《表2 植被指数计算公式：LAI无人机多光谱遥感估测及其在盐渍土改良中的应用》

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《LAI无人机多光谱遥感估测及其在盐渍土改良中的应用》

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公式中ρgre、ρred、ρnir分别指机载Sequoia多光谱相机影像的b1、b2和b4波段的反射率

选取敏感波段绿光（GRE）、红光（RED）和近红（NIR）波段构建的植被指数如表2所示。7个滤波窗口的植被指数与LAI的相关性分析结果见表3。结果显示，各植被指数与叶面积指数都达到极显著相关，且植被指数对LAI的敏感度远高于单波段。在同一滤波窗口处理下，RVI与叶面积指数的相关性各植被指数中最高的。不同滤波窗口中，5×5的窗口中各植被指数与叶面积指数的相关性也是最高的。因此，5×5滤波处理后的植被指数作为LAI反演的敏感光谱指数，进行叶面积指数反演模型的构建，各模型的决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和相对分析误差（RPD）比较结果见表4。