基于案例推理的小麦叶面积指数估算研究

小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,为了提高小麦叶面积指数的估算精度,本文提出了一种基于案例推理的小麦叶面积指数估算方法。利用小麦的10种植被指数,首先建立小麦叶面积指数的统计回归估算模型;然后使用基于案例推理的方法对小麦叶面积指数进行估算。实验结果表明,基于案例推理的方法相对于统计回归模型,提高了小麦叶面积指数的估算精度。说明基于案例推理的小麦叶面积指数估算方法是一种有效可行的方法。     

基于半球图像法的叶面积指数反演研究进展

通过介绍半球图像法反演叶面积指数的研究进展,分析了该方法现存的问题及解决方法。在介绍半球图像法基本模型的基础上,进一步阐述半球图像法的实质:根据Beer-Lambert定律的反演来获取植被的冠层图像。此外,重点介绍了不同反演方法的模型和反演原理,并对各种冠层分析仪器进行比较。最后指出了半球图像法存在的问题,同时探讨了提高反演精度的方法,并对其应用前景和发展趋势进行了展望。     

基于地面激光雷达的单株树木叶面积指数测量研究

以单株树木为研究对象,实现一种基于地面激光雷达点云数据的单株树木叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量过程,以减小冠层木质组分对LAI测量结果带来的误差。首先,借助支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现单株树木地面激光点云数据树枝与树叶的分类。然后,基于间隙率模型利用分类后得到的树叶点云数据计算得到叶面积指数。最后,以直接测量方法获取得到的LAI测量值作为真实值进行精度验证和评价,基于未分类点云数据得到的LAI相对误差为115.93%,而基于分类后的树叶点云得到的LAI相对误差为16.3%。实验结果表明,该方法可有效减小冠层木质组分带来的LAI测量误差。     

基于方向反射率的大尺度叶面积指数反演算法及其验证

提出了一种新的叶面积指数反演方法，该算法尝试采用不同于传统遥感反演方法的思路和架构，借鉴了地面观测叶面积指数的原理和方法，首先从叶面积指数的定义出发推导出叶面积指数与方向间隙率的关系，然后通过遥感BRDF产品和大尺度方向间隙率算法获得方向间隙率信息，最终通过角度积分得到大尺度LAI(叶面积指数).敏感性分析表明，该算法可以较好反映叶面积指数的相对分布信息，并采用长白山和黑河地区的地面观测数据对反演结果进行验证，为了解决高分辨率观测数据到低分辨率遥感数据的尺度转换问题，采用了与地面观测尺度相适应的高分辨率遥感数据进行过渡.首先建立实测LAI与高分辨率反射率数据之间的经验关系，进而得到高分辨率的叶面积指数分布，再利用高分辨率叶面积指数产品通过面积加权，获得对应低分辨率像元的LAI值.验证结果表明，算法具有较高的精度.     

一种新的地面激光点云中树木叶面积计算方法

【目的】地面激光扫描仪(terrestrial laser scanning, TLS)通过获取植物的稠密激光点云,以精细刻画森林的结构参数,如树木骨架和叶面积等。真实叶面积是林学和植物学中表型研究的一个重要参数,而目前在植物科学领域,还没有很好的表型特征测量手段。因此,本研究提出了一种新颖的地面激光点云的叶面积估算方法来评估树木的表型特征指标。【方法】首先,设计了一种基于小平面区域定位与生长的植物点云的单叶分割算法,实现精准的单叶点云分割提取;其次,以每片叶片法向量与扫描仪入射激光线的夹角、扫描仪与叶片的距离和单叶的点云数量3个参量为输入特征,并结合训练样本与L1+L2正则化多元回归方法获取拟合系数,以反演树冠内所有叶片的面积。最后,将校园内实验树(紫薇、樱花、银杏和香樟)作为研究对象,并将计算结果与实测值进行比对。【结果】本研究方法相较最小二乘拟合算法,取得了更优的叶面积反演结果。对于两棵小树而言,本研究方法与实测值比对取得了较好的结果：紫薇(R²=0.95,RMSE为0.42 cm²)、樱花(R²=0.92,RMS...     

