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一种缓解LCC与秸秆-土壤背景影响的小麦绿色LAI估算方法 

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申请/专利权人:南京农业大学

摘要:本发明公开了一种缓解LCC与秸秆‑土壤背景影响的小麦绿色LAI估算方法,其步骤为:步骤一、数据采集;步骤二、计算秸秆‑土壤背景适应红边差值指数,包括:a、基于小麦冠层光谱计算已有的REDVI;b、基于田间背景光谱计算已有的REDVI;c、结合小麦冠层多光谱曲线的RE1和R波段,构建RSARE;步骤三、构建小麦叶面积指数LAI估算模型;步骤四、检验小麦LAI估算模型。本发明可以同时缓解LAI估算过程中秸秆‑土壤背景与LCC的影响,并基于该指数构建小麦叶面积指数估算模型,可在小麦生产过程中实现LAI的早期估算。

主权项:1.一种缓解LCC与秸秆-土壤背景影响的小麦绿色LAI估算方法,其特征在于步骤如下:步骤一、数据采集:基于Sentinel-2卫星影像,采集小麦冠层多光谱曲线与田间背景多光谱曲线分别作为“小麦-秸秆-土壤”光谱与“秸秆-土壤”光谱,同步测定小麦叶面积指数LAI,获得建模数据和检验数据;步骤二、计算秸秆-土壤背景适应红边差值指数,包括:a、基于小麦冠层光谱计算已有的REDVI:REDVIc=NIRc-RE2c其中,REDVIc代表利用冠层光谱计算所得的REDVI,而NIRc和RE2c分别代表Sentinel-2影像获取的小麦冠层光谱NIR与RE2波段反射率;b、基于田间背景光谱计算已有的REDVI:REDVIb=NIRb-RE2b其中,REDVIb代表利用背景光谱计算所得的REDVI,而NIRb和RE2b分别代表Sentinel-2影像获取的小麦田间背景光谱NIR与RE2波段反射率;c、结合小麦冠层多光谱曲线的RE1和R波段,构建RSARE: 步骤三、构建小麦叶面积指数LAI估算模型:基于建模数据,利用二项式模型性拟合建立RSARE与LAI的关系,确定二项式模型性系数a、b和c,建立小麦LAI估算模型。步骤四、检验小麦LAI估算模型:利用独立年份的实测数据对小麦LAI估算模型进行验证与测试,验证所得LAI估算模型分别在干燥的秸秆-土壤背景条件下与潮湿的秸秆-土壤背景条件下的表现,同时也验证所得LAI估算模型在本地应用于异地推广应用的稳定性。

全文数据:

权利要求:

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