估算水稻叶面积指数的改进型NDVI
- 作者：LIU Zhanyu刘占宇HUANG Jingfeng黄敬峰WANG Fumin王富民WANG Yuan王渊
- 会议时间：2006-08-11
- 关键词：水稻 ; 叶面积指数 ; 参数反演 ; 遥感技术
- 作者单位：LIU Zhanyu,WANG Fumin,WANG Yuan(Institute of Agricultural Remote Sensing & Information System Application,Zhejiang University,Hangzhou 310029,China;Ministry of Education Key Laboratory of Environmental Remediation and Ecological Health,Zhejiang University,310029 Hangzhou,China)刘占宇,王富民,王渊(浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,浙江杭州310029;环境修复与生态健康教育部重点实验室,浙江大学环境与资源学院,杭州,310029)HUANG Jingfeng(Institute of Agricultural Remote Sensing & Information System Application,Zhejiang University,Hangzhou 310029,China;Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing & Information System,Zhejiang Province 310029 Hangzhou,China)黄敬峰(浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,浙江杭州310029;浙江省农业遥感与信息技术重点研究实验室,浙江杭州310029)
- 母体文献：2006环境遥感学术年会论文集
- 会议名称：2006环境遥感学术年会
- 会议地点：银川
- 主办单位：中国地理学会
- 语种：chi
摘要
叶面积指数(LAI)是植物冠层结构、群落生长分析和陆地生态系统研究的重要参数,它的改变标志植被生物物理状况的变化.首先,本文通过不同氮素营养水平的水稻小区实验,利用2004年中晚稻高光谱反射率数据,模拟中等分辨率成像光谱仪(MODIS)前四个通道,提出包含蓝、绿、红和近红外四个谱段的改进型NDVI(modified NDVI).接着比较分析了MNDVI和NDVI、EVI(增强型植被指数)、GRI(绿波比值指数)、RRI(红边比值指数)等5个光谱植被指数与水稻LAI的相关关系,并作了敏感性分析.利用2004年晚稻试验数据,对与LAI相关关系和灵敏度较高的MNDVI进行验证,结果表明:MNDVI指数模型预测效果最好,估算精度为88.7%,均方根误差为1.095.说明MNDVI具有进行大面积监测水稻LAI的能力.