基于環(huán)境星CCD數(shù)據(jù)的冬小麥葉面積指數(shù)遙感監(jiān)測(cè)模型研究.pdf

1、葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)作為表征植被管層結(jié)構(gòu)最基本的參量之一,是陸面過(guò)程研究中的一個(gè)重要結(jié)構(gòu)參數(shù)。作物L(fēng)AI是反映作物長(zhǎng)勢(shì)與預(yù)報(bào)作物產(chǎn)量的一個(gè)重要農(nóng)學(xué)參數(shù),準(zhǔn)確地獲取作物葉面積指數(shù)數(shù)據(jù),可以為作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、作物識(shí)別、單產(chǎn)預(yù)測(cè)甚至糧食產(chǎn)量的估算提供有效的數(shù)據(jù)源。
　　 環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星是我國(guó)09年自主研發(fā)運(yùn)行的環(huán)境災(zāi)害監(jiān)測(cè)小衛(wèi)星星座,2顆光學(xué)衛(wèi)星HJ-1-A和HJ-2-B均裝載兩臺(tái)寬覆蓋多光譜CCD相機(jī),可

2、滿足2d重訪要求,對(duì)農(nóng)作物的長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)與估產(chǎn)、植被和水系狀況調(diào)查具有重要意義。
　　 本研究以山東禹城為研究區(qū),提出了基于6S模型的環(huán)境星CCD數(shù)據(jù)的大氣校正方法,利用高光譜分辨率的Hyperion數(shù)據(jù)進(jìn)行了HJ-1 A/B星CCD的光譜模擬,以Hyperion數(shù)據(jù)為參照檢驗(yàn)了環(huán)境星植被指數(shù)的真實(shí)性。選取基于環(huán)境星CCD數(shù)據(jù)提取的比值植被指數(shù)(RVI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)和增強(qiáng)型植被指數(shù)(EV

3、I)4種植被指數(shù)作為估算因子,結(jié)合野外實(shí)測(cè)的LAI數(shù)據(jù),建立葉面積指數(shù)反演的最優(yōu)模型,并檢驗(yàn)其精度。研究的主要內(nèi)容與結(jié)論如下:
　　 1)通過(guò)建立大氣校正參數(shù)查找表,實(shí)現(xiàn)了對(duì)環(huán)境星CCD遙感影像數(shù)據(jù)的快速有效的大氣校正處理,并分析了大氣校正對(duì)植被指數(shù)的影響。結(jié)果表明,校正后的圖像更加清晰,對(duì)比度增強(qiáng)；并且消除了NDVI在大氣傳輸過(guò)程中的衰減效應(yīng),更好的復(fù)原了地表植被覆蓋的真實(shí)狀況。
　　 2)在Hyperion模擬的波段

4、反射率與同期實(shí)際的HJ-1 A/B星CCD波段反射率之間及各自計(jì)算的4種植被指數(shù)(SAVI、RVI、NDVI、EVI)之間進(jìn)行對(duì)比分析,研究結(jié)果表示,4個(gè)波段反射率的相關(guān)系數(shù)分別為0.841、0.895、0.914和0.926,4種植被指數(shù)的相關(guān)系數(shù)分別為0.979、0.977、0.921和0.975,模擬與真實(shí)植被指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.052、0.527、0.073和0.133,認(rèn)為環(huán)境星CCD的光譜植被指數(shù)可以反映該區(qū)域植被指數(shù)的真實(shí)

5、變化,有反演葉面積指數(shù)的潛力。
　　 3)計(jì)算了環(huán)境星CCD數(shù)據(jù)的4種植被指數(shù)(NDVI,RVI,SAVl,EVI),結(jié)合同步觀測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)植被指數(shù)與實(shí)測(cè)葉面積指數(shù)進(jìn)行回歸分析,比較4種植被指數(shù)模型對(duì)冬小麥LAI的估測(cè)精度。結(jié)果表明,4種植被指數(shù)與LAI均具有較高的相關(guān)性,其中,比值植被指數(shù)(RVI)反演精度最高,LAI=2.967Ln RVI-1.201是估算冬小麥LAI的最優(yōu)模型。使用2009年5月的冬小麥LAI觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型