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植被物候遥感监测研究进展 总被引：11，自引：0，他引：11
植被物候是研究植被与气候、环境变化间关系的重要参量。本文针对目前常用的阈值法、拟合法和延迟滑动平均法等植被物候遥感监测方法进行比较分析;介绍了传感器网络法、物候模型法等物候遥感监测验证方法;从遥感监测方法和数据源两方面分析物候遥感监测的误差来源;针对目前研究中存在的问题,讨论了遥感物候的主要研究方向:从机理层面,应创新植被物候遥感监测方法;建立标准化地面验证数据源;利用多源遥感数据,组成高时间分辨率的原始遥感数据源,提高植被物候遥感监测的时间分辨率和测算精度。 相似文献
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Google Earth Engine云平台及植被遥感案例研究 总被引：1，自引：0，他引：1
植被物候是全球变化的敏感指示器,对陆表物质和能量交换产生显著影响.植被物候遥感分析存在数据收集困难、提取方法实现复杂等问题,谷歌地球云计算平台(Google Earth Engine,GEE)为基于遥感大数据的物候分析提供了有利条件.本文分析了GEE平台的数据源、开发接口和应用场景,然后基于GEE中的长时序植被指数数据... 相似文献
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植被物候是指植被长期适应生活环境的周期性变化，形成与此相适应的生产发育节律。研究植被物候有助于更好地理解气候变化。目前利用植被遥感指数进行物候监测依然存在许多问题，而日光诱导叶绿素荧光（SIF）与总初级生产力（GPP）具有强耦合关系，在植被物候研究中具有很大潜力。本文利用双逻辑斯蒂函数模型，基于3种SIF数据（GOME-2,GOSIF和CSIF）计算了北半球地区2007年—2018年的物候特征，并与两种GPP数据和5种植被指数（VIs）数据进行对比验证。接下来利用GOME-2 SIF数据分析了北半球地区的物候分布特征，并利用Sen斜率因子检测北半球地区的物候变化趋势，最后计算了3个主要的气候因子对植被物候变化的影响。结果表明：（1）基于SIF数据计算的SOS与EOS比基于VIs数据的计算结果要更加接近于基于GPP数据的计算结果。（2）基于GOME-2 SIF数据计算的北半球地区植被2007年—2018年平均生长季始期（SOS）主要（>90%）集中在100—170 d，平均生长季末期（EOS）则主要集中在220—270 d。高海拔地区和高纬度地区相对于其他地区，SOS较晚，而EOS... 相似文献
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植被物候作为反映植被与气候变化关系的重要参量,具有重要的研究意义。本文基于R语言分布式架构Shiny构建了植被物候参数分析系统,可实现站点分布可视化、感兴趣区(Region of Interest,ROI)选取与绘制、植被指数计算与可视化、数据过滤、生长曲线轨迹拟合与物候参数提取等功能模块。用户可提取不同植被类型数码相机时间序列的植被指数,并用max方法进行平滑与去噪处理,然后选择合适的方法组合拟合植被群落季相变化轨迹,最终提取较为精确的关键物候参数。林地数据系统测试结果表明:1)相对绿度指数GI比其他相对植被指数和单波段的亮度值振幅明显,其时间序列可表征植被实际生长轨迹; 2)不同拟合方法与提取方法的组合效果不同,如klosterman与klosterman方法组合适合林地类型的植被物候参数提取,用户可综合均方根误差与季节群相变化轨迹结果,筛选出适合所选植被物候数据的拟合与物候参数提取方法组合。 相似文献
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科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提,但红树林分布于潮间带,难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林进行长时间、大面积监测,但已有研究尚存不足。一方面,红树林分布于热带、亚热带区域,受到天气条件限制难以获得长时间覆盖的有效光学遥感数据;另一方面,红树林极易与其他陆生植被混淆,仅利用多波段数据的光谱信息难以精确识别。