其中，最常用的指数是归一化植被指数（NDVI），其计算公式为（NIR-VIS）/（NIR+VIS），其中NIR表示近红外波段反射率，VIS表示可见光波段反射率。
植被指数可以反映植被的覆盖程度和健康状况，是进行森林植被分类和调查的重要指标之一。
3. 影像预处理遥感图像预处理是指对原始图像进行去噪、辐射校正、几何校正等处理，以便更好地提取和分析图像信息。
预处理能够提高遥感图像的质量，减少后续处理的误差。
二、遥感技术在森林植被分类中的数据处理方法1. 监督分类监督分类是根据事先确定的训练样本进行分类的方法。
首先，从遥感图像中选择代表各类别的样本点，并提取与之相关的特征，如植被指数。
然后，通过训练分类器，将这些样本点分配到相应的类别中，进而实现对整个图像的分类。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机和随机森林等。
2. 无监督分类无监督分类是根据图像的统计特征进行自动分类的方法。
通过对遥感图像进行聚类分析，将像素点分组成若干个类别，进而得到图像的分类结果。
无监督分类方法简单易行，但分类结果的准确性相对较低。
3. 决策树分类决策树分类是一种基于树状结构的分类方法。
通过对遥感图像中的各个像素点进行特征值判断，逐层划分为不同的类别。
arcgis植被覆盖度计算
arcgis植被覆盖度计算植被覆盖度是指某一地区被植被所覆盖的程度。
它是一个衡量生态系统健康状况和植物生长状况的重要指标。
在ArcGIS软件中，可以使用各种方法来计算植被覆盖度。
以下是相关参考内容。
一、遥感影像分类方法1. 最大似然分类法：最大似然分类法是一种常用的遥感影像分类方法。
它基于对各类别像元统计信息的最大似然估计来确定像元的分类。
在ArcGIS中，可以通过创建训练样本并运行最大似然分类工具来进行分类。
分类后，可以通过计算每个类别所占的像元数量来计算植被覆盖度。
2. 支持向量机分类法：支持向量机分类法是一种机器学习方法，具有较好的分类效果。
在ArcGIS中，可以使用Support Vector Machine工具来进行支持向量机分类。
分类后，可以根据每个类别所占的像元数量计算植被覆盖度。
3. 决策树分类法：决策树分类法是一种基于属性值进行分类的方法。
在ArcGIS中，可以使用Decision Tree工具来进行决策树分类。
分类后，可以通过统计每个类别所占的像元数量来计算植被覆盖度。
二、NDVI指数方法植被指数是通过计算影像红外波段和可见光波段的比值来反映植被状况的指标。
最常用的植被指数是归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)。
在ArcGIS中，可以通过计算NDVI指数来估算植被覆盖度。
计算公式为：NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)，其中NIR和RED分别代表红外波段和可见光波段。
三、面积统计法植被覆盖度可以通过统计植被区域的面积来计算。
在ArcGIS 中，可以使用栅格面积统计工具来计算各类别的面积。
首先需要进行影像分类，得到植被区域；然后使用栅格面积统计工具来计算植被区域的面积。
最后，根据植被区域的面积与总区域面积的比例来计算植被覆盖度。
四、直方图分析法直方图是反映影像亮度分布情况的图像统计工具。
植被覆盖度的提取方法研究汇总
植被覆盖度具有以下两个特点:
(1)测算植被覆盖度必须将植被地上部分对植被生长 区域的地面进行垂直投影。如在山坡上测算植被覆盖度 时,要求将植被对坡面垂直投影,而不是铅垂投影;
(2)同样面积的植被,对不同的研究范围而言,会有不 同的覆盖度。如一个流域内一定面积的森林,研究区为整 个流域计算的植被覆盖度通常小于研究区为整个林区计 算的植被覆盖度。
4 植被覆盖度的提取方法
ＶＦＣ的估算方法主要分为地面测量和遥感监测。地面测 量主要包括目估法、采样法、仪器法和模型法等。这种方法主 要受野外作业，受时间、区域等的限制，精度不高且需要花费 巨大人力、财力，一般情况下特定的模型只适用于特定的区域 或特定的植被类型，不易推广。遥感监测是利用遥感技术获取 研究区的植被光谱信息，然 后 建 立 其 与ＶＦＣ的 关 系， 进 而 获 得ＶＦＣ，主要有统计模型法（分为回归模型法和植 被指 数 法）、物 理 模 型 法、像 元 分 解 模 型法、ＦＣＤ（Ｆ ｏｒｅｓｔ Ｃａ-ｎｏｐｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｍａｐｐｉｎｇ）模型法和基于数 据挖掘技术的方法等。统计模型法应用简单，易于计算，
