基于GPS-IR的美国中西部地区NDVI时间序列反演

• Published in: 农业工程学报 Vol. 32; no. 24; pp. 183 - 188
• Main Author: 吴继忠 吴玮
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 南京工业大学测绘科学与技术学院,南京,211816 2016
• Subjects: GPS-IR; 反演; 归一化微波反射指数; 归一化植被指数; 植被; 模型; 相关分析; 遥感; models; 模型; vegetation; remote sensing; 遥感; 反演; 归一化植被指数; correlation analysis; normalized difference vegetation index; 植被; 归一化微波反射指数; 相关分析; GPS-IR; GPS-interferometric reflectometry; retrieve; normalized microwave reflection index
• ISSN: 1002-6819
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.24.024

基于AVHRR（advanced very high resolution radiometer）、MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）等卫星遥感影像获取的归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）存在大气噪声、土壤背景、饱和度等固有问题。GPS（global positioning system）卫星播发的L波段信号对土壤和植被水分含量变化较为敏感,GPS-IR（GPS-interferometric reflectometry）利用测地型接收机和天线记录GPS反射信号的变化,进而反演测站环境参数。该文研究了利用GPS-IR反演区域NDVI时间序列的方法。采用4个GPS参考站2007-2015年近9 a的连续观测数据,由伪距和相位观测值计算了归一化微波反射指数（normalized microwave reflection index,NMRI）,傅立叶变换显示NMRI具有明显的周期特性,其中年周期和半年周期分量普遍较为突出。利用三角多项式拟合剔除NMRI中由积雪和降雨引起的粗差点后,其波动与同时间段内MODIS NDVI的趋势一致。一元线性回归结果显示NMRI与NDVI之间存在显著线性相关,相关系数在0.697~0.818（P〈0.001）,NDVI反演误差的均方根误差在0.059~0.079,表明GPS-IR反演区域NDVI时间序列是可行的,该研究为获取准实时、低成本和高时间分辨率的NDVI提供了新的思路。