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1.
洪河自然保护区乌拉苔草生物量高光谱遥感估算模型 总被引：6，自引：0，他引：6
尝试用不同方法构建洪河自然保护区湿地植被乌拉苔草(Carex meyeriana)的高光谱植被指数,建立水上鲜/干生物量高光谱估算模型,并比较了不同模型的反演精度。通过实测不同覆盖度和水深状况下乌拉苔草的冠层高光谱反射率与水上生物量的数据,采用高光谱可见光—近红外波段及其微分光谱波段(350~1 050 nm)逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI、FDDVI植被指数,分别找出与水上鲜生物量和干生物量具有最佳相关性波段组合的植被指数,建立乌拉苔草水上生物量的最佳估算模型,并对比分析了反射率光谱植被指数(FNDVI、FRVI、FDVI)模型和微分光谱植被指数(FDNDVI、FDRVI、FDDVI)模型的反演精度。结果显示,微分光谱与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱好;微分光谱植被指数与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱植被指数好,尤其以微分光谱植被指数FDRVI与FDNDVI建立的二次函数模型反演乌拉苔草的水上鲜生物量和干生物量的效果最好,精度分别达74.9%、71.4%,其均方根误差分别为0.074 4和0.026 2,通过了p<0.01极显著验证。这表明,采用微分光谱植被指数FDRVI、FDNDVI对乌拉苔草水上鲜生物量和干生物量的估算可以取得较高的预测精度。 相似文献
2.
基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演 总被引：18，自引：0，他引：18
近年来,遥感高光谱技术为获取农作物的某些生理化参数提供了丰富的数据来源。该文使用北京小汤山地区实验获取的小麦高光谱数据,应用偏最小二乘回归方法,建立了冬小麦冠层波谱与叶绿素含量的回归反演计算模型。研究结果显示:模型在350～1060nm波段具有较高的反演精度。本研究为应用高光谱数据反演冬小麦叶绿素含量提供了有效途径。 相似文献
3.
白洋淀漂浮植物对挺水植物和沉水植物分布的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探究白洋淀地区漂浮植物对挺水植物和沉水植物分布的影响,于植物生物量达到最高峰时的8月,获得了6个主要淀区的18条样带水生植物的地上生物量和水深数据,对有或无漂浮植物对挺水植物、沉水植物地上生物量及二者与水深之间的关系是否具有调节作用进行了研究.结果发现,有漂浮植物区挺水植物和沉水植物地上生物量显著小于同等环境下无漂浮植物区,漂浮植物对沉水植物地上生物量与水深的关系具有调节作用,而对挺水植物地上生物量与水深的关系不具有调节作用. 相似文献
4.
矿区植被物化参数高光谱遥感估算研究 总被引：1，自引：0，他引：1
卢霞 《地理与地理信息科学》2010,26(5)
基于高光谱遥感数据Hyperion和植物冠层反射光谱,应用指数法、回归统计法和基于光谱位置变量的方法对矿区植被生物量和叶绿素浓度(SPAD)进行估算.结果表明:植被指数R752/R548与植物鲜重相关性最高,相关系数为0.88;选用植物像元光谱,基于植被指数R752/R548,利用三次函数法构建植物鲜重估算模型精度较高,多重判定系数R2达0.883;植被指数DVI[752,640]与植物干重相关性最高,相关系数为0.42;基于植被指数DVI[752,640],应用线性回归法构建植被干重估算模型精度较低,多重判定系数R2为0.177;基于四点内插法提取的红边位置与叶绿素浓度显著相关,相关系数为0.433;Datt(1)和Datt(2)植被指数与叶绿素浓度存在显著相关,相关系数分别为0.871和0.868;基于红边位置(REP)、Datt(1)和Datt(2)植被指数构建植物叶绿素浓度估算模型精度较高,多重判定系数R2分别为0.814、0.805和0.781.应用高光谱遥感技术可有效地检测矿区受损生态环境下的植被,为矿区植物生态修复工程提供本底资料. 相似文献
5.