研究意义
植被覆盖度是反映植被基本情况的客观指标,在许 多研究中常将其作为基本的参数或因子。植被覆盖度 及其精准测算研究主要具有以下重要意义: (1)作为科学研究必要的基础数据,为生态、水保、土 壤、水利、植物等领域的定量研究提供基础数据,确保 相关研究结果、模型理论更加科学可信; (2)作为生态系统变化的重要标志,为区域或全球性地 表覆盖变化、景观分异等前沿问题的研究提供指示作 用,促进自然环境研究不断深入发展。
其变化信息，在像元分解模型的基础上，采用Ｇቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｔｍａ
ｎ等提出的混合像元二分模型和改进的ＮＤＶＩ参数确定
NPP数据的总结
NPP数据的总结概述NPP（Net Primary Productivity，净初级生产力）是指植物通过光合作用将光能转化为化学能的速率。
NPP数据是评估生态系统健康和生产力的重要指标。
本文将对NPP数据进行总结和分析，以便更好地了解生态系统的功能和变化。
1. NPP数据来源NPP数据的获取可以通过多种途径，包括遥感技术、实地观测和模型摹拟。
以下是常用的NPP数据来源：a. 遥感数据：利用遥感卫星获取的植被指数数据，如归一化植被指数（NDVI）和叶面积指数（LAI），可以用来估算NPP。
b. 实地观测：通过设置样地并定期测量植物生物量和生长速率，可以获得准确的NPP数据。
c. 模型摹拟：利用生态系统模型温和象数据，可以摹拟出NPP数据。
2. NPP数据分析方法对NPP数据进行分析可以匡助我们了解生态系统的变化趋势和影响因素。
以下是常用的NPP数据分析方法：a. 时间序列分析：通过对多年的NPP数据进行统计和比较，可以揭示生态系统的季节性和年际变化。
b. 空间分布分析：将NPP数据绘制在地图上，可以显示不同地区的生态系统生产力差异。
c. 影响因素分析：通过与气象数据、土壤条件等其他环境因素进行关联分析，可以确定对NPP影响最大的因素。
3. NPP数据应用NPP数据在许多领域都有重要的应用价值，包括生态学、气候变化研究和农业生产等。
以下是一些常见的NPP数据应用：a. 生态学研究：NPP数据可以匡助评估生态系统的健康状况和生产力，为生态系统保护和恢复提供科学依据。
b. 气候变化研究：NPP数据可以用来监测和评估气候变化对生态系统的影响，为制定适应和减缓气候变化的措施提供支持。
c. 农业生产：NPP数据可以用来评估农作物的生长状况和产量，为农业管理和决策提供参考。
4. NPP数据的局限性和挑战在使用NPP数据时，需要注意以下局限性和挑战：a. 数据不确定性：NPP数据的获取和估算都存在一定的不确定性，需要考虑数据精度和可靠性。
54种植被指数研究进展综述
54种植被指数研究进展综述
敖登;杨佳慧;丁维婷;安韶山;何海龙
【期刊名称】《安徽农业科学》
【年(卷),期】2023(51)1
【摘要】植被是生态系统的重要组成部分,具有调节水文、气候和生态平衡的功能。
植被指数是反映地表植被状况的重要指标之一,包含着植被90%以上的遥感信息,可以增强植被信息并削弱非植被信息的干扰。
系统总结了全球54种主流植被指数的发展历程、影响因素以及分类体系,描述了其计算公式,并对其应用特点进行了评估
和分析。
指出未来植被指数的研究应该建立更加完善的汇总体系,关注植被指数的
应用特点及应用方向,为生态研究、生产实践等提供理论基础。
【总页数】10页(P13-21)
【作者】敖登;杨佳慧;丁维婷;安韶山;何海龙
【作者单位】西北农林科技大学资源环境学院;西北农林科技大学水土保持研究所
黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室;农业部西北植物营养与农业环境重
点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】Q948
【相关文献】
1.宽波段遥感植被指数研究进展综述
2.高光谱数据与叶绿素含量及植被指数的相关性研究进展
3.基于植被指数和地表温度特征空间的农业干旱监测模型研究综述
4.
