基于TM的遥感数据的叶面积指数估算解决方案----以内蒙古为例

1.背景与技术路线

    叶面积指数是重要的植被结构参数，反演叶面积指数是植被遥感的重要研究内容之一，其影响生态系统的物质和能量循环，成为作物生长、路面过程、水文和生态等模型的输入参数或状态变量。今年来，对也铭记指数的反演已经成为一个热点的话题，对其长期的监测产品的需求已经是一个不得不面对的问题。

    内蒙古自治区位于中华人民共和国的北部边疆，由东北向西南斜伸，呈  狭长形，生态系统较为复杂多样，其叶面积指数存在着很大的时空变异性，获得可靠的叶面积指数资料，对于研究区域的气候变化与人类活动的响应具有非常重要的意义。叶面积指数获取技术路线如下图：

图 1 叶面积指数获取技术路线

2.模型运行

    2.1  数据准备

    模型输入数据为 TM 数据与地面验证数据。基于 30m 分辨率的 TM 影像数据进行植被指数的反演与遥感解译地面土地利用类型，两种数据相结合的数据方法。

    2.2  数据预处理

    TM 遥感影像数据进行标准化处理和产品生成，所以首要工作是做几何精校正、辐射定标、大气校正、数据的拼接、数据的裁切，然后进行投影变换等以及产品标准化、通用化方面的处理过程，为最后专题产品数据集应用分析奠定基础。

    遥感解译、 数据为以遥感图像计算机屏幕人机交互直接判读为核心的方法，同时采用基于遥感监测的土地利用/土地覆被分类系统，保证了遥感人工解译后分类的准确性。

    2.3  模型运行

    叶面积指数的反演通常采用经验法，然而经验法存在方法适用性不强，对于植被覆盖复杂的地区精度会受到影响，所以要将参数本地化，来保障精度，精度评价指标为均方根（RMSE）和估算精度（EA） ，评估计算公式如下：

3.模型验证与校正

    模型运行结果通过文献资料以及结合地面验证数据，进行参数验证与校正，使模型进一步适合内蒙古地区。下图为经过模型验证与校正后的内蒙古地区叶面积指数成果图，如图所示：

图 2 内蒙古地区七月叶面积指数成果图

4.模拟和结果分析

    用 2000～2010 年 TM 数据，及遥感反演的参数，获得叶面积指数进行结果分析。主要用于分析：

    a) 2000－2010 年植被退化/恢复情况

    b) 2000－2010 年城市绿度

    c) 2000－2010 年农作物的动态监测

    d) 2000－2010 年气候的变化