基于landsat_tm数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法精度比较

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1、分类号：P237密级：硕士学位论文基于Landsat_TM数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法精度比较AccuracycomparisonoftheLeafareaindexinversionmethodofwinterwheatatdifferentgrowthstagesbasedonLandsat_TMdata申请人姓名：苗乃哲指导教师：姚顽强黄文江专业名称：大地测量学与测量工程研究方向：地理国情监测西安科技大学二○一二年六月学位论文独创性说明本人郑重声明：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其取得研究成果。尽我所知，除了文中加以标注和致谢的地

2、方外，论文中不包含其他人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西安科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。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。学位论文作者签名：日期：学位论文知识产权声明书本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安科技大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时本人保证

3、，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律注明作者单位为西安科技大学。保密论文待解密后适用本声明。学位论文作者签名：指导教师签名：年月论文题目：基于Landsat_TM数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演方法精度比较专业：大地测量学与测量工程硕士生：苗乃哲（签名）指导教师：姚顽强（签名）黄文江（签名）摘要叶面积指数作为植被冠层的一个重要参数，准确获取叶面积指数对作物的长势检测，估产，灾害监测等具有重要意义。遥感反演方法是获取大范围叶面积指数的有效方法。但是由于遥感反演方法众多，根据植被不同生育期的特点，在众多的叶面积指数遥感反演方法中确定最优的反演方法具有积极的意义。

4、本文基于Landsat_TM数据对北京市通州和顺义两区的冬小麦开花期拔节期，成熟期使用植被指数优选，主成分变换和物理模型反演三种方法反演了叶面积指数。在计算中在三种方法基础上进行了部分改进，植被指数方法使用了指数优选的方法，从相关性，抗饱和性以及指数自身特点三个方面进行了综合分采用最优指数参加计算，在PROSAIL模型反演方法中，根据误差与实际值之间的具有一定趋势的关系进行了模型的系统误差改正，在以上基础上对三种方法反演精度进行了分析。特别地，论文还尝试了基于Matlab神经网络工具箱的BP神经网络方法的叶面积指数反演，结果表明，BP神经网络模型的反演结果与真实叶面积指

5、数数据在变化趋势上有较好的一致性。反演结果显示传统的经验统计方法做为一种简便并且应用广泛的叶面积指数反演方法仍然是具有较大优势的，在本文中传统植被指数方法与主成分分析的方法分别在拔节期与开花期取得了最佳的反演效果，其中MSAVI和TM第二主成份（PCA-2）在这两个时期的反演精度分别达到了82%和80%；在成熟期，由于叶片叶绿素水分部分流失以及叶绿素含量变化等因素，导致冠层光谱发生变化，在本时期经验统计方法反演精度在60%-70%左右，效果较差，而在这一时期遵循一定物理关系并且与叶片生化参数联系密切的物理模型（PROSAIL模型）方法具有了一定的优势，在加入根据反演误差

6、获取的叶面积指数改正后反演精度达到了76%-80%以上，取得了较传统方法更高的精度。BP神经网络方法在有足够数据并且数据丰富程度较好的情况下，可以取得较好的反演效果，在本文中受限于数据量效果一般。因此最终确定了三个时期的最佳反演方法分别为：植被指数反演（MSAVI）,基于Landsat_TM数据的主成分分析方法（第二主成份），以及进行误差改正后的PROSAIL物理模型反演方法，反演方法的确定从总体上提高了叶面积指数的反演效率。关键词：叶面积指数；反演；植被指数；主成分；物理模型；精度研究类型：应用研究类Subject:AccuracycomparisonoftheLea

7、fareaindexinversionmethodofwinterwheatatdifferentgrowthstagesbasedonLandsat_TMdataSpecialty:GeodesyandSurveyEngineeringMaster:MiaoNaizhe(Signature)Instructor:YaoWanqiang(Signature)HuangWenjiang(Signature)ABSTRACTLeafareaindexasanimportantparameterofthevegetationcanopy,Acc