叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映植物冠层结构和光能利用的重要指标.随着遥感技术的不断发展,利用遥感数据获取大面积LAI已经成为监测作物生长和估产的重要手段.基于物理模型的LAI遥感反演方法经常假设作物冠层结构是均匀分布,然...叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映植物冠层结构和光能利用的重要指标.随着遥感技术的不断发展,利用遥感数据获取大面积LAI已经成为监测作物生长和估产的重要手段.基于物理模型的LAI遥感反演方法经常假设作物冠层结构是均匀分布,然而,作为典型的垄行结构,作物冠层被公认为是介于连续植被与离散植被之间的一种过渡形式,而简单的均匀假设必然会给反演带来偏差.本文以农作物玉米为研究对象,首先重建了玉米三维冠层结构,并定量对比分析了一维辐射传输模型PROSAIL和三维辐射传输模型LESS在玉米冠层不同生长期的反射率差异,确定了玉米冠层的非均匀分布特征是引起PROSAIL模型模拟和反演误差的主要因素;然后,考虑到玉米冠层生长过程中聚集指数的变化特征,利用LESS模型定量计算了不同生育期玉米冠层结构对应的聚集指数,建立了聚集指数和有效叶面积指数(LAI_(e))之间的关系;进而,利用该关系对基于PROSAIL模型反演得到的LAI进行修正.结果表明,修正后的LAI精度有明显提高,R^(2)从0.27提高到了0.55.该方法有望提高中高分辨率遥感数据在农作物LAI反演精度.展开更多
文摘叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映植物冠层结构和光能利用的重要指标.随着遥感技术的不断发展,利用遥感数据获取大面积LAI已经成为监测作物生长和估产的重要手段.基于物理模型的LAI遥感反演方法经常假设作物冠层结构是均匀分布,然而,作为典型的垄行结构,作物冠层被公认为是介于连续植被与离散植被之间的一种过渡形式,而简单的均匀假设必然会给反演带来偏差.本文以农作物玉米为研究对象,首先重建了玉米三维冠层结构,并定量对比分析了一维辐射传输模型PROSAIL和三维辐射传输模型LESS在玉米冠层不同生长期的反射率差异,确定了玉米冠层的非均匀分布特征是引起PROSAIL模型模拟和反演误差的主要因素;然后,考虑到玉米冠层生长过程中聚集指数的变化特征,利用LESS模型定量计算了不同生育期玉米冠层结构对应的聚集指数,建立了聚集指数和有效叶面积指数(LAI_(e))之间的关系;进而,利用该关系对基于PROSAIL模型反演得到的LAI进行修正.结果表明,修正后的LAI精度有明显提高,R^(2)从0.27提高到了0.55.该方法有望提高中高分辨率遥感数据在农作物LAI反演精度.
