帽儿山地区叶面积指数遥感反演

叶面积指数（LAI）基本概念叶面积指数（LAI）又叫叶面积系数，是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。

即：叶面积指数=叶片总面积/土地面积。

它是大多数生态系统生产力模型和全球气候、水文、生物地球化学和生态模型中的重要参数。

陆地生态系统生产力的模拟是全球碳循环研究中的关键问题。

而LAI作为光合作用中碳同化的重要影响因子，是生产力评估模型中的重要参数。

因此，使用生产力模型分析净生产力、净生物群区生产力几十年的变化趋势，需要输入LAI的长期连续数据。

数学模型获取LAI的方法可分为三类：接触测量法、仪器与半球数字摄影测量法、遥感反演法。

直接测量法包括比叶重法、落叶收集法、分层收割法、点接触法等，该方法的精度很高，然而需要耗费大量的人力，通常只针对单个地点或小区域，难以覆盖大的区域范围。

仪器和半球数字摄影测量法避免了直接测量法耗费大量人力的缺点，它使用一些商用测量仪器或鱼眼镜头测量多个角度上的空隙率，利用比尔定律，反算出LAI。

然而，不论是直接测量法，还是仪器和半球数字摄影测量法，得到的都是点上数据，难以扩展到面上；并且其空间覆盖范围和持续时间有限。

而使用遥感手段观测LAI，不仅不需要耗费大量人力、成本低廉，而且能对全球范围实现长期连续监测。

因此从获得长时间序列的全球LAI数据集的角度来看，遥感反演是最优且唯一可行的方法。

本项目LAI产品主要采用遥感反演方法，利用MODIS中分辨率成像光谱仪数据遥感反演的植被指数叶面积指数LAI作为植物生长长势的指标用于分析生态系统健康及其变化，生态系统参数的遥感反演是以晴空状态下的地表反射为输入，因此预先合成多天晴空状态的地表反射率，并进行去云及其它噪音处理，采用改进的最小可见光波段选择的合成算法，既能有效消除云的影响，也能有效消除云阴影的影响，叶面积指数和植被光合有效辐射吸收系数是通过反演冠层辐射传输方程获得，输入数据为合成的无云地表反射率数据。

叶面积指数LAI产品主要采用经验公式法计算，利用植物的胸径、树高、边材面积、冠幅等容易测量的参数与叶面积或叶面积指数的相关关系建立经验公式来计算。

实验五：植被波谱特征与叶面积指数、生物量分析（3学时）
原理与方法
遥感图像上面的植被信息主要是通过绿色植物叶子和植被灌层的光谱特性以及差异变化变现出来的，选择多光谱遥感数据进行分析运算，产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值，即是所谓的“植被指数”。

用一种简单有效的形式来实现对植被状态信息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力与生物量。

在植被光谱中，通常选用对绿色植物（叶绿素引起的）强吸收的可见光波段和对绿色植物（叶内组织引起的）高反射的近红外波段，通过两个不同波段数据的分析运算得到不同的植被指数，如归一化植被指数（NDVI）等。

实习仪器
学生实习机房
图象处理软件（ENVI3.5）
叶面积指数仪（WINSCANNY）
实验目的
1、掌握应用遥感图像处理软件进行植被波谱与叶面积指数、生物量测量方法。

2、掌握运用植被指数分析叶面积指数和生物量。

实验报告
内容包括：实验目的、分析叶面积指数和生物量的区域分异。

弋Ｒ４０２１０分类号ＵＤＣ密级编号中国科学院研究生院硕士学位论文全国±攮量廑区基銮丝笪遥蹙厦渲量佥堑蛊瘟申请学位级别理堂亟±学科专业名称丝圈堂皇地堡篮星丕筮论文答辩日期２ＱＱ５生鱼目论文提交日期２Ｑ逝生主旦答辩委员会主席摘要土壤湿度是进行农业、水文、气象、生态等方面研究的主要基础信息，也是进行土地退化评价及环境监测的重要指标，土壤湿度的遥感监测方法研究对于资源环境遥感有重要的意义。

本文结合“生态安全相关要素的定量遥感关键技术研究”项目中“土地退化的遥感监测指标定量提取与评价技术”子课题的工作，试图在全国范围进行土壤表层湿度的时空序列反演，并探讨全国土壤湿度分布的时空特性。

论文在对土壤湿度反演方法进行总结及评价的基础上，选择温度植被干旱指数（ＴＶＤＩ）法对全国土壤湿度进行反演。

用地表能量平衡方程对ＴＶＤＩ法的原理及影响因子进行了分析，发现对ＴＶＤＩ产生影响的因子包括太阳总辐射、气温、地表反照率、空气密度、地表发射率、风速等，在文中着重探讨了气温随高程的变化对ＴＶＤＩ反演土壤湿度的影响。

