基于模拟Landsat-8 OLI数据的小麦秸秆覆盖度估算

田间秸秆作为农业生产过程中的重要物质,其覆盖度的遥感估算具有十分重要的意义。Landsat-8 OLI影像作为Landsat系列影像的最新数据产品,具有更精细的光谱特征,明确其在秸秆覆盖度估算中的表现具有重要的现实意义。该研究使用ASD Field Spec 4 Hi-Res地物光谱仪,以实测田间小麦秸秆光谱反射率为数据源,模拟Landsat-8 OLI、Landsat-5TM、Aster、Hyperion影像波段反射率,构建光谱指数,并建立小麦秸秆覆盖度估算模型,通过对比分析,评估Landsat-8OLI数据的估算能力。结果表明,基于Landsat-8 OLI1和OLI2波段构建的NDIOLI21指数模型估算结果最优,决定系数(coefficient of determination,R2)为0.60,均方根误差(root mean square error,RMSE)为9.56%,平均相对误差(mean relative error,MRE)为9.83%,优于Landsat-5 TM构建的光谱指数,且仅次于Aster构建的木质素-纤维素吸收指数(lignin cellulose absorption,LCA)和短波红外归一化差异秸秆指数(shortwave infrared normalized difference residue index,SINDRI)以及Hyperion构建的纤维素吸收指数(cellulose absorption index,CAI)。因此,波段更多、波段划分更加精细的Landsat-8OLI构建的光谱指数在小麦秸秆覆盖度估算方面达到了一定精度,具有良好的应用前景。