【摘 要】
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叶面积指数(LAI)是衡量森林生产力的重要指标,遥感技术为实现大尺度估测叶面积指数提供支持。以香格里拉市高山松为研究对象,以Sentinel-2多光谱影像为信息源,结合地面样地实
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31860205,31460194),2020年云南省教育厅科学研究基金项目(2020Y0403)
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叶面积指数(LAI)是衡量森林生产力的重要指标,遥感技术为实现大尺度估测叶面积指数提供支持。以香格里拉市高山松为研究对象,以Sentinel-2多光谱影像为信息源,结合地面样地实测LAI,通过相关性分析筛选出与LAI显著相关的植被指数,采用BP神经网络和遗传算法(GA)优化BP神经网络建立高山松LAI估测模型,基于像元尺度对研究区高山松LAI进行遥感估测。研究表明:1)Sentinel-2影像红边波段构建的植被指数与LAI有较高的相关性;2)遗传算法优化前后,BP神经网络模型的决定系数(R2)为0.289
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