不同叶面积指数反演方法比较研究_刘晓臣

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1、北京大学学报(自然科学版)网络版(预印本),2008年第2期,2008-06-30ActaScientiarumNaturaliumUniversitatisPekinensisOnLineFirst,No.2,June30,2008论文编号(PaperCode):pkuxbw2008025http:PPbdxbw.chinajournal.net.cn不同叶面积指数反演方法比较研究1,22,12刘晓臣范闻捷田庆久徐希孺12南京大学国际地球系统科学研究所,南京210093;北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京

2、100871;通讯作者,E-mail:fanwj@pku.edu.cn摘要以PROSAIL模型模拟数据和地面实测数据为基础,分别分析了土壤背景、冠层反射率非各向同性以及随机噪声等因素对几类代表性反演方法的影响(植被指数法、二阶微分法、模型反演法以及方向性二阶微分法)。结果表明在不同条件下,各类反演方法的反演精度差别较大。植被指数NDVI对几种因素的滤除能力都较差,反演精度最低;模型反演精度高于植被指数方法,但会受到土壤背景的影响;二阶微分方法虽然能部分消除土壤背景的影响,但受冠层反射率非各向同性的限制。文中提出

3、的方向性二阶微分法能较好地消除土壤背景和冠层反射率非各向同性的影响,反演精度较前者有所提高,但二阶微分方法易受噪声影响。关键词叶面积指数;反演方法;方向性二阶微分中图分类号P23ComparativeAnalysisamongDifferentMethodsofLeafAreaIndexInversion1,22,12LIUXiaochen,FANWenjie,TIANQingjiu,XUXiru12InternationalInstituteforEarthSystemScience,NanjingUnive

4、rsity,Nanjing210093;InstituteofRemoteSensingandGeographicInformationSystems,PekingUniversity,Beijing100871;CorrespondingAuthor,E-mail:fanwj@pku.edu.cnAbstractBasedonthesimulateddataproducedbyPROSAILmodelandfieldtestdata,theauthorsrespectivelyanalyzedmanykind

5、soffactorswhichaffectsomerepresentativeinversionmethods,suchasVI,secondderivative,modelinversionandthedirectionalsecondderivative.Thefactorstakenintoaccountincludebackground,directionalvariationofcanopyreflectanceandrandomerrorsandsoon.Theresultsdemonstratet

6、hatundervariousconditions,therearehugedifferencesaraongtheinversionresultsresultedfromthesemethods.VegetationindexNDVIhasthelowestaccuracy,couldnotavoidthoseinfluences.TheaccuracyofmodelinversionisbetterthanthatofVImethod,butisstillinfluencedbythevarietyofba

7、ckgrounds.Thesecondderivativecanpartlyremovetheinfluenceofbackgrounds,butitisalsolimitedbytheanisotropyofcanopyreflectance.Bycomparison,thedirectionalsecondderivativecanimproveinversionaccuracythroughremovingtheinfluencesfromthesoilbackgroundanddirectionalva

8、riationofcanopyreflectancesimultaneously.Assecondderivativeissensitivetonoise,theeliminationofnoiseiscrucialtotheinversionresult.Keywordsleafareaindex;inversionmethod;directionalsecondderivative

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