基于k-NN算法的叶面积指数遥感反演

孙 华，罗朝沁 ，林 辉 ，严恩萍 ，罗喜华 ，罗孝云

(1.中南林业科技大学 林业遥感信息工程研究中心，湖南 长沙 410004；2.攸县黄丰桥国有林场，湖南 攸县 412300)

基于k-NN算法的叶面积指数遥感反演

孙 华1，罗朝沁1，林 辉1，严恩萍1，罗喜华2，罗孝云2

(1.中南林业科技大学 林业遥感信息工程研究中心，湖南 长沙 410004；2.攸县黄丰桥国有林场，湖南 攸县 412300)

叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）作为植被冠层结构的重要描述参数之一，能体现植被光合、蒸腾和呼吸作用的能力。借助GPS和LAI-2200冠层分析仪在攸县黄丰桥林场开展LAI测量。利用ENVI软件对GeoEye-1 数据进行了辐射定标，大气校正和正射校正。通过研究LAI与GeoEye-1影像波段及其衍生指数的相关性，筛选出2组估算LAI的指数因子（6个指数因子和10个指数因子）。应用k-NN进行叶面积指数反演，同时将反演结果与多元线性回归模型结果进行比较。结果表明：利用2组指数因子进行多元线性回归模型反演LAI中，6个指数因子的模型决定系数R2为0.386，10个指数因子的模型决定系数R2为0.498。从回归模拟的角度分析，10个指数因子得到的模拟结果要优于6个指数因子的模拟结果。利用2组指数因子通过设置4个不同的k值（k=3，5，7，10）得到8个k-NN反演结果中，以10个指数因子得到的k-NN反演结果较好，其中在k=3时效果最好，其决定系数R2为0.733，精度为85.4%。建模精度分析表明选用10个指数因子进行LAI的反演优于选用6个指数因子，其中k-NN方法的反演结果优于多元线性回归模型，说明利用k-NN方法进行LAI的反演是可行的。

林业遥感；叶面积指数；k-NN；GeoEye-1；黄丰桥林场

叶面积指数（leaf area index，LAI）是指单位地表面积上单面绿叶面积的总和[1-3]，是描述植被冠层结构的一个重要参数，近年来越来越受到重视。……