GF-6 WFV光谱植被指数模型的叶面积指数反演

农业是国家经济发展的基础支柱,同时也是社会发展的基础产业。我国农业遥感技术的进步和发展,大量遥感卫星发射升空,如高分1号、 2号和6号等,为我国农情监测、作物长势、农业产业结构调整提供了重要技术支撑。农业遥感成为农业科技创新和精准农业的重要手段。叶面积指数(LAI)是一种可用来衡量植被冠层生理与生化的关键指标,不仅可以用来评估植被冠层表面的最初能量交换情况,提供相应的结构定量数据,还能反映植被冠层的光谱能量信息。同时,在陆地气候变化情况下,叶面积指数是陆地生态系统和土地利用过程生产力模型的关键输入。此外,研究发现植被冠层受人为活动和气候变化的直接或间接影响时,叶面积指数也是陆地生态系统应对气候变化十分重要的衡量标准。因此,针对GF-6 WFV遥感影像叶面积指数反演研究较少和传统光谱植被指数模型机理性、稳定性较弱的问题。基于GF-6 WFV遥感影像以栾城县为试验区,通过光谱植被指数与实测叶面积指数构造5种传统光谱植被指数模型和15种红边参与的光谱植被指数模型反演乳熟期叶面积指数,采用R²和RMSE进行模型评价,同时利用未参与建模的实测叶面积指数和MODIS LAI产...     

基于环境星CCD数据的环境植被指数及叶面积指数反演研究

利用PROSAIL前向模型模拟的植被冠层光谱,在植被指数构造时,引入修正大气、土壤背景影响的蓝、绿波段,构建了避免过早饱和的环境植被指数(environmental vegetation index,EVI)。基于多个典型冬小麦生育期的地面观测数据,建立基于EVI-LAI长时间序列反演模型,并对模型进行不同品种间的交叉检验。研究表明,EVI建立的叶面积指数(leaf area index,LAI)反演模型精度优于同类植被指数模型,并具有较好的普适性,能应用于冬小麦遥感多时相长势监测及LAI反演。     

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。     

基于Hyperion高光谱数据的温带森林不同冠层结构的光谱特征分析

冠层是植被进行生态过程的主要层次,森林冠层结构影响冠层生化组分的遥感反演,因此对其光谱特征的分析有助于提高冠层生化组分反演的精度。以长白山温带阔叶红松林为研究对象,利用Hyperion高光谱数据提取不同林冠反射率,运用连续统去除和光谱一阶微分法进行光谱变换,定量分析森林冠层的光谱特征。通过计算样方阔叶树种优势度(BFDI),以及一系列光谱指数(NIR,NDVI,EVI,NDNI,SPRI*NDVI和SPRI*EVI),探讨冠层结构组成对其光谱特征及光谱指数的影响。结果表明：(1)相比阔叶林冠层,针阔混交林、美人松林和樟子松林冠层光谱的红边有左移趋势,斜率明显下降,蓝边、黄边斜率特征也相应减弱,近红外波段反射率明显下降,可见光波段的归一化反射率有上升趋势,表明不同林冠,尤其针叶林与阔叶林林冠之间的光谱特征差异明显。(2)BFDI对冠层NIR反射率和三边斜率有明显的影响,与光谱指数显著相关(P<0.01),表明BFDI影响森林光谱指数。BFDI与NDVI,EVI,SPRI*EVI,NIR,SPRI*NDVI,NDNI的R2分别达到0.90,0.83,0.83,0.81,0.68,0.59,揭示了BFDI对于冠层绿度、叶面积指数、植被生产力以及冠层叶氮浓度等植被参数存在一定影响。研究表明,利用星载高光谱数据结合地面样方调查可以很好地阐明林冠结构组成对于光谱特征的影响,也对优化植被冠层生化组分和森林生态系统生产力的遥感反演具有借鉴意义。     

