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《长沙理工大学》 2018年
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根据GF-1和ETM+印象的路域植被叶面积指数反演比照研讨

朱善宽  
【摘要】:叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是描绘植被结构的一个重要参数,它与植被的许多生态进程如蒸腾作用、光合作用、呼吸作用直接相关,它能够很好的描绘植被叶片数量的改变、冠层结构的改变、植物生命力以及环境情况的改变,它也能够作为基础参数构建生态体系中的许多生物模型和物理模型。遥感技能的快速开展,使大面积获取LAI成为了或许。高分系列卫星是我国自主研制的对地观测体系,初次完成了高分辨率对地观测。为讨论国产GF-1印象在路域植被叶面积指数(LAI)监测中的适应性,本文挑选湖南省境内的醴潭高速路域为研讨目标,结合户外实测的同步LAI数据,与一起同区域的Landsat ETM+印象数据从印象光谱呼应函数、原始波段相关性、反演模型猜测精度以及LAI空间散布共同性等方面进行比照与剖析,首要研讨工作及其效果如下:(1)从印象光谱呼应函数和印象原始波段进行比较。经过对GF-1印象和Landsat ETM+印象的波谱呼应才能进行比照发现,GF-1和LandsatETM+印象在可见光波段(蓝、绿、红)和近红外波段处有附近的波谱呼应才能。经过SPSS22.0对GF-1印象和Landsat ETM+印象的波段反射率进行线性回归剖析,成果标明其波段反射率存在显着的相关性。这说明GF-1印象能够进行植被作物长势的监测,用于路域LAI的反演。(2)提取印象单波段和RVI、DVI、NDVI、TVI、SAVI、MSAVI6个植被指数构建LAI经历回归反演模型,比照剖析GF-1和LandsatETM+印象反演LAI的成果。经过SPSS22.0对遥感因子与实测LAI进行相关剖析,数据标明印象单波段与实测LAI的相关性相对较低,而经过波段组后得到的植被指数与实测LAI之间的相关性较显着。考虑各模型断定系数R2和RMSE,选出LAI最佳的反演模型。GF-I印象LAI反演的最优模型为TVI的指数模型,R2为0.639,RMSE为0.665。Landsat ETM+印象LAI反演的最优模型为NDVI的多项式,R2为0.600,RMSE为0.738。GF-1印象LAI反演精度略高与Landsat ETM+印象,2种印象数据反演的LAI与实测的LAI呈现出较为共同的线性联系。(3)在经历模型反演LAI的基础上,引入了极限学习机(ELM)反演LAI。反演成果发现根据ELM办法反演的LAI与实测LAI符合程度较好。根据GF-1印象和ELM办法反演的LAI均方根差错RMSE为0.495,精度EA为86.37%。根据Landsat ETM+印象和ELM办法反演的LAI均方根差错RMSE为0.509,精度EA为85.54%。根据ELM办法反演的LAI精度显着高于经历模型的反演精度,这说明了机器学习办法比较经历模型具有猜测优势。(4)经过比照剖析醴潭高速路域植被LAI反演的空间散布图,得出根据GF-1印象反演的LAI与Landsat ETM+印象反演的LAI具有共同的散布,但也有差异。Landsat ETM+印象30 m的较低分辨率在像元尺度上是对地表信息进行的归纳归纳,有较多的混合像元呈现,从而使LAI在南北极区间的散布向中心区间搬迁。而GF-1遥感数据16 m的较高分辨率是对地表细部信息的描绘,混合像元呈现的概率显着下降,反演成果与实地调查较共同。因此较高的像元纯度在路域植被LAI反演上更具有优势。
【学位颁发单位】:长沙理工大学
【学位等级】:硕士
【学位颁发年份】:2018
【分类号】:TP79;Q948

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