【作者】 杨帆
【关键词】 LAI反演 统计模型 Landsat8 PROSAIL模型 OLI
【导师姓名】包玉海
【学位名称】硕士
【学位年度】2016
【授予单位】内蒙古师范大学
【分类号】 P343.3
【录入时间】2017-05-14
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【摘要】草地作为一种可再生资源,不仅为人类提供了所需的畜产品和植物资源,同时草地还具有防风、固沙、保持水土、维持生态平衡等重要的生态功能,以及重要的旅游功能。叶面积指数LAI是植被生理过程模拟的重要参数之一,对植被气候关系、全球气候变化研究等具有重要意义。内蒙古草原属于代表性温带草原生态类型,在温带草原中具有代表性。本研究选取Landsat8-OLI数据为基础数据,对内蒙古草原LAI采用统计模型和PROSAIL辐射传输模型来反演草原LAI。选择与地面实测LAI相关性最好的MSAVI植被指数,构建指数函数、对数函数、一元线性函数、幂函数等统计模型,根据相关系数R2确定LAI-MASVI一元线性模型可以很好的模拟草原LAI。固定部分参数的方法对PROSAIL模型各参数进行敏感性分析,确定模型参数取值,建立草地冠层反射率-LAI查找表,反演不同草原类型的草地LAI。对比分析两种方法反演LAI的精度,选取不同草原类型最优反演模型,得到不同草原类型LAI空间分布图。研究主要得到以下结论：1)建立多种植被指数与地面实测LAI值的相关关系,选择了与LAI相关关系最好的MSAVI植被指数用于建立统计模型。根据不同草原类型,建立LAI-MSAVI的统计模型,优选出LAI-MSAVI一元线性函数为反演LAI的最优统计模型。统计模型对荒漠草原的拟合度最好,其次是典型草原。2)结合Landsat8-OLI卫星遥感数据和地面同步观测获取的LAI值,利用PROSAIL模型反演冠层反射率,运用查找表方法计算已知反射率的LAI值,反演出研究区LAI影像。PROSAIL模型模拟出的草甸草原叶面积指数LAI与地面实测的相关性最好,而PROSAIL模型模拟出的荒漠草原面积指数LAI是精度最好的,最为准确的。3)对比分析了两种反演草原LAI模型的精度。在植被覆盖度较低的荒漠草原利用统计模型可以准确的反演研究区草原LAI值,而在覆盖度较高的草甸草原和典型草原,使用冠层辐射传输模型PROSAIL模型更适用于反演LAI值。...
【全文】草地作为一种可再生资源,不仅为人类提供了所需的畜产品和植物资源,同时草地还具有防风、固沙、保持水土、维持生态平衡等重要的生态功能,以及重要的旅游功能。叶面积指数LAI是植被生理过程模拟的重要参数之一,对植被气候关系、全球气候变化研究等具有重要意义。内蒙古草原属于代表性温带草原生态类型,在温带草原中具有代表性。本研究选取Landsat8-OLI数据为基础数据,对内蒙古草原LAI采用统计模型和PROSAIL辐射传输模型来反演草原LAI。选择与地面实测LAI相关性最好的MSAVI植被指数,构建指数函数、对数函数、一元线性函数、幂函数等统计模型,根据相关系数R2确定LAI-MASVI一元线性模型可以很好的模拟草原LAI。固定部分参数的方法对PROSAIL模型各参数进行敏感性分析,确定模型参数取值,建立草地冠层反射率-LAI查找表,反演不同草原类型的草地LAI。对比分析两种方法反演LAI的精度,选取不同草原类型最优反演模型,得到不同草原类型LAI空间分布图。研究主要得到以下结论：1)建立多种植被指数与地面实测LAI值的相关关系,选择了与LAI相关关系最好的MSAVI植被指数用于建立统计模型。根据不同草原类型,建立LAI-MSAVI的统计模型,优选出LAI-MSAVI一元线性函数为反演LAI的最优统计模型。统计模型对荒漠草原的拟合度最好,其次是典型草原。2)结合Landsat8-OLI卫星遥感数据和地面同步观测获取的LAI值,利用PROSAIL模型反演冠层反射率,运用查找表方法计算已知反射率的LAI值,反演出研究区LAI影像。PROSAIL模型模拟出的草甸草原叶面积指数LAI与地面实测的相关性最好,而PROSAIL模型模拟出的荒漠草原面积指数LAI是精度最好的,最为准确的。3)对比分析了两种反演草原LAI模型的精度。在植被覆盖度较低的荒漠草原利用统计模型可以准确的反演研究区草原LAI值,而在覆盖度较高的草甸草原和典型草原,使用冠层辐射传输模型PROSAIL模型更适用于反演LAI值。