基于GF-2卫星数据的孕穗期小麦叶面积指数反演——以河北省廊坊市为例

来源 :国土资源遥感 | 被引量 : 6次 | 上传用户：ru64740389

【摘要】

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叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价植被长势和预测产量的重要农业生理生态参数。高分2号(GF-2)卫星数据具有高空间分辨率特点,能反映更多细节信息,针对该数据特点的LAI反演方法具有较高的研究价值。以河北省廊坊市万庄镇为研究区,对孕穗期小麦采用了回归模型和神经网络算法反演LAI;采用4种植被指数与实测LAI值构建回归模型,同时重点探讨了PROSAIL模型结合神经网络方法进行L

【作者】

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陆坤孟庆岩孙云晓孙震辉张琳琳

【机构】

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山东科技大学测绘科学与工程学院,中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院大学

【出处】

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国土资源遥感

【发表日期】

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2018年01期

【关键词】

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植被指数神经网络叶面积指数(LAI) 反演方法精度验证

【基金项目】

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高分辨率对地观测系统国家重大科技专项项目“基于GF-4卫星数据的特征参数反演技术”（编号：11-Y20A05-9001-15/16）、广东省省级科技计划项目“中泰农业环境高分辨率遥感监测与示范”（编号：2014A050503060）和国家自然科学基金项目“基于机载LiDAR数据的城市绿度空间指数模型研究”（编号：41471310）共同资助.

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