版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,縮寫LAI)是表征地表生物量、植被功能及其生態(tài)狀態(tài)變化的重要參數(shù)之一。水稻的葉面積指數(shù)對(duì)外界生境變化比較敏感,且通過影響光合速率,進(jìn)而影響著水稻的產(chǎn)量。鄱陽湖平原是全國主要的水稻生產(chǎn)基地,該區(qū)域水稻葉面積指數(shù)的準(zhǔn)確提取,對(duì)于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及農(nóng)業(yè)災(zāi)害的快速提取具有重要意義。本研究通過建立多種植被指數(shù)與實(shí)測(cè)葉面積指數(shù)之間的回歸統(tǒng)計(jì),改進(jìn)葉面積指數(shù)的估算模型。并將該模型應(yīng)用于“基于MODIS鄱陽湖區(qū)水
2、稻葉面積指數(shù)的估算”中,結(jié)果表明,不同生長期,葉面積指數(shù)的時(shí)空變化規(guī)律不同:
(1)通過植被指數(shù)與實(shí)測(cè)LAI的回歸分析表明,不同生長期水稻的植被指數(shù)與LAI之間的非線性估算模型優(yōu)于線性模型。對(duì)水稻生殖生長期內(nèi)的回歸分析,除EVI的是以乘冪型的估算效果最佳,其他的植被指數(shù)均以二次曲線為最佳,其中最優(yōu)估算模型為以GRNDVI的二次曲線模型。
(2)對(duì)水稻不同生長階段的估算,LAI的最佳模型形式僅在蠟熟期是以對(duì)數(shù)模型為最佳
3、,其他生長階段與整個(gè)生殖生長期的一致,以二次曲線的估算效果最好。但是在不同生長期,最佳估算模型的植被指數(shù)相差較大,在幼穗分化期以RVI的二次曲線估算效果最好,抽穗期和完熟期是以BNDVI的二次曲線的估算效果最好,灌漿結(jié)實(shí)期和乳熟期以EVI的二次曲線最好,而在蠟熟期則以EVI的對(duì)數(shù)估算模型為最佳。
(3)利用相對(duì)誤差分析MODIS LAI與最優(yōu)模型估算的LAI表明本研究的最優(yōu)LAI估算模型的精度高于MODIS LAI的精度,且M
4、ODIS LAI對(duì)水稻LAI存在明顯的低估。
(4)利用與地面樣方大小一致的高分別率Landsat/ETM修復(fù)數(shù)據(jù)對(duì)MODIS進(jìn)行空間尺度上推,分析發(fā)現(xiàn)由ETM推算的MODIS-NDVI和MOD09中提取的NDVI對(duì)LAI的遙感估算精度相似,表明利用大小為30m×30m的樣方實(shí)測(cè)的LAI與從MOD09中提取的植被指數(shù)的統(tǒng)計(jì)回歸是可行的。
(5)利用最優(yōu)估算模型估算的LAI在空間上的應(yīng)用發(fā)現(xiàn)近湖地帶LAI要小。然而,不
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 葉面積指數(shù)遙感反演與尺度轉(zhuǎn)換研究.pdf
- 植被遙感識(shí)別與葉面積指數(shù)反演方法研究.pdf
- 基于TM影像的葉面積指數(shù)反演.pdf
- 基于CASI高光譜遙感數(shù)據(jù)估測(cè)森林葉面積指數(shù)研究.pdf
- 冬小麥葉面積指數(shù)高光譜遙感反演方法研究.pdf
- 基于ALI影像的植被冠層葉面積指數(shù)的遙感反演研究.pdf
- 路域植被葉面積指數(shù)變化遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究.pdf
- 基于WOFOST作物模型與葉面積指數(shù)同化的冬小麥遙感估產(chǎn)研究.pdf
- 基于環(huán)境星CCD數(shù)據(jù)的冬小麥葉面積指數(shù)遙感監(jiān)測(cè)模型研究.pdf
- 基于GF-1和MODIS數(shù)據(jù)融合的鄱陽湖區(qū)域水稻空間分布提取.pdf
- 三種不同方法估算森林葉面積指數(shù)的比較研究.pdf
- 基于極化雷達(dá)的植被葉面積指數(shù)反演模型研究.pdf
- 中國主要稻作區(qū)水稻最適葉面積指數(shù)時(shí)空變化研究.pdf
- 基于高光譜的稻麥葉面積指數(shù)監(jiān)測(cè)研究.pdf
- 基于高光譜遙感的農(nóng)作物葉面積指數(shù)反演方法的分析與比較
- 東北典型森林葉面積指數(shù)的時(shí)空動(dòng)態(tài).pdf
- 基于像元信息分解的葉面積指數(shù)模型及長江三角洲葉面積指數(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè).pdf
- 葉面積指數(shù)反演方法的普適性研究.pdf
- 鄱陽湖區(qū)洪災(zāi)對(duì)水稻生產(chǎn)的影響分析.pdf
- 27540.基于遙感的植被覆蓋度估算及其動(dòng)態(tài)研究——以鄱陽湖區(qū)為例
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論