宫兆宁 1,2,3,4,*林川 1,2,3,4赵文吉 1,2,3,4崔天翔 1,2,3,4
1 首都师范大学 资源环境与旅游学院, 北京 100048
2 三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048
3 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室, 北京 100048
4 北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地, 北京 100048
利用多光谱遥感技术定量估算野鸭湖湿地挺水植物的含水量.基于典型挺水植物的实测冠层光谱及其对应样方的叶片含水量和叶面积指数LAI数据, 首先对芦苇和香蒲的地面实测光谱进行重采样, 以模拟WorldView-2影像的光谱, 然后利用模拟光谱分别构建芦苇和香蒲任意两波段反射率组合而成的比值(SR)和归一化差值植被指数(NDVI), 通过分析植被指数与CWC(冠层含水量,Canopy Water Content)的相关关系, 选择与CWC显著相关的植被指数, 并通过单变量线性与非线性拟合的分析方法确定监测不同挺水植物群落的最佳植被指数, 建立估算模型；结合覆盖研究区的WorldView-2高分辨率多光谱影像, 对研究区的挺水植物群落CWC进行反演及制图.结果表明, 基于模拟WorldView-2影像光谱构建的比值(SR)和归一化差值植被指数(NDVI)与CWC的总体相关性较高；SR(8,3)芦苇为估算CWC芦苇的最优植被指数, 估算模型为y=0.005x+0.003, NDVI(8,3)香蒲为估算CWC香蒲的最优植被指数, 估算模型为y=2.461x2-0.313x+0.032, 通过交叉检验, CWC芦苇和CWC香蒲的预测精度分别为87.42%和82.12%, 预测精度较为理想；利用实测数据对反演的CWC空间分布图进行了验证, 通过验证, 芦苇和香蒲影像估算CWC的均方根差(RMSE)分别为0.0048和0.0052, 估算精度分别为83.56%和80.31%, 表明利用WorldView-2高分辨率多光谱影像反演湿地挺水植物群落CWC具有较高的可行性.
挺水植物 冠层含水量 植被指数 面向对象提取 北京野鸭湖湿地 emerged plant canopy water content vegetation index WorldView-2 WorldView-2 object-oriented extraction Wild Duck Lake wetland (Beijing) 
