基于冠层尺度的枣树色素含量的高光谱估算模型

植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性,是农业遥感中的关键研究因素。本研究的主要目的是：(1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度;(2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型,为枣树冠层色素含量的快速、无损、廉价、环保的测定提供一定的理论依据和技术支持。相关性分析结果表明,枣树冠层色素与高光谱数据之间具有较好的相关性,但叶绿素、叶绿素a要优于叶绿素b和类胡萝卜素。独立样本对模型的预测性能检验结果表明,偏最小二乘回归和支持向量机均能有效的估算枣树色素含量,但不同色素的偏最小二乘回归模型和支持向量机模型的预测精度存在一定的差异,叶绿素和类胡萝卜素的支持向量机模型的预测精度要高于偏最小二乘回归模型,而叶绿素a和叶绿素b则相反。比较不同色素的最佳反演模型的预测精度表明,叶绿素、叶绿素a和类胡萝卜素的预测精度要优于叶绿素b,前三者的决定系数大于0.8,残余预测误差高于2.0,平均相对误差低于13%,而叶绿素b的对应值分别为0.60%,20.79%和1.79%。     

植物光学模型估算叶片类胡萝卜素含量的一种双归一化差值-比值植被指数

运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、无损、高精度等特点,在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一,因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠,且其含量远低于叶绿素,导致利用光谱信息估算叶片类胡萝卜素含量存在困难,国内外少有针对类胡萝卜素含量的植被指数。利用高光谱数据光谱信息丰富的特点,提出一种以波段组合遍历与相关分析为基础,通过多指数协同来构建组合式的植被光谱指数的新方法。在PROSPECT叶片辐射传输模型模拟出大量具有不同生化和生物物理特征的叶片光谱的基础上,成功构建了一种在叶片水平下具有良好稳定性的类胡萝卜素含量估算新指数RVI_DNDVI。结果表明,该方法构建的叶片类胡萝卜素光谱指数由两部分组成：由532和405 nm构建的窄波段NDVI(与类胡萝卜素、叶绿素均强相关)和由548和498 nm构建的窄波段NDVI(仅与叶绿素强相关)进行比值组合,能较好消除叶绿素含量对指数的干扰;通过减去对叶片结构高敏感的916 nm处反射率,能消除叶肉结构参数的影响,进一步提高指数的抗干扰能力。该研究得到的指数RVI_DNDVI仅对叶片类胡萝卜素具有高敏感性,相关系数达到-0.94,对其进行指数拟合的R2达到0.834 4。经与模拟数据和实测数据的验证,该指数有较好的估算效果。     

植被冠层水平叶绿素含量的高光谱估测

植物的叶绿素含量指示了其健康状况。大区域范围内植被叶绿素含量信息的提取可以用于评价植被的生长状况,实现对生态环境的监测。对于农田系统而言,作物叶绿素含量的估测还可以对施肥等田间操作提供支持。文章利用辐射传输模型模拟多组不同状态下的植被冠层光谱反射率,通过对模拟数据的冠层叶绿素含量以及冠层光谱之间关系的分析,构建了估测植被冠层水平叶绿素含量的光谱指数模型。该模型对冠层叶绿素含量的方差解释量达到了75%以上。分别使用野外实测冠层光谱和Hyperion高光谱遥感影像对试验区进行验证。结果证明该模型对冠层水平的叶绿素含量估测效果较好,具有应用价值。     

基于Landsat 8 OLI数据的玉米冠层含水量反演研究

植被含水量是作物长势好坏的指示因子,利用遥感技术及时准确监测植被含水量对农业生产、作物估产和干旱状况评价具有重要意义。基于新一代对地观测计划Landsat 8 OLI传感器(Operational Land Imager,陆地成像仪),评价其植被含水量反演的能力与局限性。首先,利用ProSail冠层模型模拟冠层光谱反射率数据集,分析OLI传感器的植被含水量敏感波段以及土壤背景对各波段反射率的影响,然后利用基于Landsat OLI影像计算的植被水分指数和2013年6月1日—8月14日期间采样的植被含水量数据,比较12种植被水分指数与地面实际采样的植被含水量的相关性,评价估算植被含水量的最佳植被水分指数。结果表明：OLI传感器的红、近红外和两个短波红外对植被含水量敏感,其中近红外波段最为敏感;在低植被覆盖度时,土壤背景反射率的太阳辐射将达到光谱传感器影响植被水分指数与植被含水量之间的关系,利用ProSail模拟干湿土壤背景反射率结果也表明土壤背景对植被冠层反射率的影响很大;引入优化土壤调整植被指数(OSAVI)去除土壤背景对植被水分指数的影响;在12种植被水分指数中,MSI2与植被含水量的拟合关系最好(R2=0.948),植被含水量的平均拟合误差为0.52 kg·m-2;在植被生长晚期即植被含水量大于2 kg·m-2时,各植被水分指数出现饱和情况,植被含水量的估算结果不佳。     

