【摘 要】
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以江西省兴国县为研究区域,基于不同时相的LandsatETM+地面反射率图像,计算了RS、NDVI和RSR3种植被指数,并与野外观测的叶面积指数(LAI)数据建立相关关系,从而进行了LAI的反
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以江西省兴国县为研究区域,基于不同时相的LandsatETM+地面反射率图像,计算了RS、NDVI和RSR3种植被指数,并与野外观测的叶面积指数(LAI)数据建立相关关系,从而进行了LAI的反演研究.研究发现,对于针叶林地区,一月份图像也可用来反演LAI,只是预测值较五月偏低.而同一时相的原始图像和反射率图像的反演结果表明,去除传感器自身和大气辐射影响的地面反射率图像,更能真实地反演地表植被覆盖度.此外,在研究区森林覆盖度较高,林种较单一的情况下,RSR同LAI的关系比其他植被指数的相关性好,反演的精度也较高.
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