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1.
叶面积指数(LAI)是衡量植被生态状况和估算作物产量的一个重要指标。LAI的反演是定量遥感研究的重要内容。传统的经验统计反演方法基于单一观测角度的遥感数据进行,忽略了地物反射率的方向性。若在反演中加入多观测角度的信息,则有可能提升LAI反演的精度。以2008年甘肃省张掖市玉米实验区为研究区,利用欧空局的CHRIS/PROBA多角度高光谱数据对比分析了传统植被指数NDVI、RVI、EVI的变化规律及其反演玉米叶面积指数LAI的精度,并根据NDVI随观测角度的变化规律,构造出新型多角度归一化植被指数MNDVI,分别对实测叶面积指数进行线性回归并利用实测数据对估算LAI进行精度验证,结果表明:新型MNDVI指数相比于传统NDVI、RVI、EVI对LAI的反演精度有了显著提升,估算模型决定系数R2达到0.716,精度验证均方根误差为0.127,平均减小了33.3%。  相似文献   
2.
魏智威  童莹  丁愫  乔海浪 《测绘科学》2022,47(2):184-191
针对建筑物图形,该文提出了一种结合其形态表达特点的迭代凸分解方法.该方法利用Delaunay三角网提取建筑物图形凹部层次化结构和骨架线定义图形节点凹度,并依据建筑物图形直角化和简洁表达的特点选取分割线迭代消除当前图形中凹度最大节点实现图形凸分解.实验结果表明,该文方法能有效实现带洞(或岛)建筑物图形的凸分解,结果符合视...  相似文献   
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