植被指数的应用研究综述5.基于地表温度和植被指数特征空间的农业干旱遥感监测方法研究综述
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根据实地测量的芦苇反射光谱数据,建立该区域芦苇的光谱数据库,提
取芦苇光谱维特征参数;并以光谱维特征为依据选取卫星数据,分析卫星数据与实测芦苇光谱特征的相关性,进而应用光谱角角度匹配!光谱特征拟合!二进制编码等三种光谱匹配技术,研究卫星数据光谱与实测芦苇光谱的匹配度,提取影像的芦苇像元,作为大面积自动估算芦苇生物量的基础"
水稻：1.微波遥感水稻种植面积提取_生物量反演与稻田甲烷排放模拟_张远 2. 水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士 估测模型研究_唐延林 辽东湾 翅碱蓬：辽东湾双台子河口湿地翅碱蓬生物量遥感反演研究_吴涛.caj
SAVI和MSAVI与LAI的关系
取样框内样方所在经度、纬度及高程、样方内水深、植株高度、盖度等。同步采集植被冠层光谱叶面积指数。对样方内植株个体先称干重在称量湿重。 现场光谱测定与处理：使用光谱仪为ISI921VF-256便携式地物光谱辐射计采集现场光谱值。卫星遥感和TM数据和CCD数据。
小麦：冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析_李卫国.pdf
2 叶绿素 玉米：1. 不同氮处理春玉米叶片光谱反射率与叶片全氮和叶绿素含量的相关研究_王磊.pdf 2. 基于小波分析的玉米叶绿素a与LAI高光谱反演模型研究_宋开山.pdf 3. 受污染胁迫玉米叶绿素含量微小变化的高光谱反演模型_王平.pdf 4. 夏玉米叶片全氮_叶绿素及叶面积指数的光谱响应研究_谭昌伟.pdf 5. 利用遥感红边参数估算夏玉米农学参数的可行性分析_谭昌伟.caj 大豆：1.大豆叶绿素含量高光谱反演模型研究_宋开山.pdf 2．大豆叶片水平叶绿素含量的高光谱反射率反演模型研究_陈婉婧.pdf(红边位置与植物叶片的相关性在红边参数中相关性最好，红边斜率主要与lai相关)
3．基于多角度成像数据的大豆冠层叶绿素密度反演_张东彦.pdf 4．基于小波分析的大豆叶绿素a含量高光谱反演模型_宋开山.pdf 5．小波分析在大豆叶绿素含量高光谱反演中的应用_宋开山.pdf 森林：1.基于Hyperion数据的森林叶绿素含量反演_杨曦光.pdf 2.基于PROSPECT_SAIL模型的森林冠层叶绿素含量反演_杨曦光.pdf 3. 基于叶片光谱的森林叶绿素浓度反演研究_焦全军.pdf 4．森林叶片叶绿素含量反演的比较与分析_佃袁勇.caj 水稻：1. 水稻叶片不同光谱形式反演叶绿素含量的对比分析研究_陈君颖.pdf 2. 水稻叶片叶绿素含量的光谱反演研究_陈君颖.caj 3. 水稻叶片叶绿素含量与吸收光谱变量的相关性研究_刘子恒.pdf 4. 水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士 估测模型研究_唐延林.caj 5. 利用高光谱参数预测水稻氮素状况_色素含量和籽粒蛋白含量的研究_孙雪梅.caj 6. 水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士 估测模型研究_唐延林.caj 小麦：1. 基于ACRM模型不同时期冬小麦LAI和叶绿素反演研究_李宗南.caj 2. 基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究_孙焱鑫.pdf 3. 基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究_孙焱鑫.pdf 4. 基于SVR算法的小麦冠层叶绿素含量高光谱反演_梁亮 (1).caj 5.基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演_赵祥.caj 6. 