基于GF-1 WFV数据森林叶面积指数估算

论文摘要

以国产高分一号（GF-1）宽幅数据（wide field of view,WFV）为数据源,采用简单生物圈模型2（simple biosphere model2,Si B2）对黑龙江省漠河县森林植被叶面积指数（leaf area index,LAI）进行估算,并与增强植被指数（enhanced vegetation index,EVI）线性模型的估算结果进行对比,结合地面实测LAI数据分别对这2种模型估算结果进行精度评价。结果表明,采用EVI线性模型估算LAI,决定系数R2为0. 582,均方根误差（root mean square error,RMSE）为0. 701;而采用Si B2模型估算LAI,R2为0. 798,RMSE为0. 358,均比EVI线性模型有所改善。该研究发现,结合中高空间分辨率的GF-1 WFV数据,Si B2模型更适宜于该研究区森林植被的LAI反演。

论文目录

• 0 引言
• 1 研究区概况及数据源
•   1.1 研究区概况
•   1.2 数据源
•     1.2.1 地面实测LAI数据
•     1.2.2 GF-1 WFV多光谱数据
• 2 研究方法
•   2.1 GF-1 WFV数据预处理
•   2.2 SiB2模型
•     2.2.1 植被类型分类
•     2.2.2 LAI估算模型
•   2.3 EVI线性模型
• 3 结果与分析
•   3.1 植被类型分类结果分析
•   3.2 LAI估算结果
•   3.3 LAI估算模型验证
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李晓彤,覃先林,刘树超,孙桂芬,刘倩

关键词: 数据,模型,线性模型

来源: 国土资源遥感 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,农业科技,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,林业,自动化技术

单位: 中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术实验室

基金: 中国林业科学研究院科研专项资金项目“机载光学全谱段数据处理及林火预警技术研究”(编号:CAFYBB2018SZ009),国家高分专项项目“高分森林灾害监测应用示范子系统(二期)”共同资助

分类号: TP751;S771.8

页码: 80-86

总页数: 7

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