NDVI

使用 NDVI 阈值法预测植被覆盖比例对地表发射率和温度的影响

预测地表能量收支需要精确的地表发射率 (LSE) 和地表温度 (LST) 信息。LST 是基本气候变量之一，也是局部和全球尺度地表过程物理中的重要参数，而 LSE 是物质成分的指标。尽管有大量关于使用遥感数据计算 LST 和 LSE 的方法和算法的出版物，但准确预测这些变量仍然是一项具有挑战性的任务。在现有的计算 LSE 和 LST 的方法中，特别关注的是归一化差异植被指数阈值法 (NDVI THM)，尤其是对于农业和森林生态系统。要应用 NDVI THM，了解植被覆盖比例 (P V) 至关重要。本研究的目的是调查使用 NDVI THM 时 P V 预测精度对 LSE 和 LST 估计的影响。2015 年 8 月，在德国东南部巴伐利亚森林国家公园的混合温带森林中开展了一项实地活动，与 Landsat-8 立交桥同时进行。在 37 个地块的实地测量了 P V。使用了四种不同的植被指数以及人工神经网络方法来估计 P V 并计算 LSE 和 LST。结果表明，与传统植被指数（R 2 CV = 0.42，RMSE CV = 0.06）相比，使用人工神经网络（R 2 CV = 0.64，RMSE CV = 0.05）可以提高 P V 的预测精度。本研究结果还表明，估计的 P V 的精度变化影响了 LSE 的计算结果。此外，我们的研究结果表明，虽然 LST 取决于 LSE，但在预测 LST 时还应考虑其他参数，因为更准确的 LSE 结果并没有提高 LST 的预测精度。