MODIS植被指数监测农业干旱的适宜性评价

MODIS传感器提供的短波红外光谱波段为农业干旱遥感监测带来了新的机遇,因为它对植被水分十分敏感。本文选择中国东北松嫩平原为研究区,旱田为农业干旱的监测目标。基于2001—2010年的8天合成MODIS产品（MOD09A1）,分别计算了四种基于可见光和近红外光谱的植被绿度指数和四种基于近红外和短波红外光谱的植被水分指数,并以多尺度标准化降水指标(SPI)为判别植被指数农业干旱敏感性的标准,利用一种气象站点与象元配对关联的方法计算了不同植被指数与多尺度SPI的皮尔逊相关系数。研究表明,在农业干旱监测敏感性方面,MODIS植被水分指数（NDII6和NDII7）明显好于植被绿度指数。其中NDII7的表现最为出色,研究证实了MODIS短波红外光谱在监测农业干旱方面的潜力,为今后相关研究提供了新的见解。     

基于光谱指数的不同叶倾角分布下玉米冠层叶绿素含量反演

遥感是开展地面/近地面、航空及航天层次无损伤探测植物叶绿素信息的主要手段。目前多波段计算光谱指数方法已被广泛地应用于植被冠层叶绿素含量的经验/半经验反演及应用中。考虑不同作物及同种作物不同品种间存在着一定的植被叶倾角分布(LAD)特征差异,针对叶倾角分布对光谱指数反演冠层叶绿素含量(CCC)的影响进行分析,并开展针对叶倾角分布变化不敏感的叶绿素相关光谱指数优选和冠层叶绿素反演建模研究。基于PROSAIL辐射传输模型模拟了不同叶片叶绿素含量(LCC)、叶面积指数(LAI)和LAD对应的冠层反射率数据。模拟结果显示,在相同LAI和LCC条件下,不同LAD对应的冠层反射率有明显差异,冠层反射率随着平均叶倾角的增加而降低。通过计算12个常用的叶绿素相关光谱指数与CCC的相关性指标,来评估光谱指数在不同LAD下反演叶绿素含量的敏感性差异,并依次优选出MTCI,MNDVI8,MNDVI1和CI_red-edge4个对LAD变化较不敏感的叶绿素相关光谱指数。利用玉米实测数据对光谱指数进行冠层叶绿素估测的建模和模型检验,模型的建立和验证结果显示,MNDVI8对LAD变化最不敏感,反演模型的精度最高,决定系数R2=0.70,均方根误差RMSE=22.47 μg·cm-2。CI_red-edge(R2=0.63,RMSE=24.06 μg·cm-2),MNDVI(R2=0.66,RMSE=24.07 μg·cm-2)和MTCI(R2=0.65,RMSE=26.76 μg·cm-2)反演模型的精度较为接近并稍弱于MNDVI8。通过对反演结果分析得出结论,不同的光谱指数对LAD变化的敏感性不同,优选的光谱指数普遍对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,其中MNDVI8受LAD影响最小,能较高精度的反演LAD变化下的玉米冠层叶绿素含量。优选的其他光谱指数MTCI,CI_red-edge和MNDVI1反演能力虽然稍弱于MNDVI8,但受LAD影响较小,同样具有较好的反演能力。该工作开展LAD对光谱指数叶绿素反演的敏感性分析和光谱指数优选研究,其实测数据的检验结果和模拟数据的分析结果一致;基于优选光谱指数的冠层叶绿素含量反演建模结果及精度分析结论,对开展缺乏叶倾角分布差异先验知识下的大范围作物叶绿素含量遥感估测和应用具有借鉴意义。     