由于气温随高程变化的影响与高程有关，提出用数字高程模型（ＤＥＭ）对ＴＶＤＩ反演过程进行订正的方法。

参考气温的垂直递减率，用实测值相关分析的方法确定订正系数并得到订正后的ＴＶＤＩ结果。

订正前后土壤湿度结果的对比分析表明，进行订正后的ＴＶＤＩ能更好地反演土壤湿度。

与ＮＳＩＤＣ网站提供的ＡＭＳＲ土壤湿度数据的比较发现，ＴＶＤＩ对土壤水分含量位于Ｏ．０５－０，１５ｇ．ｃｍ。

之间的情况有最好的反映，由于这个区间包括了图像中９０％以上的像元，认为ＴＶＤＩ可以反映土壤湿度的状况。

用上述方法对２００３年３６旬的土壤湿度情况进行了反演。

对旬Ｔｓ—ＮＤＶＩ（地表温度．植被指数）空间散点图的情况进行了分析，对各旬分别确定Ｔｓ—ＮＤＶＩ特征空间干湿边边界及方程。

一般用ＴＳ的最大最小值作为干湿边边界。

由于在研究没有去除图像中的条带噪声，当噪声点较多时，用Ｔｓ的最大最小值不能得到很好的干湿边边界，对这种情况，用频率法确定干湿边的边界。

遥感叶面积指数提取方法遥感叶面积指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是一种常用的遥感指标，用于评估植被的绿度和生长状况。

