遥感是获取叶面积指数(LAI)信息的最有吸引力的选择之一,但目前基于遥感数据的叶面积指数估测精度有限.本文以川西南山地常绿阔叶林为研究对象,基于地面调查的83个20 m×20 m样地和SPOT5数据,运用灰度共生矩阵法提取影像单波段、简单波段比图和主成分图的纹理信息,以不同图像处理方式的纹理参数作为辅助变量进行地统计分析估算有效LAI(LAIe).结果表明:LAIe与不同方式处理图像的纹理参数存在不同程度的相关性,其中,与B1波段、B1/B4和PC1的均质性呈极显著相关关系.与以归一化植被指数(NDVI)为辅助变量相比,以纹理参数B1波段、B1/B4和PC1的均质性作为辅助变量估测LAIe的精度均有所提高,分别提高5.3％、11.0％、14.5％,还能在一定程度上降低统计误差.以NDVI、PC1均质性作为辅助变量的LAIe空间地统计估测模型最优(R2=0.840,RMSE=0.212).本研究结果为合理地选择除植被指数外的其他辅助变量估测区域LAI的空间分布提供了一种新的思路和方法.
作者：赵安玖；杨长青；廖成云
来源：应用生态学报 2014 年 25卷 11期
