《表5 7月26日小波变换后植被指数与ln(LAI)的模型反演结果与精度检验结果》

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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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同样对7月26日影像和野外实测LAI也进行了相关性分析，得到的结果如表5所示。从结果可以看出，4个指数对应的决定系数都有所增加，再次证明了去除镜面反射可以提高植被指数与LAI的相关性。EVI对应的决定系数由0.464 7提高到了0.600 7，SAVI对应的决定系数也由0.460 4提高到了0.604 0，这2个指数的提升幅度较大，而相对的，NDVI和GNDVI对应的决定系数提升不明显。从图6可以看出，GNDVI和NDVI均方根误差大，并且相比上一时段饱和现象更为严重，NDVI的平均值达到0.94，GNDVI的平均值也达到了0.82。文献[24]指出在LAI较大，即植被较茂密的区域，NDVI容易达到饱和，对LAI的变化反映不灵敏。因为在植被茂密的区域，近红外波段的反射率远高于红波段的反射率，归一化植被指数对红波段的变化不敏感。同理对GNDVI来说，近红外的反射率仍远高于绿波段，使得GNDVI的值虽然小于NDVI但是对绿波段的变化也不敏感。从图2可以看到，在去除镜面反射后，红波段和绿波段的反射率较低，接近0，而近红外波段的反射率仍然较高，这加剧了NDVI和GNDVI的饱和，其相关性反而降低。而SAVI和EVI考虑了土壤背景因素，植被指数的变化得到调节，在植株茂密区域不易达到饱和，相关性提高。所以在玉米植株覆盖较茂密时，选用EVI和SAVI来反演LAI更为合适。