基于GF-1号卫星WFV数据反演玉米叶面积指数

摘要

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是描述作物生长状况的重要生理生态参数之一.该文以河南封丘县玉米为研究对象,利用中国高分辨率对地观测系统的首发星——高分一号(GF-1)WFV数据,计算4种常用的植被指数,包括归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、比值植被指数(simple ratio,SR)、土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)和修正的土壤调节植被指数(modified soil-adjusted vegetation index,MSAVI).结合地面同步实测的玉米LAI数据,建立各植被指数与实测LAI的统计回归模型.结果表明:研究区玉米LAI和4种植被指数之间均有较强的相关性,其中,MSAVI-LAI的指数模型相关系数达到了0.842 6,LAI反演精度最高.使用独立的野外观测数据对模型进行验证,平均相对误差为4.85%,均方根误差(root mean square error,RMSE)仅为0.183,表明该文建立的LAI经验统计模型具有较高的精度,利用GF-1 WFV影像可以快速、准确地监测河南封丘玉米LAI,GF-1影像用于LAI等地表参量遥感定量反演具有巨大的潜力.2014年8月中旬,封丘大部分地区玉米LAI大于4,玉米长势较好.该研究结果可为利用经验统计模型反演河南玉米LAI提供参考.