摘要
引入归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和大气阻抗植被指数(ARVI),分别建立四种植被指数与叶面积指数(LAI)一元线性回归模型。推演结果显示:在LAI与植被指数之间的一元线性回归关系中,NDVI与LAI的相关性最高,相关系数R和判定系数R2分别为0.811和0.658,并通过了F显著性检验,拟合效果最好,强于其它三种植被指数。由此可以说明,在四种植被指数中归一化植被指数(NDVI)最适合与LAI建立一元线形回归模型。通过建立LAI-NDVI的一元回归模型,可以实现对不同地区的LAI进行预测。
The paper establish Unary linear regression model between leaf area index （LAI） and four vegetation indices, the results showed that the strongest correlation between leaf area index and normalized differential vegetation index.
出处
《林业勘查设计》
2013年第2期77-80,共4页
Forest Investigation Design
关键词
叶面积指数
植被指数
一元线性回归模型
Leaf area index
Vegetation index
Unary linear regregsion model
