摘要: 针对利用多源遥感数据监测旱情变化需要研究波段宽差异对指数的影响,而目前缺乏相关对比研究这一问题,该文基于叶片辐射传输模型,选用已广泛应用的光谱指数(包括植被指数与植被水分指数),通过对比研究筛选出反演精度高、对叶片含水量变化敏感、受波段宽变化影响小(适合应用于多源遥感数据)的指数。结果显示,植被指数与植被水分指数反演叶片含水量精度均较高(确定系数:0.983,0.917)。但植被水分指数对叶片含水量变化敏感而对波段宽的变化不敏感,植被指数对叶片含水量变化不敏感且受波段宽变化的影响大。因此,在利用多源传感器数据估算叶片含水量时应选用植被水分指数。在所选植被水分指数中,对叶片含水量变化最敏感同时对波段宽的变化最不敏感指数为归一化差异红外指数(Normalized Difference Infrared Index,NDII)与全球植被湿度指数(Global Vegetation Water Moisture Index,GVMI)。
摘要:针对利用多源遥感数据监测旱情变化需要研究波段宽差异对指数的影响,而目前缺乏相关对比研究这一问题,该文基于叶片辐射传输模型,选用已广泛应用的光谱指数(包括植被指数与植被水分指数),通过对比研究筛选出反演精度高、对叶片含水量变化敏感、受波段宽变化影响小(适合应用于多源遥感数据)的指数。结果显示,植被指数与植被水分指数反演叶片含水量精度均较高(确定系数:0.983,0.917)。但植被水分指数对叶片含水量变化敏感而对波段宽的变化不敏感,植被指数对叶片含水量变化不敏感且受波段宽变化的影响大。因此,在利用多源传感器数据估算叶片含水量时应选用植被水分指数。在所选植被水分指数中,对叶片含水量变化最敏感同时对波段宽的变化最不敏感指数为归一化差异红外指数(Normalized Difference Infrared Index,NDII)与全球植被湿度指数(Global Vegetation Water Moisture Index,GVMI)。
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