基于MODIS的鄱陽湖區(qū)水稻葉面積指數(shù)遙感估算.pdf

1、葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,縮寫LAI)是表征地表生物量、植被功能及其生態(tài)狀態(tài)變化的重要參數(shù)之一。水稻的葉面積指數(shù)對外界生境變化比較敏感,且通過影響光合速率,進而影響著水稻的產(chǎn)量。鄱陽湖平原是全國主要的水稻生產(chǎn)基地,該區(qū)域水稻葉面積指數(shù)的準確提取,對于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及農(nóng)業(yè)災(zāi)害的快速提取具有重要意義。本研究通過建立多種植被指數(shù)與實測葉面積指數(shù)之間的回歸統(tǒng)計,改進葉面積指數(shù)的估算模型。并將該模型應(yīng)用于“基于MODIS鄱陽湖區(qū)水

2、稻葉面積指數(shù)的估算”中,結(jié)果表明,不同生長期,葉面積指數(shù)的時空變化規(guī)律不同:
　　(1)通過植被指數(shù)與實測LAI的回歸分析表明,不同生長期水稻的植被指數(shù)與LAI之間的非線性估算模型優(yōu)于線性模型。對水稻生殖生長期內(nèi)的回歸分析,除EVI的是以乘冪型的估算效果最佳,其他的植被指數(shù)均以二次曲線為最佳,其中最優(yōu)估算模型為以GRNDVI的二次曲線模型。
　　(2)對水稻不同生長階段的估算,LAI的最佳模型形式僅在蠟熟期是以對數(shù)模型為最佳

3、,其他生長階段與整個生殖生長期的一致,以二次曲線的估算效果最好。但是在不同生長期,最佳估算模型的植被指數(shù)相差較大,在幼穗分化期以RVI的二次曲線估算效果最好,抽穗期和完熟期是以BNDVI的二次曲線的估算效果最好,灌漿結(jié)實期和乳熟期以EVI的二次曲線最好,而在蠟熟期則以EVI的對數(shù)估算模型為最佳。
　　(3)利用相對誤差分析MODIS LAI與最優(yōu)模型估算的LAI表明本研究的最優(yōu)LAI估算模型的精度高于MODIS LAI的精度,且M

4、ODIS LAI對水稻LAI存在明顯的低估。
　　(4)利用與地面樣方大小一致的高分別率Landsat/ETM修復(fù)數(shù)據(jù)對MODIS進行空間尺度上推,分析發(fā)現(xiàn)由ETM推算的MODIS-NDVI和MOD09中提取的NDVI對LAI的遙感估算精度相似,表明利用大小為30m×30m的樣方實測的LAI與從MOD09中提取的植被指數(shù)的統(tǒng)計回歸是可行的。
　　(5)利用最優(yōu)估算模型估算的LAI在空間上的應(yīng)用發(fā)現(xiàn)近湖地帶LAI要小。然而,不