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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；具体利用二项式模型拟合RSARE与LAI之间的关系，建立小麦LAI估算模型：LAI＝-2.02×RSARE2+5.66×RSARE+0.31；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。

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