《表3 7月26日植被指数与ln(LAI)的相关关系与LAI反演精度评价结果》

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《玉米冠层LAI反演中UAV影像镜面反射去除方法》

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基于7月26日获取的无人机影像计算的植被指数与ln（LAI）之间的回归关系如表3所示，样本的散点图如图4所示。同样，对于该无人机影像来说，4个指数同样与ln（LAI）呈正相关。从决定系数来看，相比于7月15日，由26日影像得到的拟合方程的决定系数都明显偏低，说明随着LAI的增大，这4个植被指数与LAI的拟合程度下降。NDVI、EVI和SAVI拟合的模型决定系数都为0.46左右，而GNDVI最高，为0.480 2。另一方面，4个指数拟合模型的均方根误差为0.209 7～0.250 8，其中最低的是SAVI，说明4个回归模型对LAI的解释能力相对较好。从以上2幅影像模型模拟结果来看，在植株覆盖较稀疏时NDVI在反演LAI上更具优势，而当植株覆盖相对茂密时，4个指数中，GNDVI和SAVI更为适合。