青藏高原东缘高寒草甸地上生物量的估测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
探索简单、快捷的获得草地单个物种及群落地上生物量资料的方法,可以为合理保护和利用草地资源提供重要技术支持。在传统的直接收获法测定草地地上生物量的基础上,结合物种的种群特点,利用与生物量密切相关的高度、盖度、密度等植被生态参数,建立了青藏高原东缘高寒草甸各植物种的最适地上生物量估测模型。其中禾叶嵩草、垂穗披碱草、高山韭等物种生物量最适模型为幂函数方程,其他物种最适模型除却长毛风毛菊是二次项方程外均为线性方程。这些模型拟合精度较高,经检验,单个物种生物量估测值与实际观测值之间的相关系数均0.9,且大部分平均相对误差10%。对于草地群落地上总生物量,估测值与实际观测值相关系数为0.965,各样方的相对误差大都10%,平均相对误差为5.672%,说明利用这些模型估算青藏高原东缘高寒草甸地上生物量切实可行。 相似文献
6.
《山地学报》2017,(2)
本研究以Landsat 8为遥感数据源,以样地调查数据和森林资源二调数据为辅助数据对西藏林芝县的森林蓄积量进行反演研究。研究通过多元回归分析构建了林芝县森林蓄积的估算模型。为验证纹理信息的加入能否提高森林蓄积量遥感反演的精度,研究通过灰度共生矩阵提取了Landsat 8的纹理特征。在分析了森林蓄积量与遥感影像各波段、植被指数、纹理特征以及地形因子之间的相关关系后,分别以(1)光谱和地形因子、(2)纹理信息、(3)光谱因子、地形特征和纹理特征结合为自变量构建森林蓄积量的遥感估测回归模型。实验结果表明:传统的森林蓄积量反演方法得到的精度最低,而基于光谱因子、地形特征和纹理特征结合的森林蓄积量估测模型得到结果的精度最高,达到80.24%,均方根误差RMSE为1.018。研究结果证明随着纹理信息的引入,原本仅基于光谱和地形因子的森林蓄积量反演复相关系数从0.5843提高到0.7075,反演精度提高了10.06%,这说明纹理信息对森林蓄积的反演精度有提高的作用。本研究构建的基于光谱因子、地形特征和纹理特征结合的回归模型对研究区内的森林蓄积量反演具有可靠性,对于森林资源的监测和管理具有重要的意义。 相似文献
7.
基于高光谱数据的戈壁地表砾石粒径反演研究 总被引：1，自引：1，他引：0
戈壁地表砾石粒径组成特征反映戈壁形成过程信息,且在很大程度上决定戈壁改造利用的难易,是开展戈壁研究的基础和前提。结合高光谱数据的微分变换,遴选出砾石粒径的敏感波段与反演方程,进行戈壁地表砾石粒径反演研究。结果表明：微分变换后的砾石光谱反射率与粒径有较好相关性,相关性最好的波段为908nm、983nm和985nm。其中,对数倒数微分变换之后的反射率与粒径成正相关（R2 =0.61）,而一阶微分、平方根微分、对数微分3种变换形式之后的反射率与粒径呈负相关,相关系数分别为-0.633、-0.646、-0.649。将一阶微分变换后的光谱数据与粒径进行回归分析,发现一元三次回归模型具有较好的拟合精度,其中对数微分在回归分析中表现最好（R2 =0.851）,经过验证得出对数微分预测精度（75.27%）高于其他4种微分形式的精度,表明砾石光谱的对数微分变换之后的908nm波段可应用于戈壁地表砾石粒径的反演。 相似文献
8.
基于NDVI与偏最小二乘回归的荒漠化地区植被覆盖度高光谱遥感估测 总被引：7，自引：1，他引：6
以星载高光谱影像Hyperion为数据源,系统比较了NDVI与偏最小二乘回归（PLS）估测荒漠化地区植被覆盖度的能力,模型的建立（n=46）与独立检验所用样本（n=10）均为地面实测数据。研究结果表明,基于星载高光谱数据的NDVI与PLS模型可以有效地估测荒漠化地区植被覆盖度。相比于宽波段NDVI（RMSEP=10.5618）及基于803.3/671.02 nm计算的标准高光谱NDVI（RMSEP=8.3863）,选择特定高光谱波段（823.65/701.55 nm）构建的NDVI预测植被覆盖度的误差明显较低（RMSEP=6.5189）。基于高光谱所有波段原始反射率、一阶导数及包络线去除光谱的PLS回归模型表现,要明显优于仅利用两个波段信息的NDVI,其中基于原始反射率的PLS回归模型表现最佳,RMSEP为4.4998,约为因变量平均值的23%。 相似文献
9.