本文以恒河三角洲孙德尔本斯地区为例,基于谷歌地球引擎GEE（Google Earth Engine）获取2016年全年的Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据,利用物候信息进行红树林提取研究。首先,基于最小二乘回归构建两个传感器在相同指数之间的关系,重建时间序列数据,之后根据可分性判据选取增强型植被指数EVI（Enhanced Vegetation Index）和陆地表面水分指数LSWI（Land Surface Water Index）。其次,对两个指数的时间序列数据进行Savitzky-Golay滤波处理,并分别提取生长期始期等13种物候信息。最后,将两个指数的物候信息进行特征级联,采用随机森林RF（Random Forest）方法进行分类,提取研究区红树林范围。实验结果表明：Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据融合可有效提升时间序列质量,与基于单一传感器数据的分类结果相比,总体精度提高1.58%;物候信息可以显著增强红树林与其他植被的可分性,与直接使用时间序列数据的分类结果相比,总体精度提高1.92%;同时考虑EVI和LSWI指数可极大地提升分类效果,与采用单一指数相比,总体精度分别提高14.11%和9.69%。因此,本文通过数据融合、物候信息提取和指数特征级联可以更好地提取红树林,总体精度达到91.02%,Kappa系数为0.892。研究验证了物候信息在红树林遥感监测中的应用潜力,提出的方法对科学准确地监测全球或区域红树林具有一定参考价值。 相似文献
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遥感定量反演地表参数时间序列产品已被广泛应用于植被动态变化、全球气候变化、防灾减灾及环境保护等领域。由于卫星观测往往受到大气条件（如云、气溶胶、水汽等）以及传感器自身稳定性的影响等,许多由卫星观测反演得到的陆表产品,如归一化差值植被指数（NDVI）、叶面积指数（LAI）、地表温度（LST）、微波极化亮温（PDBT）等存在严重的时空不连续问题。为了获取时间序列上连续、空间上完整的地表参数遥感产品以满足长时序的陆面过程分析与建模的需求,目前已发展多种遥感时间序列重建模型。本文介绍了基于傅里叶变换的时间序列谐波分析（HANTS）方法,能够识别并去除受到云和大气影响的像元（噪声）,对原始时序数据进行时间插值来重建连续时间序列的数据,并针对其面向多种不同时空尺度的遥感反演地表参数以及在非洲、南美洲、欧洲、中国及印度等全球不同地区的应用研究进行了综述,包括植被动态变化对于气候变化及流域水循环过程的响应、干旱监测、基于土壤含水量饱和度时间序列分析的洪涝灾害易发区监测、遥感估算地表蒸散发时间尺度扩展等方面的研究,充分阐释了遥感时间序列产品在地气相互作用的各类研究领域的应用。 相似文献
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中国植被绿度期遥感监测方法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
基于遥感技术的地表植物物候监测,有效克服了传统地面观测站点有限、资料不完整等缺陷,实现了观测方法由点向面的空间尺度转换,因此可表征植被生态系统层面的物候现象.本文选择使用"植被绿度期"来代替"植物生长期或生长季"等概念,并以中国陆地植被为研究对象,建立了中国植被绿度期遥感监测模型--基于NDVI累积频率曲线的Logistic拟合模型,来计算中国植被绿度始期和绿度末期.为验证本模型结果的可靠性和优越性,使用地面物候观测数据对其结果加以检验,并与其他常见遥感监测模型进行了比较.结果和验证表明,在地处温带地区的牡丹江、呼和浩特、北京、西安和洛阳站点,使用本模型计算的植被绿度始期与地面观测结果相差9-21d,绿度末期相差0-13d,其准确度均优于其他遥感模型,而且年际波动相对较小;在地处亚热带地区的屯溪、仁寿、贵阳和广州站点,本模型结果产生较大误差.通过误差分析可知,在南方以常绿植被为主的亚热带地区,本模型计算所得的植被绿度始期和绿度末期并不是地表植被生长季始末日期的真实反映,而往往用于指示区域气候变化的特征.此外,本研究模型比其他方法具有更好的适用性,而且适合不同空间尺度的植物物候监测. 相似文献
