基于高光谱数据的叶面积指数遥感反演

李子扬; 钱永刚; 申庆丰; 王宁; 刘耀开; 马灵玲; 孔祥生

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基于高光谱数据的叶面积指数遥感反演

李子扬, 钱永刚, 申庆丰, 王宁, 刘耀开, 马灵玲, 孔祥生

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李子扬, 钱永刚, 申庆丰, 王宁, 刘耀开, 马灵玲, 孔祥生. 基于高光谱数据的叶面积指数遥感反演[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(3): 944-949.

引用本文:

李子扬, 钱永刚, 申庆丰, 王宁, 刘耀开, 马灵玲, 孔祥生. 基于高光谱数据的叶面积指数遥感反演[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(3): 944-949.

Li Ziyang, Qian Yonggang, Shen Qingfeng, Wang Ning, Liu Yaokai, Ma Lingling, Kong Xiangsheng. Leaf area index retrieval from remotely sensed hyperspectral data[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(3): 944-949.

Citation:

Li Ziyang, Qian Yonggang, Shen Qingfeng, Wang Ning, Liu Yaokai, Ma Lingling, Kong Xiangsheng. Leaf area index retrieval from remotely sensed hyperspectral data[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(3): 944-949.

基于高光谱数据的叶面积指数遥感反演

1.
中国科学院光电研究院定量遥感信息技术重点实验室,北京100094;
2.
中国科学院大学,北京100049;
3.
中国运载火箭技术研究院,北京100076;
4.
鲁东大学地理与规划学院,山东烟台264025

基金项目:

国家863 计划（2012AA12A302）;国家自然科学基金（41101330，41371353，40901176，41271342）

详细信息

作者简介:
李子扬（1977-），男，研究员，硕士生导师，博士，主要从事遥感地面系统及遥感应用方面的研究。Email：zyli@aoe.ac.cn

通讯作者: 钱永刚（1980-），硕士生导师，博士，主要从事定量遥感地表参数反演及应用方面的研究。Email：qianyg@aoe.ac.cn

中图分类号: TP701

Leaf area index retrieval from remotely sensed hyperspectral data

1.
Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing Information Technology,Academy of Opto-Electronics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100094,China;
2.
University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;
3.
China Academy of Launch Vehicle TechnologyCALT,Beijing 100076,China;
4.
College of Geography and Planning,Ludong University,Yantai 264025,China

摘要: 文中耦合叶片辐射传输模型（PROSPECT）和冠层辐射传输模型（SAILH），基于高光谱载荷通道设置，模拟高光谱冠层反射率数据；利用模拟数据深入分析了不同植被指数与叶面积指数之间的敏感性；通过敏感性分析发现改进型叶绿素吸收植被指数（MCARI2）具备抗土壤背景因素的影响能力，而且对叶面积指数较为敏感，因此该研究建立植被指数MCARI2 与叶面积指数之间的经验统计模型，并用于高光谱数据进行叶面积指数反演；最后利用飞行同步测量的叶面积指数对反演模型进行精度分析。结果表明：相比实测叶面积指数，文中建立的反演模型约低估0.42，该反演模型能够较好的反映出地物真实叶面积指数。
- 叶面积指数 /
- 植被指数 /
- 高光谱数据
Abstract: An experimental leaf area index (LAI) retrieval model was proposed with the aid of a leaf- radiative transfer model (PROSPECT) and a canopy bidirectional reflectance model (SAILH) to simulate the canopy reflectance in this paper. Then, the vegetation indices (VIs) were introduced, and the sensitivities were analyzed between LAI and VIs, soil background. Based on the sensitivity analysis, a modified chlorophyll ratio index II (MCARI2) was proposed by Haboudane et al. (2004) was used to build the LAI retrieval model, because it is rather sensitive to the LAI and insensitive to soil background. Finally, the retrieval model proposed was performed to estimate LAI from the hyperspectral data. Compared with the ground-measured LAI, the LAI retrieved from hyperspectral data underestimate approximately 0.42.
- leaf area index /
- vegetation index /
- hyperspectral data

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基于高光谱数据的叶面积指数遥感反演

1. 中国科学院光电研究院定量遥感信息技术重点实验室,北京100094;

2. 中国科学院大学,北京100049;

3. 中国运载火箭技术研究院,北京100076;

4. 鲁东大学地理与规划学院,山东烟台264025

作者简介:
李子扬（1977-），男，研究员，硕士生导师，博士，主要从事遥感地面系统及遥感应用方面的研究。Email：zyli@aoe.ac.cn

通讯作者: 钱永刚（1980-），硕士生导师，博士，主要从事定量遥感地表参数反演及应用方面的研究。Email：qianyg@aoe.ac.cn

收稿日期: 2013-07-21
修回日期: 2013-08-25
刊出日期: 2014-03-25

基金项目:

国家863 计划（2012AA12A302）;国家自然科学基金（41101330，41371353，40901176，41271342）

中图分类号: TP701

关键词:

摘要: 文中耦合叶片辐射传输模型（PROSPECT）和冠层辐射传输模型（SAILH），基于高光谱载荷通道设置，模拟高光谱冠层反射率数据；利用模拟数据深入分析了不同植被指数与叶面积指数之间的敏感性；通过敏感性分析发现改进型叶绿素吸收植被指数（MCARI2）具备抗土壤背景因素的影响能力，而且对叶面积指数较为敏感，因此该研究建立植被指数MCARI2 与叶面积指数之间的经验统计模型，并用于高光谱数据进行叶面积指数反演；最后利用飞行同步测量的叶面积指数对反演模型进行精度分析。结果表明：相比实测叶面积指数，文中建立的反演模型约低估0.42，该反演模型能够较好的反映出地物真实叶面积指数。