基于易测因子的塔里木河下游柽柳(Tamarix chinensis)灌丛地上生物量模型 总被引：1，自引：1，他引：0
《中国沙漠》2016,(4)
根据塔里木河下游英苏至阿拉干断面各个监测井附近柽柳(Tamarix chinensis)标准枝生物量实测数据,采用数理统计方法构建柽柳单枝和单丛地上生物量估测模型,在精确度检验的基础上筛选出最佳模型,并对模型估测值与实测值进行卡方检验。结果表明:以柽柳枝基径d和枝长h派生因子d2 h为自变量建立的估测模型Ma=0.123(d2 h)1.241(R2=0.844)最优,估测精度为76.93%;分别以冠幅面积S和丛高H双变量SH、冠幅面积单变量S为自变量建立的柽柳地上生物量估测最优模型为Mb=1.335(SH)0.806(R2=0.788)、Mc=0.924S1.289(R2=0.771),估测精度分别为76.04%、72.83%。对上述模型估测值和实测值进行卡方检验,结果表明两者无显著差异,模型可用于塔里木河下游柽柳地上生物量估算。 相似文献
10.
鹫峰地区QuickBird影像纹理特征与生物量估测关系初探 总被引：1，自引：0，他引：1
以北京鹫峰地区为研究区,探索QuickBird影像纹理特征与地上乔木层生物量间的关系。基于灰度共生矩阵纹理分析方法,按照不同窗口大小(3*3,5*5,9*9,15*15,21*21)分别提取QuickBird影像多光谱和全色波段的8个纹理特征值。利用皮尔森相关系数衡量纹理特征与地上乔木层生物量间的相关性,研究表明:多光谱波段的大多数纹理特征值与生物量的相关性很低,但是全色波段的大多数纹理特征值与生物量的相关性较高。相比之下,QuickBird多光谱波段和全色波段的光谱特征值与生物量的相关性都较低,这表明,QuickBird全色波段某些纹理特征值可能在提高生物量估测方面起决定性作用。 相似文献
11.
广州市湿地植被碳汇功能研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用样地调查、模型构建和成果参照等方法,以广州市湿地植被为研究对象,选取样地实测湿地植物地上生物量,并分析湿地植物有机碳含量;选用2013年广州市Landsat 8 OLI遥感影像数据,得到波段反射率和植被指数(NDVI、RVI、DVI和MSAVI)数据,利用ENVI 5.0、SPSS 22和Arc View 3.3等软件,通过差异性检验、相关分析、一元线性回归、曲线回归和模型拟合度检验等步骤,建立湿地植被地上生物量模型,并估算植被地上生物量;选取湿地植物根冠比,估算湿地植被地下生物量,进而估算植被总生物量和碳储量。结果表明,2013年广州市湿地植被总面积为23 557.08 hm2,覆盖率为3.17%;湿地植被平均有机碳质量分数为44.97%;以RVI为自变量的三次曲线模型能较好地拟合湿地植被地上生物量;2013年广州市湿地植被总生物量为786 392.93 t,总碳储量为353 640.9 t碳,碳密度为15.01 t/hm2碳,碳汇量为1 296 683.31 t二氧化碳,碳汇价值为21 071.1×104元。 相似文献
12.
腾格里沙漠典型植物含水率与地物光谱的关系分析 总被引：2，自引：0，他引：2
地物光谱特征不仅是遥感机理研究的重要内容,亦是遥感应用分析的重要依据。用ASD手持式光谱仪测定了腾格里沙漠10种典型植物的冠层光谱,对测得光谱数据进行包络线去除和一阶微分处理,并在实验室采用烘干法得到植物的含水率,运用相关系数法分析植物含水率与经包络线去除的光谱数据之间的关系,同时分析了不同含水率植物的红边特征。结果表明：研究区植物最大含水率为88.19%,最小含水率为37.34%;含水率与包络线去除的光谱数据在可见光（561~718 nm）和近红外（861 nm,894 nm）波段均存在极显著相关性,并建立了两者之间的回归模型,说明可见光近红外波段可以反映沙漠植物的水分状况;不同含水率植物的红边参数有所差异。 相似文献
13.