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准确量测高海拔山区的植物物候对理解全球变化下的敏感生态系统的响应具有重要意义。利用物候相机和遥感技术开展物候信息的提取和对比,既能准确评估物候相机在山区植物物候提取的性能,又可为山区遥感物候数据反演提供重要参考。利用中国新疆维吾尔自治区天山山区人工观测、物候相机和遥感数据,测试了5种曲线拟合方式与4种物候参数提取方法的20种组合的物候参数提取结果,对比了3种数据在物候信息提取结果的异同。结果表明:（1）植物物候相机能在天山山区草地物候观测中提供高时间分辨率的绿度变化信息,是山区开展物候观测并验证遥感物候数据的有效手段。（2）山区雨雪天气等对相对绿度指数产生较强噪声影响,需要选择合适的滤波器进行去噪。（3）曲线拟合方式和物候提取方法均对物候参数数值产生影响。而提取方法可产生更明显的差异性,其中,阈值法和导数法提取的物候数值相近,开始期与人工观测的返青期一致性较好,停止期与枯黄期一致性较好;而Klosterman方法和Gu方法提取物候数值相近,提取的开始期与人工观测的返青末期一致性较好,停止期与人工观测的枯黄末期一致性较好。（4）20种不同滤波+提取方法的组合形式在山区遥感数据物候信息提取的有效性仅为48%,中分辨率成像光谱仪数据的最有效提取方法为Beck+Derivatives组合,可见光红外成像辐射套件数据的最优提取方法为Beck+Threshold组合和Elmore+Derivatives组合。 相似文献
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黑河流域遥感物候产品验证与分析 总被引：2，自引：0，他引：2
植被物候遥感产品对全球变化响应、农业生产管理、生态学的应用等多领域研究具有重要意义。但现有植被物候遥感产品还有较多问题,主要包括一方面使用不同参数的时间序列数据以及不同提取算法导致的产品结果差异较大,另一方面在地面验证中地面观测数据与遥感反演数据的物理含义不一致导致的验证方法的系统性误差。本文以黑河流域为研究区,对比验证基于EVI(Enhanced Vegetation Index)时间序列数据提取的MLCD(MODIS global land cover dynamics product)植被遥感物候产品和基于LAI(Leaf Area Index)时间序列数据提取的UMPM(product by universal multi-life-cycle phenology monitoring method)植被遥感物候产品的有效性及精度等。同时,通过验证分析进一步评估基于EVI和LAI时间序列提取的物候特征的差异及特点,探讨由于地面观测植被物候与遥感提取植被物候的物理意义的不一致问题导致的直接验证结果偏差。结果表明:UMPM产品有效性整体高于MLCD产品,但在以草地和灌木为主的稀疏植被区,由于LAI取值精度的原因,UMPM产品存在较多缺失数据,且时空稳定性较低;基于玉米地面观测数据表明,EVI对植被开始生长的信号比LAI更加敏感,更适合提取生长起点,但植被指数易饱和,峰值起点普遍提前,基于LAI提取的峰值起点更加合理。由于地面观测的物候期在后期更加关注果实生长,遥感观测仅关注叶片的生长,遥感定义的峰值终点和生长终点与玉米的乳熟期和成熟期差异较大。 相似文献
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日光诱导叶绿素荧光遥感反演及碳循环应用进展 总被引：4，自引：1，他引：4
在植被遥感领域,遥感植被指数在过去30年极大地促进了从宏观尺度上来理解和认识地球生物圈,但是以"绿度"观测为主的植被指数仅表征植被"潜在光合作用",而不能直接量化"实际光合作用"。植被叶绿素荧光在光合作用探测上具有优势,是"实际光合作用"的直接探测方法。日光诱导叶绿素荧光(SIF)遥感是近年快速发展起来的新型遥感技术,尤其是2011年实现全球尺度卫星反演以来,在反演算法、植被监测和碳循环应用等方面发展迅速,是近10年来植被遥感领域最具突破性的研究前沿。本文阐述了现阶段(2011年以来)SIF遥感反演及其在碳循环应用方面的进展。本文首先介绍了卫星SIF遥感的发展及其反演算法现状;然后重点剖析了其在陆地生态系统总初级生产力(GPP)估算、全球碳循环监测、物候和植被胁迫监测等方面的应用现状和特点;最后从卫星SIF反演算法优化、SIF-GPP关系机理、SIF多尺度综合观测和全球碳循环监测等方面对今后植被SIF遥感的发展前景进行了展望。 相似文献