基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演_赵祥.caj 7. 用多角度光谱信息反演冬小麦叶绿素含量垂直分布_赵春江.pdf 8. 冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析_李卫国.pdf 丁香：丁香叶片叶绿素含量偏振高光谱数学模型反演研究_韩阳.pdf 棉花：基于棉花红边参数的叶绿素密度及叶面积指数的估算_黄春燕.pdf 苜蓿：基于因子分析的苜蓿叶片叶绿素高光谱反演研究_肖艳芳.pdf 法国梧桐：基于主成分分析和BP神经网络的法国梧桐叶绿素含量高光谱反演研究_姚付启.pdf 湿地小叶章：湿地小叶章叶绿素含量的高光谱遥感估算模型_李凤秀.pdf 行道树：行道树叶绿素变化的高光谱神经网络模型_刘殿伟.pdf 落叶松：用高光谱数据反演健康与病害落叶松_省略__和龙两市落叶松冠层采样测量数据_石韧.pdf 毛竹林：毛竹林冠层参数动态变化及高光谱遥感反演研究_陆国富.caj 阔叶红松林：阔叶红松林3个主要树种垂直结构上的光合光谱研究_方晓雨.caj 3叶面积 叶面积指数：（leaf area index）又叫叶面积系数，是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。即：叶面积指数=叶片总面积/土地面积。叶面积指数
( Leaf A rea Index, LA I)是指单位地表面积上所有叶片面积总和的一半。叶面积的大小及其分布直接影响着植被冠层对光能的截获及利用, 因此LA I已成为在研究植物光合作用、蒸腾作用、碳循环和水分截获时的一个重要参数, 从而广泛地应用于各种地学模型, 如生态系统功能模型、作物生长模型、净初级生产力模型、大气模型、水循环模型及生物地理化学模型等。 直接观测方法：拓印叶片后用结合求积仪测量、光电叶面积仪扫描直接测量和叶片拍照后
进行计算机处理等方法是点的LAI 的直接观测方法。适用于小型或少量样区观测。 光学仪器观测：各种LAI 光学观测仪器( 如LAI 2000，DEMON，TRAC，MVI 等) 通过测量植物冠层间隙度获得植物冠层LAI，观测效率高于上述传统观测方法，但在草地应用时易产生较大的误差。 遥感方法：遥感技术具有覆盖广、重采样频率高等优点，为进行区域或全球范围的LAI 反演提供了有效途径。方法一，统计模型法：统计模型法以光谱反射率或植被指数为自变量、LAI 为因变量，采用各种统计方法建立的根据遥感资料估算LAI 的模型，该类模型虽然存在着参数随时间和地点变化的不足，但输入参数少，形式简洁，计算简单。统计模型现在常被用于从高分辨率遥感数据生成LAI，对反演方法得到的LAI 进行检验。方法二，物理模型法（包括辐射传输模型和几何光学模型）,：物理模型建立在辐射传输模型基础上，物理机理性强，但所需参数多，结果对参数设置敏感。方法三：综合模型方法
草地：1. 基于高光谱数据和RBF神经网络方法的草地叶面积指数反演_包刚.pdf ○1每个样地内布设30 个1 m × 1 m 的样方，每个样方内测定5 条冠层光谱反射率曲线，取其平均值作为该样方的最终光谱反射率。光谱测量使用美国ASD 公司设计制造的Field-
Spec○R HandHeld 高便携性地物波谱仪，可在350 ～1 100 nm 波长范围内进行连续测量( 采样间隔约为1． 5 nm) ，适用于从农作物监测、森林和草地研究到海洋学研究、矿物勘察等各方面。使用光谱采集软件包RS3 对光谱数据进行均值计算、数据导出等预处理。 ○2采用美国LI － COR 公司生产的LAI － 2000 冠层分析仪测量草地冠层叶面积指数，该仪器使用的敏感波段设计在320 ～ 490 nm 之间，通过辐射转移模型用观测数据来推算LAI。 2. 内蒙古不同类型草地叶面积指数遥感估算_柳艺博.pdf LAI 2000 冠层分析仪进行草地LAI 的地面测量。