基于无人机高光谱数据的多类型混合作物LAI反演及尺度效应分析

编号 zgly0001592310

文献类型 期刊论文

文献题名 基于无人机高光谱数据的多类型混合作物LAI反演及尺度效应分析

作者 李剑剑  朱小华  马灵玲  赵永光  钱永刚  唐伶俐 

作者单位 中国科学院定量遥感信息技术重点实验室中国科学院光电研究院  中国科学院大学 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2017年03期

年份 2017 

分类号 TP79 

关键词 叶面积指数  查找表(LUT)  尺度效应  无人机高光谱数据 

文摘内容 叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)作为表征不同作物生长状况的基本参数,是农业精细化管理及农田生态系统建模的关键。我国农田作物种植比较离散,受地表空间结构非均一性和反演模型非线性等因素影响,不同尺度遥感数据估算的作物LAI存在一定的差异,即农田作物LAI的遥感反演普遍存在尺度效应问题。以包头遥感综合验证场农业示范区为研究区,利用无人机高光谱数据结合PROSPECT+SAIL模型构建典型农作物区多类型作物的查找表(Look-Up-Table,LUT)反演农田LAI,研究查找表用于玉米、马铃薯、向日葵、瓜地等不同作物LAI反演的适用性和精度;通过无人机高光谱数据聚合获得多尺度遥感数据源,结合Taylor展开理论和计算几何模型,提出了一种既考虑类间差异又考虑类内异质性的尺度转换模型,定量描述多种作物混合的非均一地表LAI反演过程中的尺度效应特征。结果表明:基于分类和参数敏感性分析的LUT方法能很好地应用于包头典型农作物区多类型混合作物LAI反演,总估算精度为相关系数R~2=0.82、均方根误差RMSE=0.43m~2/m~2。随着反演尺度的增加,作物类间差异造成的反演偏差明显高于类内异质性,利用本文所提出的尺度转换模型均能较好纠正低分辨率LAI反演的尺度效应问题。