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不同传感器的模拟植被指数对水稻叶面积指数的估测精度和敏感性分析 总被引：5，自引：0，他引：5
本研究利用水稻冠层高光谱数据,模拟NOAA-AVHRR,Terra-MODIS和Landsat-TM的可见光波段反射率数据,计算各传感器的多种植被指数(NDVI,RVI,EVI,GNDVI,GRVI和Red-edge RVI),比较植被指数模型对水稻LAI的估测精度,分析不同植被指数对LAI变化的敏感性.相对于红波段植被指数,红边比值植被指数(Red-edge RVI)和绿波段指数GRVI与LAI有更好的线性相关关系,而GNDVI和LAI呈现更好的对数相关关系.MODIS的Red-edge RVI指数不仅模型拟合的精度最高,还有独立数据验证的估测精度也最高,而且它的验证精度较拟合精度下降幅度最小;其次是绿波段构建的GNDVI和GRVI植被指数的估测精度,再次是NDVI和EVI的估测精度,而RVI的估测精度最差.敏感性分析发现,13个植被指数对水稻LAI的估测能力都随着LAI的增加而下降,但归一化类植被指数和比值类植被指数对LAI变化反应的差异明显,归一化类植被指数在LAI较低时(LAI<1.5)对LAI变化的反应开始非常敏感,但迅速下降,而比值类植被指数在LAI较低时,明显小于归一化类植被指数,之后随着LAI的增大(LAI>1.5)比值类植被指数对LAI的变化敏感性,则明显高于归一化类植被指数.Red-edge RVI和绿波段指数GRVI和LAI不仅表现了很好的线性相关关系,而且在LAI大于2.9左右保持较高的敏感性. 相似文献
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在我国含油气盆地的边缘地带,冲积扇体内部高速砾岩的存在,严重制约着下伏构造目标的落实精度,增大了油气勘探的风险.充分考虑砾岩的分布特征,选取合理的速度建场方法,准确落实下伏构造目标,是解决这一问题的基本途径.本文系统建立了"高速"背景下的构造目标落实技术流程,其实现过程可概括为几大步骤:首先,综合利用测井、地震、地质及非地震资料,明确高速砾岩的响应特征,准确识别高速砾岩;然后,通过地质规律分析与地震综合解释,精细预测高速砾岩的分布特征;其次,全面考虑浅层砾岩的分布及下伏构造目标的发育特征,建立相应的地质模型,初步定性判断高速砾岩对下伏构造目标的影响程度;最后,根据研究区实际占有的资料及地质条件,选取合理的速度建场方法,落实下伏构造圈闭的形态.在鄂尔多斯盆地西南缘彭阳地区和库车坳陷北部大北地区的高速砾岩发育区域,该技术取得了良好的应用效果,为有利区带的综合评价及新一轮的井位部署提供了重要依据. 相似文献