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基于MODIS时序的陕西省植被物候时空变化特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
《国土资源遥感》2018,(4)
遥感技术作为对大尺度陆表监测研究的有效手段,被广泛应用于自然地理环境各要素的研究中。其中,植被物候作为自然界规律性、周期性的事件,对自然环境尤其是气候变化有着重要的指示作用。以陕西省为研究区,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波方法对MODIS归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据进行时间序列重构,并在此基础上,提取陕西省2001—2016年间的植被物候期信息进行其时空变化特征分析。研究结果表明:(1)陕西省的植被物候空间分布特征与其不同地形地貌的空间分布具有较好的一致性;(2)陕西省生长季开始的平均时间在每年的第120天,生长季结束的平均时间在第280天,生长季长度平均为160 d;(3)2001—2016年间陕西省植被生长季开始时间变化趋势为波动提前,变化率约为-0. 79 d/a(R2=0. 40,P 0. 01),生长季结束时间变化趋势表现为波动推迟,变化率约为0. 50 d/a(R2=0. 25,P 0. 05),生长季长度变化呈波动延长趋势,变化率约为1. 29 d/a(R2=0. 37,P 0. 05);(4)在不同的物候期,陕西省植被的物候变化趋势空间分布差异较大。 相似文献
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针对山区植被分类受地形复杂、植被类型多样、验证数据获取困难等因素限制基于多光谱数据的亚热带山区土地利用/覆盖分类存在困难,探究利用物候信息对亚热带山区植被实施分类的效果。综合运用归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、归一化水指数(NDWI),同时考虑到海拔高度对植被类型的影响,建立决策树模型。该模型基于多时相Landsat TM影像,利用了不同地物类型的物候特征和光谱差异,将漓江上游地区分为8种土地覆盖类型。实验结果表明,分类结果总体精度达到86.40%,Kappa系数为0.83。 相似文献
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选定温度植被干旱指数法建立阜新地区干旱监测模型。通过参数的确定,得到温度植被干旱指数,再通过阜新地区的气象站点地面实测土壤含水量数据,建立温度植被干旱指数-土壤含水量（ TVDI-SWC ）经验模型。通过回归分析以及2007年预测分析的实验数据表明, TVDI-SWC模型适用于阜新地区早春的干旱监测,可以使用该方法来实现对阜新地区的整体旱情状况快速,准确的评估。 相似文献
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植被生长峰值不仅是典型的物候节点,也是植被最大生长能力的重要指示参数。本文以中国东北地区为研究区域,基于长时序遥感NDVI数据,采用Mann-Kendall检验法探索植被生长峰值的变化趋势,利用Hurst指数对植被生长峰值进行可持续性分析。结果表明:1)我国东北地区植被生长峰值时间点(POP)和最大生长幅度(PEAK)整体上呈现出波动上升的趋势。植被峰值时间点在东部以及北部阔叶林和草原区域表现为延迟趋势;植被最大生长幅度在中部、北部以及西南部表现为增强趋势,在森林区峰值时间点表现为延迟趋势,生长峰值表现为增强趋势;2)东北地区整体上植被返青开始期(SOS)和生长峰值时间主要以延迟为主,峰值幅度有所升高;3)Hurst指数结果表明,东北地区植被PEAK呈持续增强趋势,仅6.38%的区域与过去呈现相反的变化趋势,植被增强区域主要集中在中部地区。东北地区植被生长峰值变化可持续性研究,可以为评价东北地区植被固碳能力和生态系统功能提供参考。 相似文献
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生物多样性和生态系统恢复力是生态系统健康的关键因素和重要指标。物种多样性指一定区域内物种数量的总和,物种多样性监测是生物多样性监测与保护的核心部分。作为生态系统恢复力的重要组成部分,植被恢复力是陆表生态系统服务和生态系统功能的重要指标,直接决定了陆表植被变化、陆表生态系统稳定性等关键生态过程和生态参量。目前,受到观测手段的限制,物种多样性与陆表植被恢复力监测普遍空间范围小,时间范围不连续,其中热带地区植物物种多样性变化对植被影响效果争议较大。论文基于长时间序列高精度遥感数据,从动物物种多样性遥感监测、植物物种多样性变化对热带雨林影响的遥感评估、遥感植被恢复力监测三方面出发开展相关工作。主要工作和成果包括: 相似文献
