基于热点效应的不同株型小麦LAI反演.pdf

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1、第３４卷，第１期光谱学与光谱分析Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．１，ｐｐ２０７２１１２０１４年１月ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓＪａｎｕａｒｙ，２０１４基于热点效应的不同株型小麦犔犃犐反演赵娟１，２，张耀鸿１，黄文江２，景元书１，彭代亮２，王力３，宋晓宇４１．南京信息工程大学应用气象学院，江苏南京２１００４４２．中国科学院遥感与数字地球研究所，数字地球重点实验室，北京１０００９４３．中国科学院遥感与数字地球研究所，遥感科学国家重点实验室，北京１０００９４４．北京农业信息技术研究中心，北京１０００９７摘要针对小麦株型对ＬＡＩ反演精度的制约，利用地面实测的多

2、角度数据，提出采用热点指数反演高精度的不同株型小麦ＬＡＩ。通过分析京４１１紧凑型和中优９５０７披散型两种株型小麦在红光（６７０ｎｍ）和近红外波段（８００和８６０ｎｍ）的二向反射光谱特征，借鉴热暗点指数ＨＤＳ和归一化热暗点信息指数ＮＤＨＤ，构建了改进的归一化热暗点指数ＭＮＤＨＤ和热暗点比值指数ＨＤＲＩ两个新热点指数。将ＨＤＳ，ＮＤＨＤ，ＭＮＤＨＤ和ＨＤＲＩ与ＮＤＶＩ，ＳＲ和ＥＶＩ相乘得到的热点组合指数用于不同株型小麦ＬＡＩ的反演。分析得出对紧凑型小麦京４１１，由８６０ｎｍ近红外波段的ＮＤＶＩ与ＭＮＤＨＤ和ＨＤＲＩ的组合指数反演的ＬＡＩ精度分别为０．９４３１和０．９０９２；对披散型

3、小麦中优９５０７，由８００ｎｍ近红外波段的ＳＲ与ＨＤＲＩ和ＭＮＤＨＤ的组合指数获得的ＬＡＩ反演精度分别为０．９６４８和０．８９５６。表明基于冠层的热点效应反演不同株型小麦ＬＡＩ的方法可行，多角度遥感数据在作物结构参数提取方面比常规观测数据更具优势。关键词作物株型；热点指数；叶面积指数；反演中图分类号：Ｓ１２７文献标识码：Ａ犇犗犐：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００００５９３（２０１４）０１０２０７０５［１１］。被生长密度、冠层形状、大小以及叶片的聚集程度有关引言Ｌａｃａｚｅ等使用ＰＯＬＤＥＲ多角度数据提出了基于植被冠层热点效应的热暗点指数（ｈｏｔｓｐｏｔｄａｒｋｓｐｏ

4、ｔｉｎｄｅｘ，ＨＤＳ），用于［１２］。Ｃｈｅｎ等由多角度遥感叶面积指数（ｌｅａｆａｒｅａｉｎｄｅｘ，ＬＡＩ）定量描述了植被群体森林冠层叶片聚集度系数的提取［１］，是反映作物长水平上叶子的生长与叶密度间的变化关系数据提出了归一化热暗点指数（ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎ势和地表植被覆盖度的关键参数，也是生态系统功能模型、ｈｏｔｓｐｏｔａｎｄｄａｒｋｓｐｏｔ，ＮＤＨＤ），并分析了红光和近红外波段［２，３］。作物冠层结净初级生产力模型等陆面模型的重要参数该指数与植被聚集度系数之间的关系，表明与ＨＤＳ相比，构是作物地上部分各器官的数量和其空间分布状态的描述，ＮＤ

5、ＨＤ与植被聚集度系数之间的线性关系更显著，并反演了由群体的几何形态、数量和空间分布三方面的性状决定。其［１３］。Ｈａｓｅｇａｗａ等将热暗点指数全球植被的叶片聚集度系数中株型是反映作物植株形态并影响冠层结构的重要参ＨＤＳ与ＮＤＶＩ结合，提出了归一化热点信息植被指数（ｎｏｒ［４，５］，并成为作物ＬＡＩ反演精度提高的限制因素。数ｍａｌｉｚｅｄｈｏｔｓｐｏｔｓｉｇｎａｔｕｒｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ，ＮＨＶＩ），得出基于植被指数的ＬＡＩ反演方法形式简单、计算简易成为ＮＨＶＩ与森林冠层ＬＡＩ间的线性相关系数达到０．９３５１，相［６９］。但常规植被关性优于ＮＤＶＩ，该研究为利用

6、多角度数据反演植被ＬＡＩ提农业遥感应用研究方面最广泛的反演方法［１４］。由此说明多角度观测数据比垂直观测数据指数反演ＬＡＩ时易出现指数信息饱和现象，同时植被冠层的供了新视角结构信息不易获取。地表植被的二向反射研究表明，植被二更易获取作物冠层的结构信息，并能降低植被生化参数的反向反射分布中热点区域包含丰富的冠层结构信息，利用热点演过程中由作物结构特征引起的反演误差。叶面积指数、叶效应可以准确推断作物的冠层结构、获取作物叶片的大小、片聚集度系数等作物关键结构参数的研究国内外已有诸多文［１０］。Ｃｈｅｎ等指出热暗点反射率与植［１５］，但是针对作物株型结构的提高ＬＡＩ反演精度的形状及Ｌ

7、ＡＩ等结构参数献报道收稿日期：２０１３０４１９，修订日期：２０１３０６２８基金项目：国家自然科学基金项目（４１２７１４１２，４１０７１２７６），中国科学院百人计划项目和国家重点基础研究发展规划项目（２０１０ＣＢ９５０６０３）资助作者简介：赵娟，女，１９８８年生，南京信息工程大学应用气象学院硕士研究生ｅｍａｉｌ：ｚｈａｏｊｕａｎ＠ｃｅｏｄｅ．ａｃ．ｃｎ通讯联系人ｅｍａｉｌ：ｙｅｌｌｏｗｓｔａｒ０６１８＠１６３．ｃｏｍ２０８光谱学与光谱分析第３４卷研究鲜有报道。多角度遥感观测能准确