%0 Journal Article
%T A Study for Estimating the Main Tree Species Leaf Area Index in Northeast Based on Hyperspectral Data<br>东北主要绿化树种叶面积指数(LAI)高光谱估算模型研究
%A TANG Xu-guang
%A LIU Dian-wei
%A SONG Kai-shan
%A ZHANG Bai
%A JIANG Guang-jia
%A YANG Fei
%A XU Jing-ping
%A <br>汤旭光
%A 刘殿伟
%A 宋开山
%A 张柏
%A 姜广甲
%A 杨飞
%A 徐京萍
%J 遥感技术与应用
%D 2010
%I 
%X 以东北主要绿化树种为研究对象,分别在长春市南湖公园和长春公园获取了共240组树冠高光谱反射率及相应的LAI数据。对数据进行相关分析,以确定反演LAI的敏感波段,而后分别运用6种植被指数、神经网络以及小波分析等3种方法进行估算。研究结果表明,3种方法估算树冠LAI都取得了较好的效果：① 与RVI、NDVI相比,由DVI、RDVI、MSAVI、TVI等植被指数建立的估算模型可以提高LAI的估算精度；② 神经网络在拟合光谱反射率与树冠LAI关系时明显优于植被指数法（R2 达0.850）；③ 小波能量系数与LAI相关性较好,单变量回归分析R2 可达0.683,部分小波能量系数估算LAI的精度优于植被指数法,并且验证R2 也较高,说明其稳定性较好,多元变量回归分析能够实现各小波能量系数间的优势互补,R2 可达0.794。
%K LAI<br>高光谱遥感
%K LAI
%K 植被指数
%K 神经网络
%K 小波分析
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=6F56B81324C1B239DA82AE08A4344F0C&aid=B1D195AA90FBDFEC8799C03DBD34F5E8&yid=140ECF96957D60B2&vid=C5154311167311FE&iid=38B194292C032A66&sid=9DC563A0FEFC04F9&eid=4B168891B5E5FB30&journal_id=1004-0323&journal_name=遥感技术与应用&referenced_num=0&reference_num=18