基于Sentinel-2影像与PROSAIL模型参数标定的玉米冠层LAI反演

叶面积指数(LAI)与植被光合作用、蒸腾作用、生物量的形成等有密切联系,是玉米长势监测、灾害胁迫监测、产量预测等重要参数之一,也是辐射传输模型、作物生长模型等机理模型的一个重要参数。Sentinel-2卫星是“全球环境与安全监测”计划的第二颗卫星,具有较高的时空分辨率,且具有红边波段,其可见光和近红外波段的分辨率为10m,是农业遥感应用的理想数据源。PROSAIL辐射传输模型是遥感反演玉米冠层LAI的有效途径,然而在反演中存在输入参数不确定性大、调参困难、病态反演、速度慢等问题。模型的参数标定能够获取观测反射率及不确定性范围内的参数取值,提供丰富准确的参数信息,降低模型反演过程中的偏差。为探索参数标定在玉米冠层LAI反演中的应用,研究以Sentinel-2A卫星影像为数据源,使用马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)对PROSAIL模型进行参数标定,通过加入5%的观测光谱不确定性,获取各参数在不确定性范围内的后验取值概率分布,以优化反演过程中的参数设置,提高LAI反演精度。研究结果表明：（1）PROSAIL模型对可见光和近红外波段较为敏感的输入参数有LAI、叶片叶绿素含量及结构系数,将此三个参数作为查找表反演中的可变参数能够有效地进行LAI的反演,反演精度的决定系数达0.7以上。（2）MCMC方法能够对PROSAIL模型进行参数标定,获取研究区内玉米各参数取值分布信息,参数后验分布与实际情况接近,表明利用MCMC方法进行参数标定可行有效。（3）通过参数标定可以有效提高LAI的反演精度,在降低反演偏差和异常值方面尤为明显,参数标定优化后的反演平均偏差由原先的20%降低至8%,同时估算精度由76%提高至90%。研究结果表明：利用MCMC进行PROSAIL模型参数标定,能够提高PROSAIL模型的LAI反演精度,降低反演偏差,为利用PROSAIL辐射传输模型提高作物冠层参数反演精度提供借鉴。     

倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析

倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度（LAD）为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明：叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折＞根倒＞茎倒＞未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒＞茎折＞茎倒＞未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加,LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R2为0.811,RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情遥感监测提供先验知识。     

用冠层光谱比值指数反演条锈病胁迫下的小麦含水量

通过高光谱遥感估测条锈病胁迫下的小麦冠层水分含量。通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱、相对含水量(relative water content,RWC) 以及调查小麦条锈病病情指数(disease index,DI)。研究发现随着小麦RWC的减少,冠层光谱反射率在近红外区域(900～1 300 nm)逐渐降低,而在短波红外区域(1 300～2 500 nm)逐渐增大,且RWC与DI间具有强负相关性。对冠层光谱进行平滑处理,利用冠层光谱近红外与短波红外水分敏感波段构建比值指数,然后建立以比值指数为变量的反演RWC线性模型,并分析对比各模型反演RWC的精度以及稳定性,结果发现比值指数R_{1 300}/R_{1 200}反演RWC的精度及稳定性(R2=0.63)都优于其他指数,其线性模型反演绝对误差为3.43,相对误差(relative error,RE)为4.78%。该研究结果不仅为判别小麦病害提供辅助信息,而且也为未来利用高光谱图像反演植物含水量提供理论与方法支持。     

