基于Sentinel-2的川西高原植被叶片含水量反演

作者：谢兵; 杨武年^*; 杨鑫; 王芳

来源：人民长江, 2023, 54(10): 30-59.

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.10.005

• 叶片含水量
• 植被指数
• BP神经网络
• Sentinel-2卫星影像
• 川西高原

植被叶片含水量多少不仅影响着植被本身的生长情况，还是该地区水源涵养的重要因子，特别是在川西高原地区，应用遥感技术大范围估算植被叶片含水量对于该地区生态环境保护、水环境循环有着重要的作用。基于Sentinel-2卫星影像数据，选取FVC、NDVI、NDVI705、NDWI1、NDWI2、TVI共6种植被指数，结合野外实测叶片含水量，建立植被叶片含水量与植被指数之间的关系模型，包括多元逐步回归模型、随机森林模型和BP神经网络模型，并对反演过程及结果进行了十折交叉验证，最终采用最优模型(BP神经网络)得到川西高原松潘县试验区植被叶片含水量分布情况。研究结果表明：BP神经网络模型均方根误差最小，平均绝对百分比最小，模型精度最高，可以有效反演植被叶片含水量。

• 单位
  四川司法警官职业学院; 成都理工大学; 内江师范学院