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盐沼是中高纬度海岸带区域生产力极高的生态系统,不同种类盐沼植被提供的生态服务功能具有明显差异。围垦、互花米草入侵、海平面上升等人类活动和自然要素复合作用,导致中国海岸带盐沼植被结构和空间分布快速变化。现有光学遥感方法在海岸带区域受潮汐、云雾干扰严重;高光谱、LiDAR等数据方法难以大范围高时效获取盐沼植被信息。本文以长江河口为研究区域,提出了基于植被物候期多时相雷达后向散射特征优选的海岸带盐沼植被分类方法。采用Sentinel-1雷达数据,分析盐沼、潮间森林沼泽、光滩和水体的雷达后向散射全年时序特征。结合盐沼植被物候特点,基于分离阈值法计算典型盐沼植被月际后向散射特征间分离度。根据最优时序雷达分类特征,采用随机森林方法获取盐沼植被种类、结构和空间分布。结果表明：（1）全年VH极化后向散射均值能较好将水体、光滩、潮间森林沼泽与盐沼区分。（2）4月VV极化、11月VH极化与3月VV极化后向散射均值分别为海三棱藨草/藨草、互花米草与芦苇的最优分类特征。（3）基于年际和月际时序雷达最优特征和随机森林分类算法获得的盐沼植被总体分类精度达到85%,Kappa系数为0.80。相较光学遥感,雷达遥感影像可有效获取盐沼植被年际、月际时序雷达后向散射特征,准确得到海岸带盐沼植被空间动态,在海岸带研究中具有较好的应用潜力,可为海岸带生物多样性保护、湿地生态系统功能提升与生态环境管理等提供重要技术手段和数据支撑。 相似文献
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2019年中国陆表定量遥感发展综述 总被引：1，自引：4，他引：1
梁顺林 白瑞 陈晓娜 程洁 范闻捷 何涛 贾坤 江波 蒋玲梅 焦子锑 刘元波 倪文俭 邱凤 宋柳霖 孙林 唐伯惠 闻建光 吴桂平 谢东辉 姚云军 袁文平 张永光 张玉珍 张云腾 张晓通 赵天杰 赵祥 《遥感学报》2020,24(6):618-671
为了更好地了解中国定量遥感的发展态势和加强同行之间的信息交流，根据中国学者2019年发表的SCI检索论文和部分中文论文，对陆表定量遥感的核心进展进行了总结，涉及数据预处理（云及其阴影识别，大气与地形校正）、陆表辐射传输建模、不同变量的反演方法、产品生产评价与精度验证，以及相关应用等内容。陆表变量产品较多，本文概要介绍了反射率、下行太阳辐射、反照率、地表温度、长波辐射、总净辐射、荧光遥感、植被生化参数、叶面积指数、光合有效辐射比、植被覆盖度、森林高度、森林生物量、植被生产力、土壤水分、雪水当量、雪盖、蒸散发、地表与地下水量等最新进展，也一并介绍了2019年与定量遥感相关的科研项目、学术交流会与暑假培训班等内容。 相似文献
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基于Landsat-8 OLI影像的植被信息提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
植被是地理环境的重要组成部分,在城市生态环境系统中扮演着非常重要的角色。本文以池州市2014年OLI遥感影像为基础,结合30 m空间分辨率的DEM数据,在ENVI 5.1和ArcGIS 10.2软件的支撑下,对该区植被信息进行提取。通过对比原始波段组合、主成分分量组合和衍生波段组合的分类精度,确定植被信息提取的最佳波段组合,并对植被提取结果进行精度验证。结果表明:考虑NDVI、绿度指数和第一主成分的衍生波段组合植被提取精度最高,与该区已知的土地利用类型中的植被覆盖度进行比较,精度达到89.16%。这说明该波段组合方案对于Landsat-8影像提取植被信息效果较好,可以为其他地区植被信息的提取提供参考。 相似文献
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高分辨率遥感植被分类研究 总被引：16，自引：0，他引：16
以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。 相似文献