中国农学通报
中國農學通報
중국농학통보
CHINESE AGRICULTURAL SCIENCE BULLETIN
2012年
7期
44-52
,共9页
孙华%鞠洪波%张怀清%林辉%凌成星
孫華%鞠洪波%張懷清%林輝%凌成星
손화%국홍파%장부청%림휘%릉성성
遥感反演%叶面积指数%变量投影重要性指标%Hyperion
遙感反縯%葉麵積指數%變量投影重要性指標%Hyperion
요감반연%협면적지수%변량투영중요성지표%Hyperion
叶面积指数(LeafArea Index,LAI)是一个重要的森林结构参数指标,遥感技术被认为是区域LAI反演的有效手段.现有遥感反演模型多以单变量的曲线估计及线性回归模型为主,模型的通用性、建模精度以及植被指数的选择上需要更进一步的探讨.以攸县黄丰桥林场为研究区,Hyperion影像为数据源,提取归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)等13个因子,利用LAI-2000冠层分析仪开展130个样地(60 m×60m)的叶面积指数测量,选用变量投影重要性(VIP)指标、变量解释能力及变量权重作为变量筛选的依据,采用偏最小二乘回归分析方法建立植被指数与实测样地的回归模型,开展叶面积指数反演并制图.研究结果表明:偏最小二乘回归分析在LAI反演中取得了较好的预测效果,其中以6个植被因子建立的回归模型预测精度最高,预测值与实测值的决定系数R2为0.91；LAI与植被指数之间具有良好的线性关系,其中RVI与LAI的相关性最大；残差分析表明,反演模型的自变量个数选取以4～6个为宜.
葉麵積指數(LeafArea Index,LAI)是一箇重要的森林結構參數指標,遙感技術被認為是區域LAI反縯的有效手段.現有遙感反縯模型多以單變量的麯線估計及線性迴歸模型為主,模型的通用性、建模精度以及植被指數的選擇上需要更進一步的探討.以攸縣黃豐橋林場為研究區,Hyperion影像為數據源,提取歸一化植被指數(NDVI)、比值植被指數(RVI)等13箇因子,利用LAI-2000冠層分析儀開展130箇樣地(60 m×60m)的葉麵積指數測量,選用變量投影重要性(VIP)指標、變量解釋能力及變量權重作為變量篩選的依據,採用偏最小二乘迴歸分析方法建立植被指數與實測樣地的迴歸模型,開展葉麵積指數反縯併製圖.研究結果錶明:偏最小二乘迴歸分析在LAI反縯中取得瞭較好的預測效果,其中以6箇植被因子建立的迴歸模型預測精度最高,預測值與實測值的決定繫數R2為0.91；LAI與植被指數之間具有良好的線性關繫,其中RVI與LAI的相關性最大；殘差分析錶明,反縯模型的自變量箇數選取以4～6箇為宜.
협면적지수(LeafArea Index,LAI)시일개중요적삼림결구삼수지표,요감기술피인위시구역LAI반연적유효수단.현유요감반연모형다이단변량적곡선고계급선성회귀모형위주,모형적통용성、건모정도이급식피지수적선택상수요경진일보적탐토.이유현황봉교림장위연구구,Hyperion영상위수거원,제취귀일화식피지수(NDVI)、비치식피지수(RVI)등13개인자,이용LAI-2000관층분석의개전130개양지(60 m×60m)적협면적지수측량,선용변량투영중요성(VIP)지표、변량해석능력급변량권중작위변량사선적의거,채용편최소이승회귀분석방법건립식피지수여실측양지적회귀모형,개전협면적지수반연병제도.연구결과표명:편최소이승회귀분석재LAI반연중취득료교호적예측효과,기중이6개식피인자건립적회귀모형예측정도최고,예측치여실측치적결정계수R2위0.91；LAI여식피지수지간구유량호적선성관계,기중RVI여LAI적상관성최대；잔차분석표명,반연모형적자변량개수선취이4～6개위의.
