作者:郭云開,劉雨玲,許敏,張曉炯
摘要:針對在路域環境監測中,如何精確估算葉面積指數問題,該文提出以長韶婁高速路域為研究區,篩選出4種常用植被指數和4種紅邊指數兩類指數,分別構建了經驗模型和機器學習的反演模型,利用Sentinel-2影像數據和同步的LAI-2000地面實測數據完成路域植被葉面積指數反演。結果表明,紅邊波段參與運算的植被指數與植被葉面積指數敏感性是顯著相關,紅邊指數在反演精度上更優。由此可知,相較于常見植被指數,紅邊指數增強了其與葉面積指數的敏感性,提高了葉面積指數估算模型精度。
發文機構:長沙理工大學交通運輸工程學院 長沙理工大學測繪遙感應用技術研究所
關鍵詞:Sentinel-2葉面積指數反演模型紅邊指數Sentinel-2leaf area indexinversion modelred edge index
分類號: P237[天文地球—攝影測量與遙感]