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Remote estimation of leaf area index and green leaf biomass in maize canopies

机译:玉米冠层叶面积指数和绿叶生物量的遥感估算

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摘要

Leaf area index (LAI) is an important variable for climate modeling, estimates of primary production, agricultural yield forecasting, and many other diverse studies. Remote sensing provides a considerable potential for estimating LAI at local to regional and global scales. Several spectral vegetation indices have been proposed, but their capacity to estimate LAI is highly reduced at moderate-to- high LAI. In this paper, we propose a technique to estimate LAI and green leaf biomass remotely using reflectances in two spectral channels either in the green around 550 nm, or at the red edge near 700 nm, and in the NIR (beyond 750 nm). The technique was tested in agricultural fields under a maize canopy, and proved suitable for accurate estimation of LAI ranging from 0 to more than 6.
机译:叶面积指数(LAI)是气候模型,初级生产估计,农业产量预测以及许多其他各种研究的重要变量。遥感为估计地方,区域和全球范围的LAI提供了巨大潜力。已经提出了几种光谱植被指数,但是在中高LAI时其估计LAI的能力大大降低。在本文中,我们提出了一种使用两个光谱通道(在550 nm附近的绿色,在700 nm附近的红色边缘以及在NIR(超过750 nm))的反射率来远程估计LAI和绿色叶片生物量的技术。该技术在玉米冠下的农田中进行了测试,证明适合于精确估计LAI(范围从0到大于6)。

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