基于PROSPECT-VISIR模型构建新植被水分指数

摘要

利用PROSPECT-VISIR叶片模型,获得了不同叶片参数条件下可见光—中红外波谱区间的叶片反射率模拟数据,分析了植被叶片光谱特征波段,找到叶片反射率对含水量变化敏感的波段范围。在几种常见的可见光—近红外波段植被水分指数基础上,加入中红外波段反射率,提出了4种新型植被水分指数模型:中红外归一化差异红外指数(mid-infrared normalized difference infrared index,NDII_(M))、中红外归一化水分指数(mid-infrared normalized difference water index,NDWI_(M))、中红外归一化多波段干旱指数(mid-infrared normalized multi-band drought index,NMDI_(M))和中红外归一化植被指数(mid-infrared normalized difference vegetation index,NDVI_(M))。利用叶片反射率模拟数据,比较了4种新型植被水分指数与传统水分指数对叶片含水量的敏感性,建立了新植被水分指数与叶片含水量和干物质含量的定量关系模型,其中NMDI_(M)的关系式决定系数R^(2)达到0.972,表现最好。文章基于NMDI_(M)和NDII_(M)发展了一种双植被指数的叶片含水量估算模型,实现在干物质含量未知情况下对叶片含水量的准确估算(均方根误差为0.0021 g/cm^(2))。