冬小麦叶面积指数遥感反演方法比较研究

叶面积指数(leaf area index, LAI)是反映作物生长状况和进行产量预测预报的主要指标之一,对诊断作物生长状况具有重要意义。遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。利用高光谱遥感影像,结合田间同步实验数据,探讨不同方法对冬小麦叶面积指数遥感反演的能力。介绍了支持向量机、离散小波变换、连续小波变换和主成分分析四种LAI反演方法。分别利用上述四种方法构建冬小麦LAI反演模型,并对不同算法反演的LAI模型进行了真实性检验。结果显示,支持向量机非线性回归模型精度最高,对冬小麦LAI估算能力最强,反演值与实测值拟合的决定系数为0.823 4、均方根误差为0.419 5。离散小波变换法和主成分分析法都是基于特征提取和数据降维,其多元变量回归分析对LAI估算能力相近,决定系数分别为0.697 1和0.692 4,均方根误差分别为0.605 8和0.554 1。连续小波变换法回归模型精度最低,不适宜直接用其小波系数来反演LAI。结果表明,非线性支持向量机模型最适宜用于研究区域的冬小麦LAI反演。     

运用PLS算法由小麦冠层反射光谱反演氮素垂直分布

文章提出了利用遥感光谱数据反演小麦冠层氮素垂直分布的化学计量学方法,运用偏最小二乘算法(PLS),穷尽测定的小麦田间冠层可见光和近红外光谱不同波长处的冠层光谱反射率及其组合与小麦不同层次的叶绿素、叶片全氮含量之间的关系。通过2001～2002年的建模和2003～2004年的验证试验,求得了用PLS算法对叶片全氮上层、中层、下层垂直分布估算结果的相关性。表明PLS算法能够用于反演作物冠层生物化学参数的垂直分布。运用PLS的小麦氮素垂直分布的估算方法,较以往单一冠层估算方法精度明显提高,对于生产上迫切需求对作物中、下层叶片氮素状况的监测来指导适时和适量施肥具有指导意义。     

利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究

人工田间会诱发不同等级的小麦条锈病,在不同生育期需测定染病冬小麦冠层光谱以及相应小麦的病情指数。把冠层光谱一阶微分数据与相应的小麦病情指数进行相关分析,采用单变量线性和非线性回归技术,选取部分样本建立小麦的病情指数估测模型,并利用其余的样本对模型进行检验。结果表明,病情指数与一阶微分在432~582nm,637~701nm和715~765nm波长区域内具有极显著的相关性。以蓝边内一阶微分总和(SDb)与红边内一阶微分总和(SDr)的归一化值作为变量的模型是估测病情指数的最佳模型,其RMSE为5.73%。研究表明,可用高光谱信息监测作物的病害情况,且精度较高。利用高光谱遥感监测病害程度及其影响具有实际的应用价值。     

基于核驱动模型参数反演的作物株型遥感识别

传统的单一方向遥感只能得到地面目标一个方向的辐射量,缺乏足够信息来同时推断像元的波谱和空间结构。多角度的反射光谱对于植被结构特征的估算及类型鉴别比垂直光谱具有明显的优越性。将多角度观测数据和核驱动模型结合,构建了基于核参数各向同性核所占比例(f_iso),几何光学核所占比例(f_geo)和体散射核所占比例(f_vol)的植被结构参数敏感指数(SPEI)来进行作物株型的遥感识别,并将SPEI与结构散射指数(SSI)和归一化差异参数指数(NDFI)等对紧凑型品种京411和披散型品种中优9507的实测多角度冠层方向反射率数据进行了核参数的反演,不同指数对作物株型结构表现出的敏感性依次为：SPEI＞SSI＞NDFI。SPEI较以往学者构建的指数对不同株型品种遥感识别具有更好的敏感性,该方法可以在其他作物上拓展应用,具有很好的理论基础和应用前景。     

