基于不同地面測定方法的華西雨屏區(qū)闊葉林葉面積指數的遙感反演.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、葉面積指數(Leaf area index,LAI)作為反映森林冠層結構的一個重要參數,與植被生物活動中的許多生物、物理過程直接相關。闊葉林地在華西雨屏區(qū)廣泛分布,是華西雨屏區(qū)中典型的頂級演替類型,對整個華西雨屏區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性起著重要作用。對華西雨屏區(qū)闊葉林葉面積指數進行研究,可為該地區(qū)維持森林生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定和森林可持續(xù)經營規(guī)劃提供科學依據。但山地闊葉林冠層結構極為復雜,采取不同的地面實測方法對遙感估測的LAI影響較大。故以四川省雅

2、安市上里鎮(zhèn)為研究區(qū),采用異速生長方程法、半球攝影法和LAI-2000冠層分析儀三種地面測定方法獲取的研究區(qū)闊葉林的LAI,結合RVI、NDVI等七個常用植被指數,使用多元逐步回歸及偏最小二乘回歸建立闊葉林LAI估測模型,并對不同方法獲取的模型進行了比對分析,選擇適合本區(qū)域遙感估測LAI的地面實測方法,結論如下:
  (1)半球攝影法獲取的樣地LAIe為2.78±0.72m2/m2; LAI-2000冠層分析儀獲取的樣地LAIe為3

3、.64±1.06m2/m2;而異速生長方程法獲取的樣地真實LAI為6.29±0.99m2/m2。所得葉面積指數同七個植被指數進行Person相關性分析,RVI、NDVI、SAVI、TNDVI、SLAVI同異速生長方程法、半球攝影法及LAI-2000獲取的LAI均表現出很好地相關性(|ρ|>0.3)。
  (2)使用多元線性回歸方法建立了研究區(qū)闊葉林LAI估測模型,異速生長方程法所得模型Y=3.089*NDVI+0.89* SLAV

4、I+1.15*VI3+2.749(R2=0.714,RMSE=0.45,P=79%);半球攝影法所得多元回歸模型為Y=2.721*NDVI+0.577* SLAVI+0.587(R2=0.651,RMSE=0.49,P=72%);LAI-2000冠層分析儀所得多元回歸模型為Y=1.733*RVI-18.593*NDVI+6.900(R2=0.625,RMSE=0.51,P=69%)。異速生長方程法所得模型在判定系數及精度上均高于半球攝影

5、法和LAI-2000所得模型。
  (3)使用偏最小二乘回歸法建立了研究區(qū)闊葉林LAI估測模型,異速生長方程法所得模型為Y=3.2372*NDVI+2.1248*SAVI+0.2449*RVI+0.2328SLAVI+0.2453*VI3-5.48(R2=0.718,RMSE=0.31,p=86%);半球攝影法所得模型為Y=0.1608*NDVI+0.1568*SAVI+0.1106* TNDVI+0.1545*RVI(R2=0.

6、685,RMSE=0.34,p=83%);采用LAI-2000冠層分析儀獲取模型為Y=0.2863*RVI+2.125*NDVI+1.51*SAVI-0.003*DVI-1.1473(R2=0.647,RMSE=0.37,p=80%)。
  (4)在半球攝影法與LAI-2000冠層分析儀的對比中,無論采取多元線性回歸還是偏最小二乘法回歸,使用半球法建立的回歸模型在穩(wěn)定性及精確度上均優(yōu)于LAI-2000測量數據擬合的模型??梢娫谘芯?/p>

7、區(qū),半球攝影法測定葉面積指比數LAI-2000測定更精確。
  (5)異速生長方程法獲取的真實LAI同半球法、LAI-2000冠層分析儀獲取的有效LAI相關性很高,得到的回歸方程判定系數均達到0.7以上,將其帶入LAI估計模型,獲取研究區(qū)闊葉林的真實LAI估測模型:
  多元逐步回歸
  半球法:Y=1.8516*NDVI+0.3926*SLAVI+3.9503
  LAI-2000: Y=1.052*RVI-1

8、1.2878*NDVI+7.7447
  偏最小二乘回歸
  半球法: Y=1.7098*NDVI+1.1315*SAVI+2.3818*TNDVI+0.1261*RVI+0.2773
  LAI-2000:Y=0.1738*RVI+1.29*NDVI+0.9167* SAVI-0.0018*DVI+2.8592
  (6)研究結果表明,所有模型中采用偏最小二乘回歸得到的異速生長方程法模型的精度最高,其穩(wěn)定性最好

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