水胁迫下典型盐生植被梭梭光谱特征分析

荒漠地区由于气候干燥，降水稀少，水分常成为制约植被生长的因素之一，水分胁迫对植物长势和产量的影响比任何其他胁迫都要大。随着高光谱技术的发展，国内外已有众多学者利用高光谱数据研究植被遭受胁迫作用，然而这些研究对象多集中于甜菜、棉花、玉米、水稻等作物，针对干旱区盐生植被遭受胁迫作用的研究较少。梭梭作为荒漠、半荒漠地区的典型盐生植被之一，具有极高的经济和生态效益。选择梭梭作为研究对象，培育一年生梭梭，并设置三个水分梯度，形成受不同水分量胁迫的梭梭。使用原始光谱、红边位置参数，结合植被指数及二维相关光谱研究其叶片光谱特征，为干旱区利用高光谱遥感监测盐生植被提供借鉴。结果表明：(1)分析梭梭叶片反射光谱曲线发现，在可见光至中红外各波段范围内，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率有显著差异。在可见光(350～610 nm)波段，各水分处理的梭梭叶片反射率依次为100 mL>500 mL>200 mL，这是由于100和200 mL水分促进梭梭内部叶绿素合成，使该波段反射率降低，而过多的水分(500 mL)对梭梭内部的叶绿素合成没有更大的促进作用。在红光区(611～738 nm)，随着水分量的增多，受不同水分量胁迫的梭梭叶片光谱反射率依次减小。在738～1 181和1 228～1 296 nm波段，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率为：200 mL>100 mL>500 mL；在1 182～1 227 nm波段，受不同水分量胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率为：100 mL>200 mL>500 mL。这是由于植被细胞结构对近红外区域的反射率影响较大，因而受不同水分胁迫作用的梭梭叶片光谱反射率有显著差异。在1 300～1 365和1 392～1 800 nm波段，受各水分胁迫作用的梭梭叶片反射率为：100 mL>200 mL>500 mL。这表明在500 mL水分胁迫量范围内，水分越多，叶子的细胞液、细胞膜对水分的吸收能力越强，使得反射率下降。通过对原始光谱求取一阶导数并提取红边位置参数发现，各水分处理下的梭梭叶片一阶微分光谱曲线中红边位置未发生移动。这是由于梭梭在长期的干旱环境影响下，形成了特殊的适应机制，水分对其红边位置影响不敏感。(2)选取若干植被指数分析各水分处理下的梭梭光谱指数变化。当水分胁迫量由100 mL增至200 mL时，WI/NDWI，MSI和NDII指数值变化显著，可用于研究水分胁迫下梭梭的光谱特征。(3)使用二维相关光谱技术分析受各水分胁迫作用的梭梭光谱特征，得出在100 mL水分胁迫下，在536，643，1 219和1 653 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感；在200 mL水分胁迫下，在846和1 083 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感；在500 mL水分胁迫下，在835和1 067 nm波段处，吸收峰对水分的微扰敏感。总之，在近红外波段，与100 mL水分量相比，梭梭受200和500 mL水分量胁迫时，吸收峰对水分的微扰敏感度上升。由100 mL水分胁迫下梭梭的二维同步相关谱图可知，1 044和1 665 nm，1 072和903 nm，903和1 264 nm，1 230和1 061 nm波段处形成正交叉峰，表明这些波段处光谱强度随水分的干扰同时变化。     

高光谱图像信息的柑橘叶片光合色素含量分析技术研究

暗箱环境下采集柑橘叶片高光谱图像,采用阈值法提取整叶有效光谱信息区域的平均光谱,比对分析了柑橘叶片光谱信息不同预处理方法和光谱PLS、BPNN和LS-SVM预测模型对叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素等光合色素含量的预测精度。结果显示,采用MSC对原始光谱进行预处理和LS-SVM建模对叶绿素a含量的预测效果较好,Rp达0.898 3,RMSEP为0.140 4;采用SNV光谱预处理和LS-SVM模型对叶绿素b含量的预测其Rp为0.912 3,RMSEP为0.042 6;采用MAS预处理和PLS模型对于类胡萝卜素含量预测的Rp和RMSEP分别为0.712 8和0.062 4。结果表明:采用高光谱图像信息可较好地进行柑橘叶片叶绿素a,叶绿素b和类胡萝卜素等光合色素含量的预测,为进一步研究柑橘叶片光合色素含量与组分构成的非损伤实时检测提供了依据。     