用高精度手持GPS 记录样区中心经纬度及海拔高度，并用数码相机拍摄周围景观，记录样区的群落组成、优势种、层次、盖度、植被高度以及坡向、坡度等基础数据。可以满足建模和验证的基本需求。 芦苇：1. 基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演_陈健.pdf 2层BP神经网络模型来反演研究区的芦苇LAI, 以FCR 模型模拟的TM 数据的前4个波段的反射率值以及土壤类型作为模型的输入值, 以LAI 为输出值, 激活函数选用双曲正切函数。样本训练采用Levenberg - Marquardt算法, 为了防止过度拟合, 提高网络的泛化能力, 每训练一定次数后便计算测试样本的误差, 以便及时终止训练。 2. 芦苇地叶面积指数的遥感反演_陈健.pdf 首先, 利用FCR 模型进行计算, 得出芦苇在当时条件下的查找表; 然后, 对查找表进行分析计算, 并得出统计规律; 最后, 根据该统计规律进行芦苇地LA I制图。研究表明, 该方法计算简单易行, 且精度较高, 可较精确地用来反演芦苇地的LA I。 小麦：1. 冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比.pdf 2. 基于HJ星高光谱数据红边参数的冬小麦叶面积指数反演_陈雪洋.pdf 3. 基于高光谱遥感的小麦叶干重和叶面积指数监测_冯伟.pdf 4. 基于人工神经网络方法的冬小麦叶面积指数反演_马茵驰.pdf 5. 利用HJ_1_A_BCCD2数据反演冬小麦叶面积指数_赵虎.pdf 6. 小麦叶面积指数的高光谱反演_梁亮.pdf 7. 冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析_李卫国.pdf 水稻：水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士 估测模型研究_唐延林.caj 森林：1.HJ_1CCD与Landsat__省略_在森林叶面积指数反演中的比较分析_朱高龙.pdf 2. 帽儿山地区森林冠层叶面积指数的地面观测与遥感反演_朱高龙.pdf 柑橘树：基于光谱信息的柑橘树叶面积指数测试系统研制_吴伟斌.pdf 大豆：基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究_宋开山.pdf 玉米：1. 夏玉米叶片全氮_叶绿素及叶面积指数的光谱响应研究_谭昌伟.pdf 2. 基于小波分析的玉米叶绿素a与LAI高光谱反演模型研究_宋开山.pdf 棉花: 棉花叶面积指数冠层反射率光谱响应及其反演_柏军华.pdf 祁连山云杉林: 祁连山区青海云杉林冠层叶面积指数的反演方法_赵传燕.pdf 烟草: 烟草叶面积指数的高光谱估算模型_张正杨.pdf 落叶松：兴安落叶松叶面积指数反演与验证研究_弓瑞(3).caj 芦苇：东亚飞蝗发生区芦苇LAI的遥感反演及其尺度效应研究_陈健.caj 东北绿化树种：东北主要绿化树种叶面积指数_LAI_高光谱估算模型研究_汤旭光 毛竹林：毛竹林冠层参数动态变化及高光谱遥感反演研究_陆国富.caj
4葡萄花油层 1.叠前反演技术在乾安北地区葡萄花油层的应用_柯钦.pdf 5 N,P 水稻：1.基于冠层反射光谱的水稻氮素营养与籽粒品质监测_周冬琴.caj 2. 利用高光谱参数预测水稻氮素状况_色素含量和籽粒蛋白含量的研究_孙雪梅.caj 3. 水稻高光谱特征及其生物理化参数模拟与博士 估测模型研究_唐延林.caj 小麦：1.基于冠层反射光谱的小麦氮素营养与籽粒品质监测_李映雪.caj 2.基于氮素营养指数的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感反演_陈鹏飞.pdf 3.利用地_空高光谱遥感监测小麦氮素状况与生长特征_鞠昌华.caj 4.基于植物净初级生产力模型的区域冬小麦估产研究_任建强.pdf