基于ASTER数据黑河中游植被含水量反演研究

编号 zgly0001592628

文献类型 期刊论文

文献题名 基于ASTER数据黑河中游植被含水量反演研究

作者 闻熠  黄春林  卢玲  顾娟 

作者单位 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃省遥感重点实验室  中国科学院寒区旱区环境与工程研究所黑河遥感试验研究站  中国科学院大学  兰州大学西部环境与气候变化研究院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2015年05期

年份 2015 

分类号 Q948  TP79 

关键词 植被含水量  植被指数  遥感  ASTER  黑河流域 

文摘内容 植被含水量是影响植物生长的主要限制因子之一,也是衡量植被生理状态和形态结构的重要参数。应用遥感技术定量估测植被含水量,对于农业旱情监测、作物产量估计和科学研究具有重要意义。基于2012年黑河生态水文遥感试验期间获得的6景ASTER遥感数据和同步观测的研究区生物量观测数据集,选取NDVI、RVI、SAVI和MSAVI 4种植被指数分别与单位面积内植被含水量的关系进行比较分析,建立了不同植被指数的植被含水量反演模型,并对反演结果进行了验证。研究结果表明:4种植被指数均与实测的植被含水量有较高的相关性(R2>0.846),利用MSAVI反演的植被含水量精度略优于其他3种指数,其均方根误差(RMSE)在0.794kg/m2内。模型较为可靠,可以为大范围获取植被含水量信息提供有效方法。