【摘 要】
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考虑土壤调节参数的植被指数能够减小土壤背景影响,广泛应用于各种植被遥感监测中,然而水稻种植在覆水土壤之上,有别于常见的各种土壤背景。为此,通过两年水稻小区试验,获取
【机 构】
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浙江大学建筑工程学院水文与水资源研究所; 浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术研究所;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFD 0300601)
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考虑土壤调节参数的植被指数能够减小土壤背景影响,广泛应用于各种植被遥感监测中,然而水稻种植在覆水土壤之上,有别于常见的各种土壤背景。为此,通过两年水稻小区试验,获取水稻冠层光谱数据和对应的叶面积指数(LAI)数据,利用在一定范围内变化的土壤调节参数计算得到一个系列植被指数(EVI、SAVI、WDVI),分析这些植被指数对水稻LAI的估算能力,确定水稻特殊背景下各植被指数的最佳土壤调节参数,研究发现,对EVI的最佳土壤调节参数为L=0.25,对SAVI的最佳土壤调节参数为L=0.10,对WDVI的最佳土壤调节参数为a=1.25,进而比较基于最佳土壤调节参数的植被指数与基于常规土壤调节参数的植被指数对水稻LAI估算效果。在以EVI为自变量的模型中,最佳参数RMSE相比常规参数降低6.82%;在SAVI模型中,最佳参数的RMSE相比常规参数降低10.23%。这些结果表明:针对水稻背景修正的土壤调节植被指数能够提高遥感反演水稻叶面积指数的准确度。
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