遥感光谱信息提取不同覆盖下植被水分信号的研究进展

综述了基于遥感光谱信息的植被水分信号提取的研究进展,包括直接利用光谱反射率反演植被水分信息到建立植被水分指数(WI),再发展至利用辐射传输模型来获取植被冠层水分信息。着重评述了针对低植被覆盖条件下的提取其冠层水分信息的方法,包括利用冠层生理参数估算植被水分信号;基于去除土壤背景影响的光谱植被水分指数或辐射传输模型估算植被水分信息,以及基于多角度的星-地观测提取稀疏条件下的植被水分信息。最后讨论了针对提取低覆盖植被冠层水分信息方法的可能发展趋势。     

基于不同灌溉条件下冠层光谱与参数的关系反演冬小麦冠层含水量

为监测冬小麦冠层含水量,根据TM5的波段响应函数,将不同灌溉条件下地面实测的冬小麦冠层窄波段光谱数据转化为TM5的宽波段反射率,计算了水分指数(NDWI和WI);同时,利用地面实测数据计算了冠层含水量(FMC和EWTc),并对水分指数和冠层含水量进行回归分析。结果表明,TM5的b7比b5波段在反演冬小麦冠层水分含量方面优势明显,NDWI比WI更具优势;利用最小二乘法建立了NDWI(b4,b7)与冬小麦冠层含水量的最佳拟合方程,反演FMC和EWTc的复相关系数分别为0.576 9和0.695 6;在此基础上,对河北保定部分地区的冬小麦冠层水分含量进行了空间填图,结果显示,研究区内冬小麦冠层水分含量具有西高东低的趋势,冬小麦生长旺盛的孕穗期冠层含水量比乳熟期高。     

尘埃影响下的植被指数修正研究

植被指数是表征植被覆盖,生长状况简单有效的度量参数。本文以城市绿化主要植被大叶黄杨为例,研究叶片滞尘对植被指数的影响,并构建植被指数修正模型对植被指数进行修正优化,提高植被指数的测量精度。研究选取北京城区为研究区,采集20个采样点的200个叶片样本,利用电子分析天平、ASD高光谱辐射仪及Win FOLIA叶面积仪,分别获取叶片尘埃量、光谱信息、叶面积等数据。通过对比分析样本叶片除尘前、后光谱特征及NDVI、NDWI、NDNI、NDII、CAI、PRI植被指数分布特征差异,结合单位滞尘量与光谱数据,构建植被指数修正模型,并对修正模型进行精度检验。结果表明：大叶黄杨叶片在除尘前与除尘后的光谱曲线均表现出典型的植被光谱特征,且蓝边、红边均出现在520和705 nm处,然而在350～700,750～1 350,1 500～1 850,1 900～2 100 nm波段范围内,滞尘对叶片光谱反射率影响显著,同时对植被指数也有较大影响;通过对滞尘量定量的研究分析发现,当尘埃质量增加时, NDVI和PRI植被指数与尘埃量的线性关系变弱,而NDWI,NDII,CAI植被指数与尘埃量依然保持明显的线性关系。修正模型NDVI,NDII,CAI,PRI精度验证决定系数(R2)分别为0.547,0.430,0.653,0.960,RMSE分别为0.035,0.020,0.112,0.009。研究结果表明对以后利用植被指数进行大面积植被反演、评估时,根据滞尘量影响进行修正优化,提高反演精度有一定参考意义。     

ASTER与Landsat ETM+植被指数的交互比较

在中尺度对地观测系统中,Landsat和ASTER数据无疑是使用得最多的遥感影像数据,但是长期以来二者植被指数之间的定量关系并不清楚.因此,利用三对同日过空的Landsat ETM+和ASTER影像来考察二者植被指数(NDVI、SAVI)之间的定最关系,重点查明二者之间的差异.通过将ETM+与ASTER影像的多光谱波段...     

