A Study for Estimating the Main Tree Species Leaf Area Index in Northeast Based on Hyperspectral Data
东北主要绿化树种叶面积指数(LAI)高光谱估算模型研究

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。