为探究利用高光谱植被指数反演叶片总初级生产力（GPP）的模型,以湖北省武汉大学试验田油菜和小麦叶片高光谱反射率和光照强度（PARin）为数据源,利用7种植被指数与PARin的乘积分别反演2种植被叶片GPP,构"/>
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基于高光谱遥感的叶片总初级生产力GPP反演

SHAO Peipei,CHAI Ruhui,LIN Zhiheng,FANG Shenghui

Journal of China Agricultural University（2018）

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Abstract
为探究利用高光谱植被指数反演叶片总初级生产力（GPP）的模型,以湖北省武汉大学试验田油菜和小麦叶片高光谱反射率和光照强度（PARin）为数据源,利用7种植被指数与PARin的乘积分别反演2种植被叶片GPP,构建线性及非线性回归模型,并对模型进行验证。结果表明:1)从油菜生理特点出发,需要分生育期建模。在选择的7种植被指数中,花期SR构建的一次模型效果最优,建模和验模R2分别为0.80和0.82,RMSE不超过2.85g/（m2·d）;荚果期选择CIred edge和MTCI为优选模型,建模和验模R2为0.84和0.72,RMSE<3.91g/（m2·d）;全时期基于红边波段的CIred edge、MTCI为优选模型,建模集R2达到0.80,RMSE<3.67g/（m2·d）,验模R2达到0.65,RMSE<3.92g/（m2·d）;2)小麦中NDVI模型效果最优,建模集R2=0.59,RMSE=2.80g/（m2·d）,验模R2=0.67,RMSE=3.39g/（m2·d）。将油菜与小麦做对比,基于红边波段的植被指数CIred edge和MTCI对2种植被差异不敏感,R2为0.720.73,表明CIred edge和MTCI模型可以用于小麦和油菜叶片GPP的统一反演。
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