基于小波变换的毛竹叶片净光合速率高光谱遥感反演

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(P_n).结果表明:理想的高频小波植被指数反演得到的P_n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P_n之间的相关性最好,R~2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P_n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P_n与实测P_n之间具有显著的相关关系,R~2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P_n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P_n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P_n提供了一种新的可选方法.

Retrieval of leaf net photosynthetic rate of moso bamboo forests using hyperspectral remote sen-sing based on wavelet transform