基于环境减灾卫星遥感信息估测呼伦贝尔草原叶面积指数(英文)

国产环境减灾小卫星星座的HJ-1A和HJ-1B星于2008年发射升空,其具有的高时间分辨率和中高空间分辨率的特点,使它们可在资源环境监测中发挥巨大作用.文章探讨了利用环境减灾卫星遥感影像数据估测中国重要牧草基地呼伦贝尔草原叶面积指数的可行性.为实现此目的,2009年夏季获得呼伦贝尔草原区遥感影像三景和对应地面采样点草地叶面积指数信息,利用8个常用光谱指数分别建立了叶面指数的反演模型.结果表明:各光谱指数均与叶面积指数具有较好的定量关系.其中,增强光谱指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)的结果最好,模型的交叉检验决定系数为0.50,均方根误差为0.34.环境减灾卫星可为草原监测和管理提供重要数据支撑.     

加工番茄叶面积指数动态的知识模型研究

根据试验资料,系统分析了加工番茄叶面积指数变化规律,在综合考虑产量目标、品种以及生产措施等影响因子的基础上,以生理发育时间(PDT)为预报变量,以相对化叶面积指数(LAI)动态数学模型为基础,运用知识工程和系统建模方法,建立了系统化加工番茄适宜叶面积指数动态设计的知识模型.利用不同年份、不同播期、不同品种和不同密度的试验资料对模型进行了验证,结果表明模型具有较强的可靠性和适用性.     

基于图像的植物叶面积计算方法的研究

以大豆叶片为例,介绍了一种基于象素点的计算叶面积的新方法,该方法采用delphi 编程识别像素点颜色,进而求出叶片包含的像素点数及其面积值.通过理论分析及对比,可以证明,利用像素点计数的方法来求区域面积,不仅简单,而且也是对原始模拟区域面积的无偏和一致的最好估计.     

基于高分四号卫星的北京市城区森林叶面积指数反演

为分析太阳多角度的光谱信息在反演森林LAI中的应用潜力,本文基于高分卫星数据构建七种常用的植被指数,并添加纹理信息,对北京市开展区域LAI反演研究.采用随机森林和线性回归,通过提取不同太阳角度的高分卫星数据的植被指数以及影像纹理均值,与实测数据建立回归模型反演叶面积指数,R2和RMSE作为指标对模型进行精度评价.与以往...     

由冠层孔隙度反演植被叶面积指数的算法比较

植被的叶面积指数（LAI）是植被最重要的生态参数之一,也是估算多种植被冠层功能过程的关键参数迄今已提出的LAI的获取方法可归纳为直接测定和间接估算两大类．本文以河北省黄骅市为研究区,从遥感光学模型建立机理及数量分析的角度,对由植被冠层孔隙度反演植被LAI的4种间接估算方法进行了试验和比较．研究结果表明,LAI与植被盖度之间呈明显的正相关关系,即随着LAI的增大,植被盖度也在增大．在这4种估算方法中,LAI-2000算法最适用于研究区植被LAI的估算．     

地面点云分层等值线表面重建和多分辨率表达

提出一种基于分层等值线的地面激光扫描(TLS)数据表面重建及多分辨率表达方法.依据迭代的凸包算法,在具有垂直分布特点的点云中提取分层等值线.采用同步前进的最小外接圆方法完成分层等值线之间的三角剖分,得到地物局部三角形带.连接分层的局部三角形带并统一法线向量,得到地物整体三角网模型.采用等值线的高程间距和水平采样间隔作为控制参数,探讨了参数优化配置方法,实现地物整体模型的多分辨率表达.最后通过两个实例验证了本文方法的可行性.