针对传统植被指数方法中利用单一方向的光谱特性估测LAI容易出现饱和现象和冠层结构信息不足的缺陷,以二向反射特性的归一化植被指数(NHVI)为基础,将表征叶片空间分布模式的热暗点指数(HDS)引入土壤调整型植被指数(SAVI),增强型植被指数(EVI)中,构建具有二向反射特性的土壤调整型热点植被指数(SAHVI)和增强型热点植被指数(EHVI)。同时使用红光,近红外,蓝光和绿光波段计算HDS,选择对LAI敏感性较高的HDS参与构建新型植被指数,并利用试验测量的小麦冠层二向反射率数据和叶面积指数,研究新型植被指数与LAI的线性关系。结果表明:基于蓝光和红光波段计算的HDS参与构建的EHVI、SAHVI与LAI的线性相关程度要优于EVI、SAVI,且较NHVI有进一步提高,能有效缓解LAI估算中植被指数饱和现象。
叶面积指数(leaf area index,LAI),是估计植物冠层功能的重要参数,在农业遥感、植被保护、产量估测等方面有着重要的应用.长期以来,国内LAI测量大量依赖于进口手持式设备.由于测量范围较大,测量时间较长,常常需要耗费巨大的人力物力.针对LAI测量时间长,测量范围广的实际需求,结合无线传感器网络自组织、低功耗、工作稳定的特点,提出了将无线传感器网络应用于LAI测量的新方法.该系统由无线传感器节点和无线网关组成,可以实现无人情况下的长时间数据采集和灵活的数据收集模式.同时重点探讨了系统对若干关键问题的解决方案.
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