新研讨提醒可见光植被指数对色温的呼应规则

  广州地舆研讨所生态维护与修正团队依托广东鹤山森林生态系统国家户外科学观测研讨站，研讨提醒了无人机植被遥感中可见光植被指数对色温的呼应规则。近来，相关效果发表于《使用生态学报》。

  植被指数是指将植被反射光谱中的两个或多个波长范围内的反射率组合运算，大多数都用在反映地表植被的成长情况、散布特征和健康水平。跟着无人机遥感技能的老练，以无人机获取的RGB三波段数据源核算的可见光植被指数被大范围的使用，但其核算精度易受多种要素搅扰，其间色温是一个在以往研讨中常被忽视的重要搅扰因子。

  “尽管已有研讨注意到色温改动情境下可见光植被指数的不确定性，但在使用层面鲜有研讨考虑色温改动对可见光植被指数核算的影响以及这类影响与地物品种间的联络。”论文榜首作者、广东省科学院广州地舆研讨所硕士研讨生许静表明。

  研讨团队在广东省林业科技方案项目的赞助下，选取包含非植被地物、针叶树种、阔叶树种和草本植物在内的15种方针地物，系统分析了5000~8000K色温梯度下13种可见光植被指数的改动规则。依据成果得出，色温改动明显影响可见光植被指数的核算成果。跟着色温的升高，13种植被指数表现出上升、下降、单峰、安稳和动摇五种改动趋势。

  研讨之后发现，归一化蓝绿差异指数、过绿指数、归一化红绿差异指数等9种植被指数的改动趋势不受地物类别和物种品种的影响，而三角绿度指数、绿叶指数和红绿蓝植被指数等4种植被指数的改动趋势则遭到地物类别和物种品种的明显影响。此外，研讨发现，同一植被指数的种间差异会因色温的升高而被扩大。印象拍照时的气候情况是影响数据质量的关键要素。

  研讨团队主张，在运用无人机RGB印象核算植被指数时，要在数据收集端进行严厉的质量把控，不然得到的成果可能会因色温的影响而失掉应有的生态解说力。而选取较为安稳的气候拍照并选用RAW格局存储数据，有助于坚持无人机可见光印象的颜色一致性并为后期色温纠正供给更大的操作空间。

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