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《地理学核心问题与主线——中国地理学会2011年学术年会暨中国科学院新疆生态与地理研究所建所五十年庆典论文摘要集》2011年
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基于PROSAIL模型-BP神经网络的森林叶面积指数反演

孟丹  李小娟  韩洁  
【摘要】:植被叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是确定陆地生态系统物质和能量交换大小的一个重要结构参数。森林LAI是森林生物量估测和病害评价的有效参数,也是表征林分长势和预测森林产量的重要林学指标之一。本文利用HJ-1B CCD影像数据采用PROSAIL,物理模型及BP神经网络方法估算北京山区森林叶面积指数,并用Li-Cor LAI-2200植物冠层分析仪采集的数据进行验证。首先根据LOPEX 93数据库和JHU光谱数据库选择植物生化参数和光谱数据,以PROSAIL模型模拟植被冠层反射率,建立LAI与植被冠层反射率的查找表。选取与HJ-1BCCD影像四个波段中心波长对应的波段反射率及构建植被指数(DVI、RVI、NDVI、SAVI)。利用BP神经网络对4个波段中心波长光谱反射率和4种植被指数进行样本训练,进而用训练好的人工神经网络估算研究区的LAI。最后,以地面实测LAI值对BP神经网络估算的LAI结果进行验证。结果表明,LAI估算结果与地面实测LAI具有很好的一致性,BP神经网络模型估算LAI的精度约75%。

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