通过遥感数据获取NDVI值，可以提供有关植被覆盖、植被健康和植被类型等信息，对于农业、林业和环境监测等领域具有广泛的应用价值。

本文将介绍几种常用的遥感叶面积指数提取方法。

1. 差值法差值法是最常见的提取NDVI值的方法。

通过使用遥感图像中的红光波段和近红外波段，计算两者之差，再除以两者之和，即可得到NDVI值。

差值法简单易行，适用于任何遥感图像，但仅适用于具有红光波段和近红外波段的遥感数据。

2. 比值法比值法是另一种常用的提取NDVI值的方法。

通过使用遥感图像中的红光波段和近红外波段，计算两者的比值，即可得到NDVI值。

比值法相对于差值法而言，可以减少一些影响因素的干扰，适用于不同遥感数据的提取。

3. 比率法比率法是一种改进的提取NDVI值的方法。

通过使用遥感图像中的红光波段和近红外波段，计算两者的比率，再对结果进行归一化，即可得到NDVI值。

比率法对于影像质量要求较高，但可以减少不同图像之间的差异，提高提取精度。

4. 模型法模型法是一种基于物理模型的提取NDVI值的方法。

通过建立植被辐射传输模型，根据遥感图像中的反射率数据，计算NDVI值。

模型法相对于前述的差值法、比值法和比率法而言，可以更准确地反映植被的叶绿素含量和生长状况，但对于模型的建立和参数的确定需要一定的专业知识。

5. 时间序列法时间序列法是一种基于多时相遥感数据的提取NDVI值的方法。

通过获取多个时期的遥感图像，并计算每个时期的NDVI值，可以分析植被的动态变化情况。

时间序列法可以提供更全面的植被信息，并对植被的生长趋势进行监测和预测，对于农作物生长监测和灾害评估等具有重要意义。

遥感叶面积指数的提取方法多种多样，可以根据具体需求和数据特点选择合适的方法。

这些方法在实际应用中都有一定的局限性和适用范围，需要综合考虑数据质量、计算复杂度和精度要求等因素。

蒸散发量遥感反演模型研究近年来，气候变化引起了全球各地的关注，并且许多国家也开始重视水资源的利用与管理。

因此，对于水循环过程中的蒸散发过程的了解与研究变得越来越重要。

蒸散发量反演是现代地表过程遥感研究的重要组成部分之一，它能够帮助我们深入了解地表水循环的机制以及地表环境的变化和演变。

蒸散发量的遥感反演主要依据地面水分平衡的原理，通过遥感图像反演表征地面水分变化的参数，进而反演出地表蒸散发量的大小。

这种遥感反演的方法具有数据观测广、精度高、时间和空间分辨率好的优点，是研究全球水循环的理想手段之一。

在蒸散发量遥感反演研究中，广泛应用的方法是基于能量平衡原理的蒸散发反演方法。

这种方法通过计算表观温度以及其他气象资料，再利用能量方程来反演蒸散发量。

该方法可以通过时空分辨率不同的遥感数据来实现不同地点、不同时间的反演，并且其反演精度也较为可靠。

但是，它对于土壤、植被物理特性、地面这些环境变化因素的反演精度较低。

针对这一问题，近年来，国内外学者提出了许多基于植被指数的蒸散发反演方法。

这类方法依据植被的生长与相对温度、水汽压等因素之间的关系，将植被指数与蒸散发量联系在一起，实现偏好植被生长的地区（如耕地、林地等）蒸散发量的反演。

由于植被指数具有对地表植被类型、植被覆盖度以及生长状态的敏感性，基于植被指数反演蒸散发量的方法可以更为准确地反演出植被覆盖类型多样的地区的蒸散发量。

除此之外，也有许多研究者使用机器学习算法来反演蒸散发量。

这种方法通过建立基于已知蒸散发量的实测数据和遥感数据、气象数据之间的关系，来预测未知地点的蒸散发量。

该方法主要使用机器学习中的分类、回归等方法，具有计算时间短、速度快、灵活度高的优点，是在蒸散发量遥感反演中备受研究者们热议的话题。

总之，蒸散发量遥感反演模型研究的发展与应用，为我们深入了解地球水文循环的机制、评估水资源的利用与管理提供了重要支撑。

在未来，我们需要继续完善各种反演方法，提高精度与效率，并且积极利用遥感技术，实现对全球水资源的科学管理和保护。

地表温度热红外遥感反演方法
嘿，你知道地表温度热红外遥感反演方法不？这玩意儿可厉害啦！先说说步骤吧，那得先收集热红外数据呀，就像猎人收集猎物的踪迹一样。

然后对数据进行处理，这可不能马虎，得像厨师精心烹饪美食一样认真。

接着通过特定的算法进行反演，哇，这就像魔术师变出惊喜一样神奇。

注意事项呢？数据可得准确呀，不然就像盖歪了的房子，随时可能倒塌。

算法得选对，不然就像迷路的小羊，找不到方向。

这方法安全不？放心吧，只要操作得当，就像走在平坦的大路上，稳稳当当。

稳定性也不错哟，就像可靠的老伙计，一直陪伴着你。

那应用场景可多啦！可以监测城市热岛效应，这多重要啊！就像医生给城市做体检，及时发现问题。

还能用于农业，了解土壤温度啥的，这不是超棒吗？优势也不少呢，能大面积快速监测，哇，这速度，就像火箭一样快。

而且精度也还不错，不像马大哈做事，糊里糊涂。

举个实际案例呗，在某个大城市，就用这方法监测热岛效应。

嘿，一下子就发现了哪些地方温度高，哪些地方需要改善。

效果那叫一个好，就像给城市开了一副良药。

地表温度热红外遥感反演方法超厉害，是我们了解地球温度的好帮手。

北京山区森林叶面积指数季相变化遥感监测石月婵;杨贵军;冯海宽;李伟国;王仁礼【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2012(000)015【摘要】森林叶面积指数(LAI)遥感反演,对于区域环境生态监测具有重要意义.该文以北京市西北山区鹫峰国家森林公园为研究区,获取多时相 Landsat5 TM 数据,并利用半球形照相机(Hemispherical Photography)同步获取森林 LAI.使用3种植被指数(归一化植被指数 NDVI、增强植被指数 EVI 和三梯度差植被指数 TGDVI),分别建立单个观测时期及整个时期的 LAI 反演模型,通过相关性分析筛选出最佳模型.研究表明利用整个时期的 LAI 建立的模型精度较高,其中最好的是基于 NDVI 的LAI 指数模型.利用该模型反演森林 LAI,生成基于时间序列的北京山区森林 LAI 分布图.该研究进一步分析了阔叶林、针叶林和混交林3种情况,结果表明,与不分植被类型的 LAI 反演模型精度比较,阔叶林和混交林有所提高,而针叶林稍微下降,但模型精度均达到显著水平%10.3969/j.issn.1002-6819.2012.15.021【总页数】7页(P134-140)【作者】石月婵;杨贵军;冯海宽;李伟国;王仁礼【作者单位】北京农业信息技术研究中心,北京100097; 山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266510;北京农业信息技术研究中心,北京100097;北京农业信息技术研究中心,北京100097;北京农业信息技术研究中心,北京100097;山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266510【正文语种】中文【中图分类】S127【相关文献】1.北京山区植被覆盖动态变化遥感监测研究 [J], 张本昀;喻铮铮;刘良云;张震宇;孙婷婷2.海南尖峰岭国家森林公园原始森林动态变化遥感监测研究 [J], 李学谦3.路域植被叶面积指数变化遥感监测 [J], 郭云开;苟叶培4.漓江上游山区水源林叶面积指数变化的遥感监测 [J], 王修信;付洁;王培娟;朱启疆;汤谷云;孙涛;罗涟玲5.北京山区典型林分生长季叶面积指数动态变化 [J], 蒋丽伟;张家琦;赵一臣;赵永雷因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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