基于近地遥感系统的小麦玉米冠层RVI和NDVI获取影响因素分析

以大型喷灌机为平台的近地遥感技术可有效观测作物的生长状态,对田间生产管理和作物水肥需求特性等研究具有十分重要的意义。由于在遥感观测过程中,作物冠层具有二向反射特性,因此不同观测方式会影响遥感观测结果。通过自行搭建的近地遥感系统模拟大型喷灌机平台的实地观测条件,使用双通道光谱传感器获取小麦与玉米冠层的光谱反射率信息,引入变异系数CV对由冠层二向反射特性引起的信息数据变幅进行量化,并采用影响因素权重W分析各观测参数对数据变幅的影响程度。通过获取2019年冬小麦返青期至灌浆期、夏玉米V7-V14生育期的冠层近红外波段（810 nm）和红光波段（650 nm）的反射率数据,分析多种观测因素对比值植被指数（RVI）数据和植被归一化指数（NDVI）数据的影响。结果表明,观测高度（0.5~2.5 m）、观测频率（2~60次·min-1）和移动速度（0~4 m·min-1）与观测结果无显著相关关系（p＞0.05）,观测时刻（8:00-18:00）、观测天顶角（-60°~60°）和观测方位角（0°~180°）与观测结果相关关系极为显著（p＜0.01）;小麦和玉米的冠层RVI、NDVI数据获取结果主要取决于冠层覆盖程度,在相同叶面积指数（LAI）情况下观测结果也会因观测时刻、观测方位角和观测天顶角的差异而受到不同程度的影响;冠层光谱反射率信息二向反射特性明显,小麦冠层RVI和NDVI变异系数分别为15%~50%和2%~50%,玉米冠层RVI和NDVI变异系数分别为10%~33%和18%~39%;进行观测时,应尽量选择在太阳天顶角较稳定的12:00-14:00时段,并尽量缩短观测时长,还应选择固定的观测角度,注意阴影效应与热点效应的影响;此外,在小麦返青至拔节期、抽穗至扬花期获取RVI和NDVI时,还应分别注意观测天顶角、观测时刻对测量精度的干扰。研究结果可为快速获取高精度的小麦、玉米冠层光谱反射率数据提供技术支撑。     

倒伏胁迫对水稻可视茎叶穗比率的影响及光谱响应解析

倒伏胁迫下作物的冠层光谱响应机理解析,是大范围作物倒伏灾情遥感监测的重要基础。倒伏胁迫直接改变了遥感光谱探测视场内的可视茎叶穗比率,通过解析冠层光谱与可视茎叶穗比率间的关系,探索不同强度的倒伏胁迫下水稻可视茎叶穗组分变化规律及其与冠层光谱响应规律,为大范围作物倒伏灾情遥感监测提供理论支持。以2017年江苏省兴化市、大丰区的实发倒伏水稻为研究对象,在野外观测实验的支持下,分析不同倒伏强度的倒伏水稻冠层光谱变化规律,并对不同倒伏强度下的冠层可视茎叶穗比率与倒伏角度进行相关性分析,筛选能有效表征倒伏强度的敏感农学参数,采用灰色关联分析法构建倒伏水稻冠层光谱指标与敏感农学参数之间的响应模型,实现水稻倒伏灾情的光谱诊断,并利用野外实测样本评价诊断精度。研究结果表明,随着倒伏强度的加大,冠层光谱表现出规律性变化,红光波段与近红外波段响应较为明显,“红边”位置明显“蓝移”,且“红边”振幅与“红边”面积增大,说明红光波段和近红外波段对水稻倒伏胁迫强度较为敏感;冠层可视叶茎比存在随倒伏强度增加而减少的规律,其相关性可达0.715,说明倒伏后的水稻冠层可视叶茎比对于倒伏强度有着较好的表征能力;通过对可视叶茎比与冠层高光谱反射率进行相关性分析,分别于红光波段和近红外波段内筛选出698与1 132 nm作为敏感波段,进而计算特征植被指数;利用灰色关联分析构建了基于特征植被指数的水稻可视叶茎比光谱响应模型,检验样本的决定系数为0.635,以可视叶茎比预测结果进行倒伏灾情等级划分的精度达到82%。因此,倒伏发生后水稻冠层的茎、叶、穗等组分在光谱探测器视场中的贡献比例发生了规律性改变,茎、叶、穗本身光谱反射率差异和视场内比率差异直接反映于倒伏水稻冠层光谱差异,其中可视叶茎比能有效表征受倒伏胁迫的水稻群体结构变化,与倒伏强度具有较好的响应关系,不同倒伏强度的可视叶茎比与水稻冠层光谱之间的响应规律可以有效区分倒伏灾情等级,有助于为区域尺度的水稻倒伏灾情遥感监测提供先验知识。     

