《表3 植被指数定义：基于GF-1 WFV的黄河口湿地植被碳储量估算研究》

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《基于GF-1 WFV的黄河口湿地植被碳储量估算研究》

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注:ρNIR和ρRed分别为GF-1WFV卫星数据某一像元在近红外和红波段的遥感反射率

在模型构建时，根据黄河口湿地的实际情况，本文选择多种不同植被指数进行比较分析。针对滨海湿地植被生长环境复杂及植被盖度、高度等生长特征多样性的特点，选择了对植被敏感度高、能消弱辐射误差的归一化植被指数（NDVI）[19]以及能消弱或去除反射率本身影响的简单比值植被指数（SRI）[20]；针对因滨海湿地植被稀疏度不一致而导致土壤背景对结果造成影响的问题，选择了能减弱或消除土壤背景对植被反射率影响的土壤调节植被指数（SAVI）[21]和土壤修正植被指数（MSAVI）[22]、差值植被指数（DVI）[23]；针对植被研究区盖度不均匀的特点，选择了对盖度敏感度高的修正植被指数（MVI）[24]。将基于GF-1 WFV得到的这6种植被指数与获取的植被地上生长部分单位面积碳储量数据，进行线性、二次多项式、指数和幂函数四种回归模型分析，建立基于各植被指数的黄河口湿地植被地上生长部分单位面积碳储量遥感估算模型，并进行精度评价，确定最佳估算模型。6种植被指数及其计算公式如表3所示。