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基于高光谱遥感的叶片总初级生产力GPP反演

2018-08-15分类号:S512.1;S565.4

【作者】邵佩佩  柴如珲  林志恒  方圣辉  
【部门】武汉大学遥感信息工程学院  
【摘要】为探究利用高光谱植被指数反演叶片总初级生产力(GPP)的模型,以湖北省武汉大学试验田油菜和小麦叶片高光谱反射率和光照强度(PARin)为数据源,利用7种植被指数与PARin的乘积分别反演2种植被叶片GPP,构建线性及非线性回归模型,并对模型进行验证。结果表明:1)从油菜生理特点出发,需要分生育期建模。在选择的7种植被指数中,花期SR构建的一次模型效果最优,建模和验模R2分别为0.80和0.82,RMSE不超过2.85g/(m~2·d);荚果期选择CIred edge和MTCI为优选模型,建模和验模R2为0.84和0.72,RMSE
【关键词】高光谱  植被指数  总初级生产力  油菜  小麦  回归模型
【基金】国家863项目(2013AA102401)
【所属期刊栏目】中国农业大学学报
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