孙少波1,2,杜华强1,2*,李平衡1,2,周国模1,2,徐小军1,2,高国龙1,2,李雪建1,2
SUN Shao-bo1,2, DU Hua-qiang1,2*, LI Ping-heng1,2, ZHOU Guo-mo1,2, XU Xiao-jun1,2, GAO Guo-long1,2, LI Xue-jian1,2
摘要: 在对毛竹林叶片高光谱反射率数据进行小波变换的基础上,寻找和确定最佳的小波植被指数反演毛竹林叶片的净光合速率(Pn).结果表明: 理想的高频小波植被指数反演得到的Pn 精度高于低频小波植被指数和光谱植被指数,其中,由小波分解第一层高频系数构建的归一化植被指数、比值植被指数和差值植被指数与Pn之间的相关性最好,R2为0.7,均方根误差(RMSE)较低,为0.33;而低频小波植被指数反演Pn的精度低于光谱植被指数.由各层理想小波植被指数所构建的多元线性模型反演得到毛竹叶片Pn与实测Pn之间具有显著的相关关系,R2为0.77,RMSE为0.29,且精度明显高于基于光谱植被指数所构建的多元线性模型.与光谱植被指数反演毛竹Pn的敏感波段仅局限于可见光波段相比,小波植被指数探测的敏感波长范围更广,包含了可见光及多个红外波段.高光谱数据在经过小波变换后能够发现更多反映毛竹Pn的细节信息,且整体反演精度比原始光谱有了显著提高,研究结果为基于高光谱遥感反演植被Pn提供了一种新的可选方法.