基于HJ-CCD与TM影像的水稻LAI估测一致性分析

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xyc76821
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针对传感器参数与Landsat-5 TM较为相近的环境减灾小卫星HJ-CCD影像可否适用于水稻叶面积指数(LAI)估测的问题,该文利用同为2009-07-13获取的安徽省境内相同范围的HJ-CCD影像和TM影像,结合地面同步调查数据,分别从影像原始波段相关性、反演模型精度及LAI空间分布趋势3个方面,对两类数据在水稻LAI估测上的一致性进行分析和评价。结果表明,两类影像原始波段反射率相关性较高,基于两类影像的单变量、多变量模型在精度上一致性较高,估测所得的LAI在空间分布上也具有较高的一致性,数据集中分布的区间较为一致。因此,该研究初步证明将HJ-CCD影像用于水稻LAI估测在总体上是可行的。但同时,由于基于两类影像构建的模型在形式上存在一定程度的差异,据此得到的LAI填图结果的数据分布在某些区间内亦略有差异。因此,在应用中应注意针对不同数据源进行独立建模分析,不可相互套用模型。该研究一定程度上为有着重访周期短、覆盖范围宽等优势的国产中分辨率遥感数据在农业领域的应用提供依据。 Whether the HJ-CCD imagery of environmental mitigation small-scale satellite whose sensor parameters are more similar to Landsat-5 TM can be applied to the estimation of rice leaf area index (LAI) is the same as that of Anhui Province which is the same as that of 2009-07-13 Range of HJ-CCD images and TM images, combined with the ground synchronization survey data, respectively, from the original image band correlation, inversion model accuracy and spatial distribution trends of LAI three aspects of the consistency of the two types of data in rice LAI estimation For analysis and evaluation. The results show that there is a high correlation between the reflectivity of the two types of images in the original band. Based on the univariate and multivariate models of the two types of images, the accuracy of the multivariate model is high, and the estimated LAI also has a high consistency in spatial distribution , The distribution of the data set more consistent interval. Therefore, the research proves that HJ-CCD imagery is generally feasible for rice LAI estimation. However, at the same time, the data distribution of the LAI mapping results obtained in this way are also slightly different in some intervals because the models based on the two types of images have a certain degree of difference in form. Therefore, in the application should pay attention to different data sources for independent modeling and analysis, not mutually apply the model. To some extent, this study provides the basis for the application of domestically produced medium-resolution remote sensing data in the agriculture field which has the advantages of short revisit cycle and wide coverage.
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