针对在路域环境监测中,如何精确估算叶面积指数问题,该文提出以长韶娄高速路域为研究区,筛选出4种常用植被指数和4种红边指数两类指数,分别构建了经验模型和机器学习的反演模型,利用Sentinel-2影像数据和同步的LAI-2000地面实测数据完成路域植被叶面积指数反演。结果表明,红边波段参与运算的植被指数与植被叶面积指数敏感性是显著相关,红边指数在反演精度上更优。由此可知,相较于常见植被指数,红边指数增强了其与叶面积指数的敏感性,提高了叶面积指数估算模型精度。
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