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多角度高光谱CHRIS数据森林叶面积指数反演研究

作　者: 曹斌
导　师: 谭炳香
学　校: 中国林业科学研究院
专　业: 森林经理学
关键词: 森林 CHRIS 多角度 高光谱 叶面积指数 归一化植被指数 比值植被指数 修正简单植被指数
分类号: S771.8
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 128次
引　用: 1次
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内容摘要


森林是重要的再生资源,作为陆地生态系统的主体,森林是陆地上面积最大、分布最广、组成结构最复杂、物质资源最丰富的生态系统,也是自然界功能最完善的资源库,生物基因库及能源储存调节库。对改善生态环境,维护生态平衡具有不可替代的作用。叶面积指数(leaf area index, LAI)又称为叶面积系数,是一块地上植被叶片的单面总面积与占地面积的比值。叶面积指数是植物生态研究中一个十分重要的植被结构参数,是表达植被冠层结构的最基本参数之一,其已成为一个重要的森林定量评价指标。本文利用多角度高光谱CHIRS数据对森林叶面积指数进行反演研究；通过对CHRIS传感器高光谱、多角度特点的分析,估算叶面积指数。主要研究内容与结论如下：(1)对CHRIS数据进行深入研究,找到适合CHRIS数据的预处理方法。通过正射纠正,对CHRIS数据5个角度图像进行配准。(2)通过归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、比值植被指数(ratio vegetation index, RVI)、修正简单植被指数(modified simple ratio index, MSR)对针叶林、针阔混交林进行LAI反演研究。在相同条件下,针叶林、针阔混交林的RVI与LAI的相关性最好。(3)对CHRIS数据不同波段组合的NDVI、RVI、MSR与LAI的相关性进行分析,针叶林与针阔混交林对不同的波段的敏感性不同。针叶林三种植被指数与LAI相关性最好的为红光10波段(中心波长：709nm),最大R2为0.7098；针阔混交林三种植被指数与LAI相关性最好的为红光8波段(中心波长：697nm),最大R2为0.6385。(4)对CHRIS数据不同角度图像间NDVI、RVI、MSR与LAI相关性进行分析,针叶林、针阔混交林0°图像植被指数与LAI的相关性最好。0°图像针叶林样地植被指数与LAI相关性最好,最大R2为0.7098,-36°图像次之,+36°图像植被指数与LAI没有明显的相关性。针阔混交林0°图像与LAI的最大R2为0.6385,-36°、+36°图像植被指数与LAI的相关性分别次之。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-15
第一章 绪论  15-28
  1.1 引言  15-24
    1.1.1 研究背景  15
    1.1.2 多角度传感器  15-20
    1.1.3 高光谱传感器  20-22
    1.1.4 国内外研究现状  22-24
  1.2 研究目标和主要研究内容  24-26
  1.3 研究技术路线  26-28
第二章 试验区概况与数据获取  28-38
  2.1 试验区概况  28-31
    2.1.1 气候特征  29
    2.1.2 地形地貌特征  29-30
    2.1.3 长白山主要植被  30-31
  2.2 数据获取  31-38
    2.2.1 基础数据获取  31-33
    2.2.2 遥感数据获取  33
    2.2.3 外业调查  33-38
第三章 CHRIS数据预处理  38-58
  3.1 CHRIS数据简介  38-46
    3.1.1 CHRIS数据特性  38-39
    3.1.2 CHRIS数据产品  39-46
  3.2 CHRIS数据预处理  46-54
    3.2.1 噪声去除  47-48
    3.2.2 大气纠正  48-50
    3.2.3 正射纠正  50-54
  3.3 研究图像选择  54-57
  3.4 图像预处理小结  57-58
第四章 CHRIS数据森林叶面积指数反演  58-93
  4.1 叶面积指数反演方法  58-59
  4.2 植被指数选择  59-61
    4.2.1 归一化植被指数(NDVI)  60
    4.2.2 比值植被指数(RVI)  60-61
    4.2.3 修正的简单植被指数(MSR)  61
  4.3 不同角度植被指数分析  61-63
  4.4 CHRIS数据高光谱分析  63-84
    4.4.1 NDVI波段分析  63-72
    4.4.2 RVI波段分析  72-79
    4.4.3 MSR波段分析  79-84
  4.5 CHRIS数据多角度分析  84-87
    4.5.1 NDVI角度分析  84-85
    4.5.2 RVI角度分析  85-86
    4.5.3 MSR角度分析  86-87
  4.6 RVI、MSR、NDVI分析  87-92
  4.7 CHRIS数据LAI反演小结  92-93
第五章 结论与讨论  93-96
  5.1 研究结果和结论  93-94
  5.2 讨论  94
  5.3 展望  94-96
参考文献  96-102
附录  102-104
在读期间的学术研究  104-105
致谢  105

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中图分类: > 农业科学 > 林业 > 森林工程、林业机械 > 森林测量、林业测绘 > 森林遥感
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