基于模糊集分析的土壤质量指标高光谱反演 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对横山县84个土样350~2 500 nm波段的光谱曲线分析,进行土壤质量12项指标的光谱反演。为获得有效光谱反演指标,利用单相关分析方法计算土壤质量指标与光谱反射率的相关系数并绘制相关系数曲线,根据极大相关性选择最佳波段作为光谱反演指标;剔除异常样本后,利用模糊识别理论建立土壤质量指标反演模型,通过优化得到模型的最佳参数。土壤质量12项指标光谱反演模型的平均检验误差均小于15%,说明模型的精度较高。 相似文献
14.
基于高光谱数据的天山北坡积雪孔隙率反演研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以新疆天山北坡中段典型流域季节性积雪为研究对象,基于高光谱遥感监测技术,分析了融雪期积雪孔隙率与光谱反射率的相关性。采用偏最小二乘法(PLS)对相关性较高的波段进行压缩,并提取贡献率最高的前四个主成分,以此用来确定神经网络的隐含节点数、输入层、输出层的初始权值,建立PLS-BP模型进行积雪孔隙率反演研究。结果表明:当隐含节点数为3,模型的线性确定相关系数(R2)较高为0.9159,RMSE为0.04,相对误差为0.23。与传统偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCA)建模方法相比,精度较高,所建定量模型可用于高光谱遥感反演积雪孔隙率。 相似文献
15.
基于偏最小二乘法的玉米FPAR高光谱反演模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以ASD FR便携式光谱仪与LI-191SA光量子仪对吉林中西部的玉米田进行多次观测,采集到123组有效数据,基于偏最小二乘法(PLS)对玉米FPAR进行高光谱反演。对可见光与近红外光谱(400～1 500nm)进行分析并建立反演模型,对FPAR预测效果进行验证,验证模型的R2为0.785,RMSE为0.117;同时进行了玉米FPAR与光谱反射率、反射率一阶导数之间的关系分析及植被指数与玉米FPAR之间的回归分析。研究结果表明,PLS方法建立的模型可有效地从玉米高光谱反射率数据反演出FPAR含量,反演结果精度较植被指数高。 相似文献
16.
《湿地科学》2017,(3)
以黄河三角洲新生湿地为研究区,选择Landsat-8遥感影像与实测植物生物量和土壤含盐量数据,构建多元线性回归模型,反演新生湿地植物生物量和土壤含盐量,探讨植物生物量与土壤含盐量分布规律。建立的黄河三角洲新生湿地植物生物量最优反演模型中,以1波段~5波段的反射率、比值植被指数(ration vegetation index,RVI)、土壤湿度指数(soil moisture index,SMI)、归一化植被指数(normalized different vegetation index,NDVI)、绿度土壤植被指数(green vegetation index,GVSB)、裸土植被指数(greenness above bare soil,GRABS)、大气阻抗植被指数(atmospherically resistant vegetation index,ARVI)和增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)为自变量,模型最优;在土壤含盐量反演模型中,以1波段~6波段的反射率、比值植被指数、土壤湿度指数、绿度土壤植被指数、裸土植被指数、大气阻抗植被指数和增强植被指数为自变量,建立的模型最优。整体上,黄河三角洲新生湿地土壤含盐量由海向陆递减,由黄河河道向两侧递增;植物生物量由海向陆递增,由黄河河道向两侧递减。在黄河三角洲新生湿地土壤盐分"低"等级区,植物生物量"高"等级区面积所占比例最大;在土壤盐分"中"等级区,植物生物量"中"等级区面积所占比例最大;在土壤盐分"高"等级区,植物生物量"低"等级区面积所占比例最大。随着土壤含盐量增大,黄河三角洲新生湿地植物生物量在减小。河水、地下水和海水的相互作用造成黄河三角洲湿地含盐量的空间分异,水、盐条件决定了黄河三角洲新生湿地植物生物量的空间分异规律。 相似文献
17.