利用高光谱植被指数监测紧凑型玉米叶绿素荧光参数F_v/F_m

为进一步评价遥感监测紧凑型玉米叶绿素荧光参数Fv/Fm的可行性,通过开展小区紧凑型玉米试验,分析紧凑型玉米整个生育期Fv/Fm与高光谱植被指数的相关关系,建立紧凑型玉米Fv/Fm高光谱监测模型。结果表明,紧凑型玉米Fv/Fm与选取的高光谱植被指数均呈极显著正相关,其中结构敏感色素指数(SIPI)与Fv/Fm的相关性最好,相关系数(r)为0.88。用SIPI建立紧凑型玉米Fv/Fm的监测模型,其决定系数(R2)为0.812 6,均方根误差(RMSE)为0.082。研究表明,利用高光谱植被指数可以有效地监测紧凑型玉米整个生育期的Fv/Fm。     

融合可见光-近红外与短波红外特征的新型植被指数估算冬小麦LAI

考虑到短波红外特征与叶面积指数(LAI)有很好的关联,将短波红外特征的典型水分指数与基于可见光-近红外特征的植被指数相融合,尝试构建新的植被指数估算作物LAI。通过PROSAIL辐射传输模型分析新植被指数对LAI饱和响应的特征;利用2009年和2008年北京地区冬小麦实测光谱数据进行LAI估算建模与验证。结果表明：所选择的10个典型可见光-近红外植被指数分别与5个水分植被指数相结合构建的新指数,都能够有效提高与LAI的相关性,特别是在融合了含有短波红外特征的sLAIDI*指数后,新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,而对植被水分变化不敏感,LAI估算精度得到改善。研究表明：将短波红外特征引入到可见光-近红外植被指数中,构建的新植被指数对冬小麦LAI估算具有明显的优势。     

基于单叶反射光谱的转基因大麦光合特性分析

反射光谱分析可为植物叶片生理学过程、叶片表面及内部生化组分、结构特征等提供丰富信息。本文以转基因大麦及其原始栽培种为材料,基于单叶反射光谱检测研究了转基因大麦的反射光谱特征及指数的变化。研究结果表明,将不同大麦叶片反射率配对求得反射率比值曲线易于探查出不同大麦品系间反射光谱差异,且转基因大麦与传统对照差异较大的区域主要集中在650～700nm的红谷及红边位置附近,该波段的光谱反射率可能对外源基因的插入扰动反应敏感;而在550nm附近的绿峰及750nm以上近红外区的反射率基本无明显变化。反射光谱指数λRE,mND,SIPI,RRed/RGreen,PRI及NIRR800的差异性变化呈现出时间特性且取决于品系。如上述指数显著变化将意味着植物光合生理过程、功能及状态发生改变。     

棉花冠层水分含量估算的高光谱指数研究

适宜的光谱指数对于地表参数高光谱诊断模型的估算精度具有决定性作用。通过不同棉花冠层水分含量表征参数冠层等效水厚度EWT_canopy, 植株含水量VWC及其对应的光谱数据分析,构建350～2 500 nm范围内所有波段两两组合的比值指数RVI和归一化指数NDVI,分析水分含量表征参数与所有指数之间的相关关系,筛选最大相关系数对应的指数作为最佳水分指数,利用新指数构建水分含量表征参数的估算模型,并与已知的各种水分指数估算精度进行比较。结果表明：新建比值指数R_{1 475}/R_{1 424}及其归一化指数(R_{1 475}-R_{1 424})/(R_{1 475}+R_{1 424})对EWT_canopy的估算效果最佳,由其得到的估算值与实测值之间的相关系数r值达到0.849;已知指数(R₈₃₅-R_{1 650})/(R₈₃₅+R_{1 650})对VWC的估算效果最佳,由其得到估算值与实测值之间的相关系数r值为0.805。     

