多源遥感数据叶面积指数反演——以青海省称多县为例

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1、分类号密级公开UDC学号20101013026青海师范大学硕士学位论文多源遥感数据叶面积指数反演—以青海省称多县为例研究生姓名周薇薇导师姓名（职称）殷青军，副教授申请学位类别硕士申请学位名称理学学科专业名称地图学与地理信息系统研究方向名称遥感技术应用论文提交日期论文答辩日期学位授予单位青海师范大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人，万方数据青海师范大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其它人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得青海师范大学或

2、其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：日期：青海师范大学学位论文使用授权声明青海师范大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权由青海师范大学研究生部办理。研究生签名：导师签名：日期：万方数据摘要植被指数与叶面积指数（LAI）的反

3、演与验证是当今研究热点之一，在农业、畜牧业及生态环境研究及应用中具有重要作用。本文以青海省称多县为研究区，使用现代卫星遥感技术，结合GPS测量技术借助LAI-2000植物冠层分析仪测量其植被LAI值，获取实地调查采样数据，使用了三种卫星数据，分别为MODIS、TM和环境卫星影像，确定了五种植被指数，建立植被指数与LAI之间的线性回归模型和非线性回归模型，并确定统计模型中的相关系数，选出反演LAI的最佳模型。本文经过分析研究对比得出以下结论：1在选取的五种植被指数，归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、差值植被指数(DVI)、土壤调节植被指数(SA

4、VI)和转换型植被指数(TVI)中，除DVI以外，其他指数所建立的回归模型均具有良好的相关性。DVI不适宜在此地区进行反演。2在LAI-VIS线性回归模型中，Modis数据和环境卫星数据NDVI与LAI判2定系数R值最大，相关性最高，其次为TVI；TM影像数据TVI与LAI判定系数2R值最大，相关性最高，所以在本研究中NDVI和TVI更适合进行与LAI建模进行遥感反演分析。3在LAI-VIS非线性回归模型中，三种影像数据的多项式模型都是最能反应反演结果的模型，因为多项式模型是LAI反演的最佳非线性模型，其次是幂函数回归模型。因此多项式模型更能直观反映LAI—V

5、I的关系。4在植被指数与LAI建立的线性和非线性回归模型中，非线性回归模型优于线性回归模型，能够更好的反应出LAI的实际情况；5在进行模拟反演的三种遥感数据中，Modis数据的拟合情况最好，更适合植被指数与LAI的反演。关键词植被指数，叶面积指数，回归模型I万方数据ABSTRACTRecently,inversionandvalidationofVegetationindexandleafareaindex(LAI)isoneofthehotresearchtopics,andplayanimportantroleintheagriculture,animal

6、husbandryandstudyandapplicationofecologicalenvironment.ThisarticletakesChengDuoCountyinQinghaiprovinceastheresearcharea,usingmodernsatelliteremotesensingtechnology,combiningGPSmeasurementtechnologywithLAI-2000plantCrownlayeranalysisinstrumentmeasuresitsvegetationLAIvalueandgetsfield

7、investigationsamplingdata.Itusesthreekindsofsatellitedata-MODIS,TMandtheenvironmentsatelliteimagetodeterminethefivevegetationindex.ItestablisheslinearregressionmodelandnonlinearregressionmodelbetweenvegetationindexandLAI,anddeterminesthestatisticalcorrelationcoefficientinthemodel,ch

8、oosesthebestmodelin