葉面積指數（Leaf Area Index, LAI）是確定陸地表面生態(tài)系統(tǒng)物質和能量交換大小的重要結構參數之一,對估算作物產量、植物長勢監(jiān)測、病蟲害檢測等方面起著不可替代的作用。本文基于貢格爾草地實測數據,研究建立了分別適用于HSI影像和Hyperion影像的新反演模型,通過尋找對草地葉面積指數反演敏感的波段,構建新型指數反演模型,改善傳統(tǒng)植被指數反演效果不佳的現象,并對比不同模型反演結果的優(yōu)劣,提出精度較高且較為實用的最優(yōu)模型,同時通過建立神經網絡來提高反演精度,為草地葉面積指數反演增添了新的途徑。研究結果表明針對HSI影像的最優(yōu)模型為二次多項式模型,LAI=-115.26*R7712+81.392*R771-12.889,決定系數為0.8911：針對Hyperion影像的最優(yōu)模型為高斯函數模型,針對貢格爾草地高光譜影像的最優(yōu)模型為LAI=1.287*e-（（R895-0.2313）/0.002877）2+1.41*e-（（R895-0.1653）/0.07217）2+0.8635*e-（（R895-0.2634）/0.01375）2,決定系數為0.6506,是該地區(qū)葉面積指數反演... 

【文章來源】：福建師范大學福建省

【文章頁數】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
中文文摘
第1章 緒論
    1.1 葉面積指數研究意義
    1.2 葉面積指數的研究和應用進展
        1.2.1 國外研究進展
        1.2.2 國內研究進展
    1.3 研究目標和論文框架
        1.3.1 研究目標
        1.3.2 論文框架與技術路線
第2章 研究區(qū)概況與野外實驗
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 野外實驗
        2.2.1 實驗設計
        2.2.2 地面測量
    2.3 實測數據處理
第3章 影像預處理
    3.1 HSI影像預處理
        3.1.1 絕對輻亮度轉換
        3.1.2 條紋去除
        3.1.3 大氣糾正
        3.1.4 幾何糾正
    3.2 Hyperion影像預處理
        3.2.1 絕對輻射值轉換
        3.2.2 波段選擇
        3.2.3 壞線修復、條紋去除
        3.2.4 大氣糾正
        3.2.5 幾何糾正
第4章 基于經典植被指數的葉面積指數反演研究
    4.1 針對HSI影像的葉面積指數反演研究
        4.1.1 歸一化植被指數反演葉面積指數
        4.1.2 比值植被指數反演葉面積指數
        4.1.3 土壤調節(jié)植被指數反演葉面積指數
    4.2 針對Hyperion影像的葉面積指數反演研究
        4.2.1 歸一化植被指數反演葉面積指數
        4.2.2 比值植被指數反演葉面積指數
        4.2.3 土壤調節(jié)植被指數反演葉面積指數
第5章 基于新植被指數的葉面積指數反演研究
    5.1 構建針對HSI影像草地葉面積指數反演的新植被指數
    5.2 構建針對Hyperion影像草地葉面積指數反演的新植被指數
        5.2.1 通過融合傳統(tǒng)植被指數因子構建新植被指數
        5.2.2 通過敏感波段構建新植被指數
    5.3 神經網絡反演葉面積指數
        5.3.1 神經網絡原理與方法
        5.3.2 神經網絡模型反演葉面積指數
    5.4 貢格爾草地葉面積指數反演最優(yōu)模型
第6章 葉面積指數反演系統(tǒng)建立與結果分析
    6.1 算法分析與設計
        6.1.1 總體設計
        6.1.2 數據流程設計
        6.1.3 詳細設計
    6.2 系統(tǒng)構建與說明
    6.3 結果分析
第7章 結論與展望
    7.1 結論與創(chuàng)新之處
    7.2 不足與展望
參考文獻
攻讀學位期間承擔的科研任務與主要成果
致謝
個人簡歷


【參考文獻】：
期刊論文
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