基于CASI高光譜遙感數(shù)據(jù)估測森林葉面積指數(shù)研究.pdf

1、森林，覆蓋著全球30％的土地并且對二氧化碳吸收、動植物群落、水文調(diào)節(jié)、防風固沙和鞏固土壤起著不可替代的作用，是構成地球生態(tài)系統(tǒng)當中的一個最重要方面。森林是以喬木為主體所組成的地表生物群落。它具有復雜的結構，豐富的物種，多種多樣的功能。森林與所在空間的非生物環(huán)境有機地結合在一起，構成完整的生態(tài)系統(tǒng)。森林是地球上最大的基因庫、碳貯庫、蓄水庫和能源庫，維持著整個地球的生態(tài)平衡，是人類賴以生存和發(fā)展的資源和環(huán)境，是自然界擁有的一筆巨大而又珍貴的

2、“綠色財富”。
　　遙感（Remote Sensing，RS）作為一門新興的綜合性探測科學技術，是一門相對年輕的學科。但由于其建立在電子計算機學、現(xiàn)代物理學、數(shù)學和地學基礎上，發(fā)展迅猛，已經(jīng)在包括環(huán)境科學、生態(tài)學、地質(zhì)學、地理學、大氣科學和海洋學等學科領域開展了廣泛的研究和應用。遙感技術經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)在理論上、技術上和應用上發(fā)生了巨大的變化。而這些變化中十分突出的一個部分無疑是高光譜遙感的出現(xiàn)和發(fā)展。與此同時，隨著人類社會

3、面臨越來越大的人口、資源和環(huán)境的壓力，尋求可能的解決途徑已成為人們不懈努力的方向。高光譜遙感就是這樣一個解決人類困境的有效手段。
　　葉面積指數(shù)（LAI，leaf area index），是指植物植株所有葉片單面面積總和與植株所占的土地面積的比值。葉面積指數(shù)是森林生態(tài)系統(tǒng)的一個重要的結構參數(shù)，是反映植物長勢的一個重要生物學參數(shù)，是植物生態(tài)研究中一個十分重要的植物學參數(shù)，是表達植被冠層結構的最基本參數(shù)之一，其已成為一個重要的森林定量

4、評價指標。本文利用機載高光譜 CASI遙感數(shù)據(jù)對森林葉面積指數(shù)進行了反演研究，旨在探討和分析高光譜遙感森林葉面積指數(shù)反演的能力，提取敏感光譜波段，篩選最優(yōu)模型。以求從理論和方法上獲得有關高光譜數(shù)據(jù)森林應用的一點新成果和經(jīng)驗，豐富和充實我國林業(yè)遙感的內(nèi)容，推動我國林業(yè)遙感的理論研究和實踐應用；研究還可供遙感數(shù)據(jù)植被參數(shù)定量反演借鑒。本文的主要研究內(nèi)容與結論如下：
　?。?）深入研究CASI數(shù)據(jù)的成像機理及圖像特點，找到適合CASI數(shù)

5、據(jù)的預處理方法，選擇最優(yōu)的方法對CASI數(shù)據(jù)進行預處理。
　?。?）通過C++編程選取CASI反演LAI的最佳波段組合。近紅外波段選取805.6nm，紅光波段選取724.6nm/729.4nm時，所取得的反演效果最佳。
　?。?）通過歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）、比值植被指數(shù)（ratio vegetation index，RVI）、修正的土壤調(diào)整植被

6、指數(shù)（Modified Soil Adjusted Vegetation Index，MSAVI）、修正簡單植被指數(shù)（modified simple ratio index，MSR）對森林葉面積指數(shù)進行反演研究。在相同條件下，MSAVI反演LAI的精度更高。
　?。?）選取CASI反演LAI的最優(yōu)模型。選取多種單變量線性與非線性預測模型來估測LAI，發(fā)現(xiàn)使用二次多項式模型估測LAI結果最佳。
　?。?）根據(jù)最佳植被指數(shù)和最優(yōu)