摘要：不同观测角度下，同一种地物的辐射信息差异很大,同一种观测角度下，不同的观测波谱范围同种地物的差距也较大。本文基于CHRISE影像五个观测角度的反射率数据，计算宽波段RVI、DVI、NDVI、SAVI、OSAVI、RDVI、MSAVI和窄波段RVI、NDVI、SAVI等不同的植被指数，又通过地面实测草地叶面积指数（LAI）和草地植被覆盖度（VFC)计算出绿量（LVV），分析不同角度下的不同植被指数与绿量的相关性，建立了2540个反演模型。结果表明同一植被指数在0度角度下，绿量与植被指数的敏感性最高（R方均达到0.65以上），所建立的模型最显著，在同一角度下，绿量与SAVI的敏感性最高，所建立的模型最显著，同一角度下同一种植被指数，窄波段建立的植被指数与绿量的敏感性最高，所建立的模型最显著，所有的角度和植被指数下，三次多项式建立的回归模型拟合的精度最高。
关键词：草地绿量 植被指数 CHRIS影像 敏感性 回归模型
目录
摘要
Abstract
1 引言-1
2 材料与方法-2
2.1 研究区概况-2
2.2 数据来源-3
2.2.1 LAI和VFC的测量-3
2.2.2 遥感影像数据-4
2.3 植被指数计算-5
2.4 LVV-VI模型的建立和验证-6
3 结果与分析-6
3.1 LVV与植被指数相关性分析-6
3.2 LVV相关模型分析-8
3.3 敏感因子分析-9
3.3.1 植被指数影响分析-10
3.3.2 角度影响分析-10
4 结论-11
致谢-11
参考文献：-12
文献综述-13
