【摘 要】
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利用微波遥感反演植被参数往往受到植被分布不均、稀疏植被覆盖以及地表裸土等因素影响,使得微波遥感在农业参数估计的应用中无法得到满意的结果.为解决微波遥感反演地表植被
【机 构】
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北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室
【出 处】
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2016年国家综合防灾减灾与可持续发展论坛
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利用微波遥感反演植被参数往往受到植被分布不均、稀疏植被覆盖以及地表裸土等因素影响,使得微波遥感在农业参数估计的应用中无法得到满意的结果.为解决微波遥感反演地表植被参数的问题,本文在原有的水云模型基础上引入植被覆盖度以及裸土对于雷达后向散射系数的直接作用信息,提出一种改进的水云模型方法,充分考虑地表植被的覆盖分布情况,结合地面实测数据以及RADARSAT-2雷达数据对改进模型进行验证,然后根据提出的改进模型通过查找表法反演出植被含水量,最后利用叶面积指数与植被含水量的经验关系间接得到叶面积指数的估测值.实验结果表明改进的模型模拟精度比原有的水云模型精度高,模拟的决定系数在HH和VV极化分别为85.0％和73.9％,均方根误差分别为0.918dB和1.475dB.由此可见,改进的模型对研究区植被条件更为敏感,能够较好地分离出植被与土壤信息对雷达后向散射系数的影响,同时经过改进的水云模型反演得到的叶面积指数精度较高,决定系数达到84.1％,均方根误差为0.233m2/m2.该方法可为利用雷达数据进行大范围冬小麦叶面积指数的估测提供支持.
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