不同葉面積指數(shù)反演方法比較研究_劉曉臣

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1、北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)網(wǎng)絡(luò)版(預(yù)印本),2008年第2期,2008-06-30ActaScientiarumNaturaliumUniversitatisPekinensisOnLineFirst,No.2,June30,2008論文編號(PaperCode):pkuxbw2008025http:PPbdxbw.chinajournal.net.cn不同葉面積指數(shù)反演方法比較研究1,22,12劉曉臣范聞捷田慶久徐希孺12南京大學(xué)國際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所,南京210093;北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所,北京

2、100871;通訊作者,E-mail:fanwj@pku.edu.cn摘要以PROSAIL模型模擬數(shù)據(jù)和地面實(shí)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分別分析了土壤背景、冠層反射率非各向同性以及隨機(jī)噪聲等因素對幾類代表性反演方法的影響(植被指數(shù)法、二階微分法、模型反演法以及方向性二階微分法)。結(jié)果表明在不同條件下,各類反演方法的反演精度差別較大。植被指數(shù)NDVI對幾種因素的濾除能力都較差,反演精度最低;模型反演精度高于植被指數(shù)方法,但會受到土壤背景的影響;二階微分方法雖然能部分消除土壤背景的影響,但受冠層反射率非各向同性的限制。文中提出

3、的方向性二階微分法能較好地消除土壤背景和冠層反射率非各向同性的影響,反演精度較前者有所提高,但二階微分方法易受噪聲影響。關(guān)鍵詞葉面積指數(shù);反演方法;方向性二階微分中圖分類號P23ComparativeAnalysisamongDifferentMethodsofLeafAreaIndexInversion1,22,12LIUXiaochen,FANWenjie,TIANQingjiu,XUXiru12InternationalInstituteforEarthSystemScience,NanjingUnive

4、rsity,Nanjing210093;InstituteofRemoteSensingandGeographicInformationSystems,PekingUniversity,Beijing100871;CorrespondingAuthor,E-mail:fanwj@pku.edu.cnAbstractBasedonthesimulateddataproducedbyPROSAILmodelandfieldtestdata,theauthorsrespectivelyanalyzedmanykind

5、soffactorswhichaffectsomerepresentativeinversionmethods,suchasVI,secondderivative,modelinversionandthedirectionalsecondderivative.Thefactorstakenintoaccountincludebackground,directionalvariationofcanopyreflectanceandrandomerrorsandsoon.Theresultsdemonstratet

6、hatundervariousconditions,therearehugedifferencesaraongtheinversionresultsresultedfromthesemethods.VegetationindexNDVIhasthelowestaccuracy,couldnotavoidthoseinfluences.TheaccuracyofmodelinversionisbetterthanthatofVImethod,butisstillinfluencedbythevarietyofba

7、ckgrounds.Thesecondderivativecanpartlyremovetheinfluenceofbackgrounds,butitisalsolimitedbytheanisotropyofcanopyreflectance.Bycomparison,thedirectionalsecondderivativecanimproveinversionaccuracythroughremovingtheinfluencesfromthesoilbackgroundanddirectionalva

8、riationofcanopyreflectancesimultaneously.Assecondderivativeissensitivetonoise,theeliminationofnoiseiscrucialtotheinversionresult.Keywordsleafareaindex;inversionmethod;directionalsecondderivative

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