Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

Получение индекса листовой поверхности из данных дистанционного зондирования с использованием современных статистических подходов

Гауда П.Х., Ооммен Т., Мисра Д., Шварц Р.К., Хауэлл Т.А., Вагл П.

Картографирование и мониторинг индекса листовой поверхности (LAI) имеют решающее значение для моделирования баланса поверхностной энергии, эвапотранспирации и продуктивности растительности. Дистанционное зондирование помогает быстро собирать LAI на отдельных полях на больших площадях эффективным с точки зрения времени и затрат способом, используя эмпирическую регрессию между LAI и спектральными индексами растительности (SVI). Однако эти соотношения могут быть неэффективными, когда геометрия датчика солнечной поверхности, фоновая отражательная способность и вызванные атмосферой изменения отражательной способности полога больше, чем изменения в самом пологе. Это требует разработки превосходных и специфичных для региона моделей LAI-SVI. В последние годы статистические методы обучения, такие как опорные векторные машины (SVM) и соответствующие векторные машины (RVM), оказались успешными по сравнению с обычными моделями регрессии наименьших квадратов (OLS) для сложных процессов. Целью данного исследования является разработка и сравнение моделей отражательной способности на основе OLS, SVM и RVM для оценки LAI для основных летних культур в Техасских высоких равнинах. LAI измерялся на 47 случайно выбранных коммерческих полях в округах Мур и Очилтри. Сбор данных проводился так, чтобы совпадать с пролетами спутников Landsat 5 над исследуемой областью. Многочисленные производные SVI были изучены для оценки LAI с использованием моделей OLS, SVM и RVM. Анализ результатов показал, что модели SVI-LAI, основанные на соотношении полос TM 4 и 3 и нормализованном индексе разности растительности (NDVI), наиболее чувствительны к LAI. Значения R2 для выбранных моделей варьировались от 0,79 до 0,96, причем модель SVM давала наилучшие результаты. Однако точность представленных моделей LAI требует дальнейшей оценки, которая учитывает пространственную изменчивость LAI в полевых условиях для более широкой применимости.