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利用光谱指数反演植被叶绿素含量的精度及稳定性研究
姜海玲1; 杨杭1; 陈小平1; 王树东1; 李雪轲1; 刘凯1; 岑奕1
Source Publication光谱学与光谱分析
ISSN1000-0593
2015
Issue4Pages:975-981
Keyword光谱重采样 光谱指数 叶绿素含量反演 回归分析 精度及稳定性
Abstract农业遥感中,利用光谱指数方法反演作物叶绿素含量一直得到广泛地应用。利用PSR-3500光谱仪及SPAD-502叶绿素仪同步获取了冬小麦冠层光谱数据及对应叶片的叶绿素相对含量(SPAD值),并利用高斯光谱响应模型将PSR获取的地面连续光谱数据重采样为多光谱Landsat-TM7及高光谱Hyperion光谱数据,然后分别计算基于两种传感器的归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、综合叶绿素光谱指数(MCARI/OSAVI,the ratio of the modified transformed chlorophyll absorption ratio index(MCARI)to optimized soil adjusted vegetation index(OSAVI))、三角形植被指数(triangle vegetation index,TVI)及通用植被指数(vegetation index based on universal pattern decomposition method,VIUPD),再将四种光谱指数与叶绿素含量进行回归分析。结果表明,针对重采样后的TM和Hyperion两种传感器数据,VIUPD反演叶绿素含量精度(决定系数R2)最高,反演能力最稳定,这与其"不受传感器影响"的特性密不可分;MCARI/OSAVI反演精度和稳定性次之,是因为引入的OSAVI削弱了土壤背景的影响;宽波段指数NDVI和TVI对模拟TM数据有较好的反演精度,对Hyperion数据反演精度却很低,可能是因为两种指数的构成形式简单,考虑的影响因素较少。以冬小麦为例,对利用光谱指数反演植被叶绿素含量的精度和稳定性进行了研究并分析了其影响因素,经比较发现利用植被指数VIUPD进行植被叶绿素含量反演时,其精度和稳定性最好。
Language中文
Indexed By其他
Document Type中文期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/39959
Collection历年回溯文献
Affiliation1.北京大学遥感与地理信息系统研究所
2.中国科学院遥感与数字地球研究所
3.哈尔滨工业大学深圳研究生院
4.中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
姜海玲,杨杭,陈小平,等. 利用光谱指数反演植被叶绿素含量的精度及稳定性研究. 2015.
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