基于导数光谱变量叶片含水量模型的建立 总被引：6，自引：0，他引：6
利用实测单子叶、双子叶植物叶片含水量和高光谱反射率数据,基于导数光谱变量分析方法,讨论利用含水量识别两种植物的可行性,并分别建立两种植物叶片含水量的单变量和多变量估算模型。结果表明：D2、D6和D8等含水量表征方法能在一定程度上识别单、双子叶植物;单变量估算模型中,等价水深（EWT）与高光谱参数的相关性更大,单子叶植物的相关性大于相应的双子叶植物,并且以简单的一元线性模型普适意义最大,反演效果最好;多变量模型中,用FMC表征单子叶叶片含水量精度大于EWT,用EWT表征双子叶叶片含水量精度大于FMC,总体反演精度是单子叶植物高于双子叶植物。 相似文献
18.
红树林生长于热带、亚热带地区典型的生态交错带,其植物群落具有很高的生物量。根据国内外相关研究,综述了红树林植物地上、地下生物量研究成果及其相关的研究方法,并探讨了不同纬度红树林植物生物量的分布规律及其影响因素。结果表明,相关研究主要集中在运用异速生长法研究红树林植物地上部分生物量,该方法适用于不同红树林树种,可推广使用至相似生境的同一红树林树种;红树林植物根系生物量研究较少,且根系提取手段和处理技术差异较大,导致研究成果对比参考性不高,还有待进一步完善;区域红树林植物生物量遥感估算逐渐成为研究热点,但遥感估算模型仅仅依靠遥感图像的光谱特征和后向散射特征等信息,对宽波段植被指数容易饱和、不同的红树林树种光谱差异较大等问题缺乏考虑,在建模过程中忽略了植物的叶面积指数和树龄等,高光谱、高分辨率影像数据及多极化雷达数据将成为未来红树林植物生物量估算研究的重要数据源;随着纬度的增加,热带和亚热带地区红树林植物生物量总体在减少;红树林植物生物量主要受生境、树种、树龄和气候等因素的影响。 相似文献
19.
《地理与地理信息科学》2016,(4)
植物净光合速率是衡量植被生产力、体现植物整体长势的重要指标。该文在分析植被光谱指数VI、光合有效辐射PAR与净光合速率Pn关系的基础上,建立了基于高光谱遥感数据的净光合速率反演模型。采集武汉市4种常见植被叶片共124个样本作为研究对象,在分析比较9种不同光谱指数与SPAD相关性的基础上选择3种相关性较高的植被指数对不同的植被类型进行净光合速率反演模型建立。结果表明:实验中CIrededge、NDVI705和RVI7003种植被指数与SPAD相关性较高,R2值均在0.7以上,最高达到0.88;在建立净光合速率反演模型时,若仅考虑叶片净光合速率(Pn)与植被指数的关系,其相关性较差;而将植被光谱指数、光合有效辐射(PAR)乘积后再与净光合速率(Pn)分析时,发现其相关性显著提高;以上3种植被指数中CIrededge*PAR vs.Pn反演效果最优,但农作物与园林植物净光合速率反演最优模型存在差异。因此,利用高光谱遥感技术可以了解和掌握植物叶片的光合效应,以此评价植物固碳释氧能力以及估测农作物产量是完全可行的。 相似文献
20.
塔里木河下游胡杨(Populus euphratica)地上生物量估测 总被引：2，自引：0，他引：2
根据塔里木河下游英苏至喀尔达依区段距离河流50～300 m的80个胡杨(Populus euphratica)一级枝生物量实测数据,采用数理统计方法构建胡杨一级枝和树冠生物量估测模型,在精度检验基础上筛选出最佳模型,并对其估测值与实测值进行卡方检验.结果表明:使用以胡杨一级枝条的基部直径(D)和枝条长度(L)派生因子D2L为自变量估测生物量(Sb)的模型Sb=125.546(D2L)0.654最优,使用以冠幅面积(A)为自变量估测树冠生物量(Sc)的模型Sc=0.016A2+2.291A+11.084最优,在离河300 m内,两模型平均估测精度分别为93.75％和87.01％;在离河600～1 500m进行估测时需根据修正因子进行修正,修正后平均估测精度分别为86.04％和84.32％.根据全收获法得到的胡杨树干平均材积密度(748.43 kg·m-3)和样地每木检尺数据,使用树干材积计算式和树冠生物量估测模型,计算胡杨平均标准木的树干和树冠生物量,从而得到样地胡杨地上生物量数据.这一研究将为塔里木河流域胡杨生物量的遥感估测和胡杨林碳汇功能研究提供直接依据. 相似文献