无人机多光谱遥感在玉米冠层叶绿素预测中的应用研究

叶绿素含量是植物生长中的重要参数,与农作物产量密切相关。无人机遥感技术作为一种新的数据获取手段,在农业中已得到广泛应用。以玉米为目标作物,将具有不同光谱响应函数的两种轻小型多光谱传感器(MCA和Sequoia),同时搭载在六旋翼无人机上,获取不同氮肥水平下大田玉米花期的多光谱影像。利用无人机影像空间分辨率高的特点,在小区尺度上,分别计算了基于两种多光谱传感器的各26种植被指数,并将其与地面实测的叶绿素含量(SPAD)值进行回归分析,研究不同波段反射率对SPAD值的敏感性,利用不同多光谱传感器及植被指数预测SPAD值的精度及稳定性。结果表明,对于具有较宽波段的Sequoia,在550 nm(绿波段)、735 nm(红边波段)的反射率对SPAD值的变化较敏感,其中,550 nm与SPAD值的相关系数最大(R2=0.802 9)。而对于较窄波段的MCA,720 nm(红边波段)的反射率与SPAD值具有较高的相关性(R2=0.724 8),550 nm(绿波段)次之。此外,由于两传感器红波段的中心波长和波段宽度不同,660 nm(Sequoia)反射率与SPAD值的相关系数为0.778 6,而680 nm(MCA)反射率与SPAD值的相关性较小,仅为0.488 6。利用无人机多光谱遥感技术预测大田玉米的SPAD值精度较高,但对于不同的多光谱传感器而言,同一植被指数却表现出较大的差异,其中,红波段和近红外波段组合构造的植被指数RVI,NDVI,PVI和MSR差异较大,具有较宽波段的Sequoia传感器优于窄波段的MCA;此外,对于Sequoia相机,GNDVI与RENDVI预测SPAD值的精度较高,RMSE分别为3.699和3.691;对于MCA相机,RENDVI预测精度最高(RMSE=3.742),GNDVI预测精度低于RENDVI(RMSE=3.912);两传感器中MCARI/OSAVI预测SPAD值精度均较低,RMSE分别为7.389(Sequoia)和7.361(MCA)。在所有的植被指数中,利用绿波段和近红外波构造的植被指数(G类),以及用红边波段和近红外波段构造的植被指数(RE类),预测SPAD值精度更高,均高于红外和近红外波段构造的植被指数;利用更多波段(三个及以上)组合构造的复杂植被指数,并不能显著提高预测精度。就预测模型而言,MCARI1更适用于对数模型,可有效提高预测精度, 而其他植被指数变化不显著。研究还发现,在小区水平SPAD值的预测方面,除NDVI和TVI,Sequoia相机对于不同氮肥条件下植被覆盖度、阴影和裸露土壤等环境背景因素具有较强的抗干扰能力;而对于MCA相机来说,TVI,DVI,MSAVI2,RDVI和MSAVI对环境背景因素非常敏感,预测SPAD精度低;此外,去除环境背景因素并不总是能够提高SPAD值的预测精度。本研究对于利用无人机多光谱遥感技术进行高精度的叶绿素含量预测具有指导意义,对于精准农业的推广和应用具有一定的借鉴价值。     

冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法

针对当前作物叶面积指数遥感反演过程中,在不同生育时期采用相同的植被指数进行反演存在叶面积指数反演精度较低的问题。以冬小麦为研究对象,选取了对冬小麦覆盖度响应程度不同的六种宽带和四种窄带共10种植被指数,分析比较了在冬小麦整个生育期选用当前广泛使用的归一化植被指数(NDVI)反演冬小麦的LAI和在冬小麦不同生长阶段选用不同的植被指数反演冬小麦LAI的结果差异。在冬小麦整个生育期内使用NDVI反演小麦LAI得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.558 5,RMSE=0.320 9。改进的比值植被指数(mSR)适合于反演冬小麦生长前期(拔节期之前)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的相关系数r=0.728 7,均方根误差RMSE=0.297 1;比值植被指数(SR)适于反演冬小麦生长中期(拔节到抽穗前),得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.654 6,RMSE=0.306 1;NDVI适于反演冬小麦生长后期(抽穗到成熟期)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.679 4,均方根误差RMSE=0.316 4。 研究表明：在冬小麦的不同生育时期,根据地表作物覆盖度的变化和反射率的变化,选择不同的植被指数建立冬小麦LAI的反演模型获得的反演精度均高于在冬小麦整个生育期使用NDVI获得的反演结果。说明在冬小麦的不同生育时期选择不同的植被指数构建LAI的分段反演模型可以改善冬小麦LAI的反演精度。