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基于CHRIS-PROBA影像草地植被绿量与植被指数敏感性研究.doc

资料分类:环境科学 高级会员(A-Lin)提供原创论文资料更新时间:2016-01-30
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摘要:不同观测角度下,同一种地物的辐射信息差异很大,同一种观测角度下,不同的观测波谱范围同种地物的差距也较大。本文基于CHRISE影像五个观测角度的反射率数据,计算宽波段RVI、DVI、NDVI、SAVI、OSAVI、RDVI、MSAVI和窄波段RVI、NDVI、SAVI等不同的植被指数,又通过地面实测草地叶面积指数(LAI)和草地植被覆盖度(VFC)计算出绿量(LVV),分析不同角度下的不同植被指数与绿量的相关性,建立了2540个反演模型。结果表明同一植被指数在0度角度下,绿量与植被指数的敏感性最高(R方均达到0.65以上),所建立的模型最显著,在同一角度下,绿量与SAVI的敏感性最高,所建立的模型最显著,同一角度下同一种植被指数,窄波段建立的植被指数与绿量的敏感性最高,所建立的模型最显著,所有的角度和植被指数下,三次多项式建立的回归模型拟合的精度最高。

关键词:草地绿量  植被指数  CHRIS影像  敏感性  回归模型

 

目录

摘要

Abstract

1 引言-1

2 材料与方法-2

2.1 研究区概况-2

2.2 数据来源-3

2.2.1 LAI和VFC的测量-3

2.2.2 遥感影像数据-4

2.3 植被指数计算-5

2.4 LVV-VI模型的建立和验证-6

3 结果与分析-6

3.1 LVV与植被指数相关性分析-6

3.2 LVV相关模型分析-8

3.3 敏感因子分析-9

3.3.1 植被指数影响分析-10

3.3.2 角度影响分析-10

4 结论-11

致谢-11

参考文献:-12

文献综述-13

论文资料贡献者对本文的描述:为了更好对草地进行动态监测管理,弥补草地绿量研究的不足和探究宽窄波段植被指数及其角度效应对草地研究的影响。本文基于CHRIS影像利用其五个角度的宽窄波段分别对VI、DVI、NDV......
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