叶面积指数(leaf area index,LAI)是森林生态系统中最重要的参数之一。以多角度数据MISR和MODIS土地覆盖类型数据为数据源,采用5-Scale几何光学模型与统计模型相结合的方法反演小兴安岭地区植被叶面积指数。研究结果表明:比值植被指数(s...叶面积指数(leaf area index,LAI)是森林生态系统中最重要的参数之一。以多角度数据MISR和MODIS土地覆盖类型数据为数据源,采用5-Scale几何光学模型与统计模型相结合的方法反演小兴安岭地区植被叶面积指数。研究结果表明:比值植被指数(simple ratio,SR)与研究区LAI的相关性最好,最适合该区LAI的遥感提取。反演精度为95.7%,均方差为0.34,误差均在合理范围之内。反演精度较高,反演结果较好。研究区域植被LAI随着纬度的增加呈现递减趋势,LAI均值为1.21,最大值为9.28,最小值为0.83,以多角度数据为信息源采用5-Scale模型与统计模型相结合的方法为大区域LAI的遥感反演提供一个有效途径。展开更多
文摘叶面积指数(leaf area index,LAI)是森林生态系统中最重要的参数之一。以多角度数据MISR和MODIS土地覆盖类型数据为数据源,采用5-Scale几何光学模型与统计模型相结合的方法反演小兴安岭地区植被叶面积指数。研究结果表明:比值植被指数(simple ratio,SR)与研究区LAI的相关性最好,最适合该区LAI的遥感提取。反演精度为95.7%,均方差为0.34,误差均在合理范围之内。反演精度较高,反演结果较好。研究区域植被LAI随着纬度的增加呈现递减趋势,LAI均值为1.21,最大值为9.28,最小值为0.83,以多角度数据为信息源采用5-Scale模型与统计模型相结合的方法为大区域LAI的遥感反演提供一个有效途径。
