Метод компенсации эффекта насыщения нормализованного дифференциального вегетационного индекса в дистанционном зондировании

Об авторе:

Аннотация:

Рассмотрена возможность разработки нового метода компенсации эффекта насыщения нормализованного дифференциального вегетационного индекса в дистанционном зондировании. Проанализирована возможность совместного использования индексов NDVI и WDVI для снижения нелинейности функций регрессионной зависимости индекса LAI от этих индексов. Показано, что метод графического суммирования функций LAI = f₁(NDVI) и LAI = f₂(WDVI) с переменой мест аргумента и функции одной из указанных функциональных зависимостей приводит к существенному уменьшению нелинейности полученной суммарной функциональной зависимости. Синтезирован совместный f(NDVI, WDVI) индекс, находящийся в более высокой степени линейной зависимости от LAI, чем NDVI и WDVI в отдельности.

Список литературы:

1. Basso B. Remotely sensed vegetation indices: theory and applications for crop management / B. Basso, D. Cammarano, P. De Vita // Rivista Italiana di Agrometeorologia. 2004. No 1. Pp. 36-53.
2. Clevers J. G. P. W. Application of a weighted infrared-red vegetation index for estimating leaf Area Index by Correcting for Soil Moisture / J. G. P. W. Clevers // Remote Sensing of Environment. 1989. Vol. 29. No 1. Pp. 25-37. DOI: 10.1016/0034-4257(89)90076-X
3. Clevers J. G. P. W. Application of the WDVI in estimating LAI at the generative stage of barley / J. G. P. W. Clevers // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 1991. Vol. 46. No 1. Pp. 37-47. DOI: 10.1016/0924-2716(91)90005-G
4. Clevers J. G. P. W. The derivation of a simplified reflectance model for the estimation of leaf area index / J. G. P. W. Clevers // Remote Sensing of Environment. 1988. Vol. 25. No 1. Pp. 53-69. DOI: 10.1016/0034-4257(88)90041-7
5. Fan L. Investigating the relationship between NDVI and LAI in semi-arid grassland in Inner Mongolia using in-situ measurements / L. Fan, Y. Gao, H. Brück, Ch. Bernhofer // Theoretical and Applied Climatology. 2009. Vol. 95. No 1-2. Pp. 151-156. DOI: 10.1007/s00704-007-0369-2
6. Mroz M. Comparison of several vegetation indices calculated on the basis of a seasonal SPOT XS time series, and their suitability for land cover and agricultural crop identification / M. Mroz, A. Sobieraj // Technical Sciences. 2004. No 7. Pp. 39-66.
7. Naji T. A. H. Study of vegetation cover distribution using DVI, PVI, WDVI indices with 2D-space plot / T. A. H. Naji // Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1003. No 1. 012083. DOI: 10.1088/1742-6596/1003/1/012083
8. Srinivas P. Application of distance based vegetation index for agricultural crops discrimination / P. Srinivas, B. K. Das, J. Saibaba, R. Krishnan // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (ISPRS Archives). 2004. Vol. 35. Pp. 1127-1132.
9. Wang F. Development of a vegetation index for estimation of leaf area index based on simulation modeling / F. Wang, J. Huang, L. Chen // Journal of Plant Nutrition. 2010. Vol. 33. No 3. Pp. 328-338. DOI: 10.1080/01904160903470380
10. Wang F. New vegetation index and its application in estimating leaf area index of rice / F. Wang, J. Huang, Y. Tang, X. Wang // Rice Science. 2007. Vol. 14. No 3. Pp. 195-203. DOI: 10.1016/S1672-6308(07)60027-4