文献类型：期刊文章

作　　者：马茵驰[1,2] 阎广建[1] 丁文[2] 王跃智[2]

机构地区：[1]北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京100875 [2]北京市农林科学院水产科学研究所,北京100068

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(40871164);国家重点基础研究发展计划(2007CB714402);国家863计划成果"我国典型地物标准波谱数据库(2002AA130010)"

年　　份：2009

卷　　号：25

期　　号：12

起止页码：187-192

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20100812731107)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：实践中,大尺度上测量叶面积指数(LAI)很难实现,利用遥感技术进行LAI的定量反演成为当前研究的重点。该文应用MODIS地表反射率数据反演冬小麦叶面积指数,假设MODIS像元由作物和土壤混合,建立了SAILH模型与裸土反射率组成的线性光谱混合模型,基于人工神经网络的方法进行LAI反演,获得了北京顺义冬小麦种植区在2001年4月1个时间序列的LAI。研究表明,此方法能够较好的获取大区域尺度上的LAI,对冬小麦长势监测具有重要意义。

关 键 词：神经网络 遥感 监测  叶面积指数(LAI)  MODIS数据 反演

分 类 号：S127]