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基于环境星CCD数据的环境植被指数及叶面积指数反演研究
作者姓名:Zhang Y  Meng QY  Wu JL  Zhao F
作者单位:1. 遥感科学国家重点实验室,中国科学院遥感应用研究所,北京师范大学,北京100101;国家航天局航天遥感论证中心,北京100101;中国科学院研究生院,北京100039
2. 遥感科学国家重点实验室,中国科学院遥感应用研究所,北京师范大学,北京100101;国家航天局航天遥感论证中心,北京100101
3. 中国科学院力学研究所,北京,100190
4. 北京航空航天大学,北京,100191
基金项目:国家自然科学基金项目(40971227); 科技部国际科技合作与交流专项项目(2010DFA21880); 中国博士后科学基金项目资助
摘    要:利用PROSAIL前向模型模拟的植被冠层光谱,在植被指数构造时,引入修正大气、土壤背景影响的蓝、绿波段,构建了避免过早饱和的环境植被指数(environmental vegetation index,EVI)。基于多个典型冬小麦生育期的地面观测数据,建立基于EVI-LAI长时间序列反演模型,并对模型进行不同品种间的交叉检验。研究表明,EVI建立的叶面积指数(leaf area index,LAI)反演模型精度优于同类植被指数模型,并具有较好的普适性,能应用于冬小麦遥感多时相长势监测及LAI反演。

关 键 词:光谱  环境植被指数  模型  交叉检验  LAI  

Study of environmental vegetation index based on environment satellite CCD data and LAI inversion
Zhang Y,Meng QY,Wu JL,Zhao F.Study of environmental vegetation index based on environment satellite CCD data and LAI inversion[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2011,31(10):2789-2793.
Authors:Zhang Ying  Meng Qing-Yan  Wu Jia-Li  Zhao Feng
Affiliation:ZHANG Ying1,2,3,MENG Qing-yan1,2*,WU Jia-li4,ZHAO Feng51.State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Jointly Sponsored by Beijing Normal University and Institute of Remote Sensing Applications,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China2.Center for Spaceborne Remote Sensing Demonstration,China National Space Administration,China3.Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100039,China4.Institute of Mechanics,Beijing 100190,China5.Beihang Uni...
Abstract:The present study used the PROSAIL forward model to simulate vegetation canopy spectrum,introducing blue and green bands to amend the effects of atmosphere and soil background,and constructing HuanJing vegetation Index(HJVI) to avoid premature saturation.Based on ground observation data of different typical winter wheat,we established HJVI-LAI long time series inversion models and implemented different varieties cross-validation to the models.The results show that the LAI inversion model of HJVI has higher ...
Keywords:Spectrum  Environmental vegetation index  Model  Cross-validation  LAI  
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