基于热点效应的不同株型小麦LAI反演

针对小麦株型对LAI反演精度的制约,利用地面实测的多角度数据,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(670 nm)和近红外波段(800和860 nm)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860 nm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0.943 1和0.909 2;对披散型小麦中优9507,由800 nm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0.964 8和0.895 6。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。     

基于高光谱数据和模型反演植被叶面积指数的进展

植被叶面积指数(Leaf Area Index , LAI)是陆面过程中影响陆-气交换的重要参数,也是表征植被冠层结构最基本的参量之一。准确而快速地获取LAI是植被-气候相互作用、植被生态和农作物估产研究不可缺少的工作。本文首先针对LAI和高光谱遥感进行概述,然后从不同平台高光谱传感器数据和不同反演方法两个角度总结了国内外近些年来高光谱遥感LAI的研究进展,最后分析了高光谱遥感反演LAI的未来发展方向。     

基于CHRIS数据的新型植被指数的LAI估算研究

叶面积指数(LAI)作为重要的植被冠层结构参数,对其进行正确估算一直是遥感应用研究的重点。CHRIS/PROBA是目前具有较高分辨率(17 m)的高光谱多角度数据,该数据在反演LAI方面有着重要的应用价值。本次研究应用辐射传输ACRM模型来模拟一系列LAI在不同观测天顶角(-80°～+80°)情况下的植被光谱数据,在此基础上利用红波段和近红外波段构建了一个新型高光谱多角度植被指数HDVI,并成功地应用于CHRIS/PROBA数据对LAI的估算。结果表明：(1)相比光谱指数NDVI和多角度指数HDS,新指数能更好地利用光谱和多角度双重信息,与研究区LAI有着更好的相关性,决定系数R2高达0.734 7。(2)利用LAI-HDVI最优拟合方程关系来估测LAI值,得到了研究区的LAI分布图,LAI估算精度均方根误差RMSE为0.619 8。     

晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法

利用高光谱遥感技术,分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律,建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。研究结果表明：（1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析,结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**,达显著和极显著水平。（2）利用相关性分析,得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*,均达到显著水平。SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性,可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。（3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出,叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势,在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷,在540～600,1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰;三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。（4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内,光谱反射率与LAI总体呈现负相关性,500～600 nm处有一个波峰。（5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°,60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出：60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平,比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、再次归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系;90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系,NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系;30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。综合分析CSRVI指数、NDVI指数的相关性最高,这两种指数最具有估算LAI的潜力。（6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型,结果表明,正常播期条件下,其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X;晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1,两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量,可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测;通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。     

冬小麦冠层光谱的方向性特征分析

二向性反射因入射和观测的角度变化而变化,合理选择遥感观测角度、太阳天顶角等为提高遥感应用精度提供可能。通过采用各向异性因子和各向异性指数定量分析了冬小麦冠层窄波段二向性反射率及NDVI的方向性特征。分析结果表明：主平面内二向性反射率的各向异性最强,垂直主平面最弱,其他平面介于前两者之间;可见光波段反射率随观测天顶角的敏感性大于近红外波段;反射率对太阳天顶角的敏感性随着观测天顶角的增大而增大。前向NDVI整体上大于后向,且NDVI随着太阳天顶角的增大呈增大趋势。为了减少观测方式所带来的不确定性,应尽量选择近红外波段和小太阳天顶角,估算结构参数时应尽量选择主平面进行遥感观测,在利用NDVI估算生物物理参数时尽量远离“热点”区域。