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| 基于GF-1号卫星WFV数据反演玉米叶面积指数 |
| 王立辉1,4， 杜 军2， 黄进良1,4， 杨瑞霞3， 黄 维1,5 |
| 1.中国科学院 测量与地球物理研究所， 武汉； 2.河南省科学院 地理研究所， 郑州；3.中国科学院 遥感与数字地球研究所， 北京； 4.湖北省环境与灾害监测评估重点实验室， 武汉； 5.中国科学院大学， 北京 |
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| 王立辉1,4， 杜 军2， 黄进良1,4， 杨瑞霞3， 黄 维1,5 |
| 1.中国科学院 测量与地球物理研究所， 武汉； 2.河南省科学院 地理研究所， 郑州；3.中国科学院 遥感与数字地球研究所， 北京； 4.湖北省环境与灾害监测评估重点实验室， 武汉； 5.中国科学院大学， 北京 |
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摘要 叶面积指数(Leaf Area Index， LAI)是描述作物生长状况的重要生理生态参数之一.该文以河南封丘县玉米为研究对象，利用中国高分辨率对地观测系统的首发星——高分一号(GF-1)WFV数据，计算4种常用的植被指数，包括归一化植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI)、比值植被指数(simple ratio，SR)、土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index，SAVI) 和修正的土壤调节植被指数(modified soil-adjusted vegetation index，MSAVI).结合地面同步实测的玉米LAI数据，建立各植被指数与实测LAI的统计回归模型.结果表明：研究区玉米LAI和4种植被指数之间均有较强的相关性，其中，MSAVI-LAI的指数模型相关系数达到了0.842 6，LAI反演精度最高.使用独立的野外观测数据对模型进行验证，平均相对误差为4.85%，均方根误差(root mean square error， RMSE)仅为0.183，表明该文建立的LAI经验统计模型具有较高的精度，利用GF-1 WFV 影像可以快速、准确地监测河南封丘玉米LAI，GF-1影像用于LAI等地表参量遥感定量反演具有巨大的潜力.2014年8月中旬，封丘大部分地区玉米LAI大于4，玉米长势较好.该研究结果可为利用经验统计模型反演河南玉米LAI提供参考.
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收稿日期: 2016-01-25
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| 引用本文: |
王立辉1,4， 杜 军2， 黄进良1,4， 杨瑞霞3， 黄 维1,5. 基于GF-1号卫星WFV数据反演玉米叶面积指数[J]. , 2016, 55(1): 0-0.
王立辉1,4， 杜 军2， 黄进良1,4， 杨瑞霞3， 黄 维1,5. . , 2016, 55(1): 0-0.
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| 链接本文: |
| http://xuebaotest.ccnu.edu.cn/zk/CN/ 或 http://xuebaotest.ccnu.edu.cn/zk/CN/Y2016/V55/I1/0 |
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