利用环境星HJ-CCD影像与同步获取的LAI实测数据生成江苏省江淮之间西部和里下河地区水稻的30 m HJ/LAI,对MODIS/LAI数据产品和利用MODIS数据与4尺度几何光学模型反演的LAI数据集进行质量评价,结果表明,不同植被指数与研究区水稻LAI的相...利用环境星HJ-CCD影像与同步获取的LAI实测数据生成江苏省江淮之间西部和里下河地区水稻的30 m HJ/LAI,对MODIS/LAI数据产品和利用MODIS数据与4尺度几何光学模型反演的LAI数据集进行质量评价,结果表明,不同植被指数与研究区水稻LAI的相关性差别很大,其中GNDVI与水稻LAI的相关性最好,R2为0.72,估算精度达70.89%,而RMSE仅为1.38,适于该区水稻LAI的遥感估算;研究区MODIS/LAI和基于4尺度几何光学模型反演的LAI与HJ/LAI的变化趋势较为一致,均呈现出西南和东北部LAI值较低、北部和中部LAI值较高的特征,但MODIS/LAI和基于4尺度几何光学模型反演的LAI不仅变化范围较小,而且偏低明显,MODIS/LAI的低估现象更为严重;在1 km尺度上,MODIS/LAI和基于4尺度几何光学模型反演的LAI的精度分别为60.21%和66.56%,与HJ/LAI比较的R2分别为0.09和0.28(N=2 585),在0.01水平上显著相关。展开更多
文摘利用环境星HJ-CCD影像与同步获取的LAI实测数据生成江苏省江淮之间西部和里下河地区水稻的30 m HJ/LAI,对MODIS/LAI数据产品和利用MODIS数据与4尺度几何光学模型反演的LAI数据集进行质量评价,结果表明,不同植被指数与研究区水稻LAI的相关性差别很大,其中GNDVI与水稻LAI的相关性最好,R2为0.72,估算精度达70.89%,而RMSE仅为1.38,适于该区水稻LAI的遥感估算;研究区MODIS/LAI和基于4尺度几何光学模型反演的LAI与HJ/LAI的变化趋势较为一致,均呈现出西南和东北部LAI值较低、北部和中部LAI值较高的特征,但MODIS/LAI和基于4尺度几何光学模型反演的LAI不仅变化范围较小,而且偏低明显,MODIS/LAI的低估现象更为严重;在1 km尺度上,MODIS/LAI和基于4尺度几何光学模型反演的LAI的精度分别为60.21%和66.56%,与HJ/LAI比较的R2分别为0.09和0.28(N=2 585),在0.01水平上显著相关。
