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基于Landsat-8遥感数据和PROSAIL辐射传输模型反演叶面积指数被引量：8: 2016年; 为了探讨Landsat 8 OIL数据在LAI大范围反演方面的应用潜力,使用Landsat 8 OIL影像,通过PROSAIL辐射传输模型,采用3种波段组合(Band2-7,Band2-5,Band3-5)建立了3个模拟冠层反射率-叶面积指数(LAI)查找表,用2种代价函数(Geman and Mc Clure代价函数,均方根误差代价函数)实现了对玉米、土豆、森林LAI的定量反演,并用LAI-2200测量数据作为相对真值对反演精度进行评价。结果表明:(1)使用Landsat 8数据,通过PROSAIL模型反演叶面积指数的精度是可以接受的,RMSE范围为在[0.892 4,1.205 0],R2范围为[0.721 3,0.873 3]。(2)Band5(近红外),Band4(红)Band3(绿)的波段组合反演效果在3种组合中精度最高,平均RMSE=0.993 1,R2=0.787 3。(3)Geman and Mc Clure代价函数比常用的均方根误差代价函数得到了更高的反演精度,平均RMSE=0.940 5,R2=0.817 5。(4)相对最优的反演策略是Band5,Band4,Band3的波段组合结合GM代价函数,RMSE=0.892 4,R2=0.873 3。(5)存在玉米土豆的反演值普遍低于测量值,而森林的反演值普遍高于测量值的问题。; 杜育璋姜小光张雨泽黄成刘朝霞刘亮; 关键词：叶面积指数 LANDSAT 查找表

基于高光谱数据和模型反演植被叶面积指数的进展被引量：13: 2012年; 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。; 张佳华杜育璋刘学锋何贞铭YangLi-min; 关键词：高光谱遥感叶面积指数反演模型

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杜育璋