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内蒙古不同类型草地叶面积指数遥感估算
被引量：
30
1
作者
柳艺博
居为民
+4 位作者
朱高龙
陈镜明
邢白灵
朱敬芳
周艳莲
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期5159-5170,共12页
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,反演LAI是植被遥感的重要研究内容之一。根据在内蒙古呼伦贝尔和锡林浩特草原利用LAI 2000观测的草地LAI,比较了不同植被指数(SR、RSR、EVI、NDVI、SAVI和ARVI)估算不同类型草地LA...
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,反演LAI是植被遥感的重要研究内容之一。根据在内蒙古呼伦贝尔和锡林浩特草原利用LAI 2000观测的草地LAI,比较了不同植被指数(SR、RSR、EVI、NDVI、SAVI和ARVI)估算不同类型草地LAI的能力,建立了基于Landsat-5 TM遥感数据的LAI估算模型,并利用LAI观测数据对模型进行了检验,生成了研究区内草地LAI分布图,据此对MODIS LAI产品一致性进行了评价。结果表明,在呼伦贝尔和锡林浩特两个研究区,RSR与LAI的相关性最高(R2分别为0.628、0.728,RMSE分别为0.512、0.490),在低密度草地,RSR的优势更为明显;验证表明,根据RSR建立的LAI估算模型的精度可达70%;利用TM数据生成的两个地区的LAI(TM LAI)空间变化明显,锡林浩特草地的LAI值整体上低于呼伦贝尔草地;在呼伦贝尔和锡林浩特,MODIS LAI产品与TM LAI一致性分别为0.566,0.323,MODIS LAI产品高估了呼伦贝尔草地LAI值,而在锡林浩特研究区则存在低估现象。
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关键词
草地叶面积指数
植被
指数
LAI2000
内蒙古草原
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职称材料
基于高光谱数据和RBF神经网络方法的草地叶面积指数反演
被引量：
11
2
作者
包刚
覃志豪
+4 位作者
周义
包玉海
辛晓平
红雨
海全胜
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2012年第2期7-11,共5页
基于中国农业科学院在呼伦贝尔草原实测的120组草地冠层光谱反射率及相应的叶面积指数(LAI)数据,在进行主成分分析(PCA)实现降维处理的基础上,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络方法对草地LAI进行了高光谱反演研究。PC...
基于中国农业科学院在呼伦贝尔草原实测的120组草地冠层光谱反射率及相应的叶面积指数(LAI)数据,在进行主成分分析(PCA)实现降维处理的基础上,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络方法对草地LAI进行了高光谱反演研究。PCA结果表明,前9个主成分的累积贡献率达到了99.782%,能包含原光谱数据的绝大部分信息。将120组LAI及相应的9个主成分样本数据随机分为校正集数据(90组)和预测集数据(30组),分别用于神经网络模型的建立和LAI的预测。所构建的神经网络模型的模拟结果表明,RBF神经网络模型对校正集样本的模拟准确率达到100%(RMSE=0.009 6,R2=0.999);预测集样本的实测LAI和模拟LAI之间的均方误差和决定系数分别为0.218 6和0.839,取得了较好的模拟效果,有效提高了传统的多元线性回归方程(RMSE=0.416 5,R2=0.570)的计算精度。
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关键词
高光谱数据
RBF神经网络
草地叶面积指数
反演
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职称材料
题名
内蒙古不同类型草地叶面积指数遥感估算
被引量：
30
1
作者
柳艺博
居为民
朱高龙
陈镜明
邢白灵
朱敬芳
周艳莲
机构
南京大学国际地球系统科学研究所
闽江学院地理科学系
南京大学地理与海洋科学学院
出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期5159-5170,共12页
基金
国家863项目(2009AA12Z134)
国家973项目(2010CB833503)
江苏高校优势学科建设工程资助项目
文摘
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,反演LAI是植被遥感的重要研究内容之一。根据在内蒙古呼伦贝尔和锡林浩特草原利用LAI 2000观测的草地LAI,比较了不同植被指数(SR、RSR、EVI、NDVI、SAVI和ARVI)估算不同类型草地LAI的能力,建立了基于Landsat-5 TM遥感数据的LAI估算模型,并利用LAI观测数据对模型进行了检验,生成了研究区内草地LAI分布图,据此对MODIS LAI产品一致性进行了评价。结果表明,在呼伦贝尔和锡林浩特两个研究区,RSR与LAI的相关性最高(R2分别为0.628、0.728,RMSE分别为0.512、0.490),在低密度草地,RSR的优势更为明显;验证表明,根据RSR建立的LAI估算模型的精度可达70%;利用TM数据生成的两个地区的LAI(TM LAI)空间变化明显,锡林浩特草地的LAI值整体上低于呼伦贝尔草地;在呼伦贝尔和锡林浩特,MODIS LAI产品与TM LAI一致性分别为0.566,0.323,MODIS LAI产品高估了呼伦贝尔草地LAI值,而在锡林浩特研究区则存在低估现象。
关键词
草地叶面积指数
植被
指数
LAI2000
内蒙古草原
Keywords
leaf area index of grassland
vegetation index
LAI 2000
Inner Mongolia prairie
分类号
S812 [农业科学—草业科学]
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职称材料
题名
基于高光谱数据和RBF神经网络方法的草地叶面积指数反演
被引量：
11
2
作者
包刚
覃志豪
周义
包玉海
辛晓平
红雨
海全胜
机构
呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站
内蒙古师范大学内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室
南京大学国际地球系统科学研究所
内蒙古师范大学生命科学与技术学院
包头师范学院
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2012年第2期7-11,共5页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(编号:2010CB951504)
国家自然科学基金(编号:41161060和41161086)
+1 种基金
中国农业科学院呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站开放基金项目(编号:2010-05)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(编号:NJ10169)共同资助
文摘
基于中国农业科学院在呼伦贝尔草原实测的120组草地冠层光谱反射率及相应的叶面积指数(LAI)数据,在进行主成分分析(PCA)实现降维处理的基础上,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络方法对草地LAI进行了高光谱反演研究。PCA结果表明,前9个主成分的累积贡献率达到了99.782%,能包含原光谱数据的绝大部分信息。将120组LAI及相应的9个主成分样本数据随机分为校正集数据(90组)和预测集数据(30组),分别用于神经网络模型的建立和LAI的预测。所构建的神经网络模型的模拟结果表明,RBF神经网络模型对校正集样本的模拟准确率达到100%(RMSE=0.009 6,R2=0.999);预测集样本的实测LAI和模拟LAI之间的均方误差和决定系数分别为0.218 6和0.839,取得了较好的模拟效果,有效提高了传统的多元线性回归方程(RMSE=0.416 5,R2=0.570)的计算精度。
关键词
高光谱数据
RBF神经网络
草地叶面积指数
反演
Keywords
hyper-spectral data
RBF neural network
LAI of grassland
retrieval
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
内蒙古不同类型草地叶面积指数遥感估算
柳艺博
居为民
朱高龙
陈镜明
邢白灵
朱敬芳
周艳莲
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011
30
在线阅读
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职称材料
2
基于高光谱数据和RBF神经网络方法的草地叶面积指数反演
包刚
覃志豪
周义
包玉海
辛晓平
红雨
海全胜
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2012
11
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