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针对光学数据反演叶面积指数(LAI)容易受到云雾遮挡和光学遥感信息饱和的问题,根据雷达散射机制和Yamaguchi分解,提出了极化分解植被指数,利用光学植被指数和极分解植被指数融合形成光学与微波极化分解融合植被指数;利用光学与微波极化分解融合植被指数与实测数据建立回归模型反演叶面积指数,并对该模型精度评价.实验表明:光学与微波极化分解融合植被指数与实测数据建立回归模型反演叶面积指数的精度要优于极化分解植被指数和光学植被指数与实测数据建立的回归模型,其中MRVI与LAI建立回归模型是最优的,R~2达到0.7262,RMSE到达0.3548.综上所述,光学与微波极化分解融合植被指数不仅充分利用雷达能够穿透浓密植物的特性,而且融合光学数据对叶面积指数的反演敏感性,更能准确的反演叶面积指数. 相似文献
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