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1.
本文采用地形调节植被指数（TAVI）,以RapidEye高分辨率多光谱遥感影像为数据源,对福建省永安市毛竹林山区进行了叶面积指数（LAI）地面实测、遥感建模及反演分析。通过TAVI与归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）的对比研究,结果表明：（1）毛竹林实测LAI与TAVI、NDVI和RVI线性回归的决定系数（R2）分别为0.6085、0.3156和0.4092,最佳非线性回归的R2分别提高到0.6624、0.5280和0.6497。LAI与NDVI或RVI非线性（U曲线）模型可以很好地解释LAI-VI的散点分布规律,但难以解决LAI-VI间因地形影响导致的“同物异谱”和“异物同谱”问题,因此,在山区大面积推广应用需慎重。（2）通过实测LAI的验证表明,LAI-TAVI回归模型可有效避免因地形影响导致的“同物异谱”和“异物同谱”问题。TAVI具有良好的削减地形影响作用,可用于山区植被LAI的遥感反演。 相似文献
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叶面积指数(LAI)是衡量植被生态状况和估算作物产量的一个重要指标。LAI的反演是定量遥感研究的重要内容。传统的经验统计反演方法基于单一观测角度的遥感数据进行,忽略了地物反射率的方向性。若在反演中加入多观测角度的信息,则有可能提升LAI反演的精度。以2008年甘肃省张掖市玉米实验区为研究区,利用欧空局的CHRIS/PROBA多角度高光谱数据对比分析了传统植被指数NDVI、RVI、EVI的变化规律及其反演玉米叶面积指数LAI的精度,并根据NDVI随观测角度的变化规律,构造出新型多角度归一化植被指数MNDVI,分别对实测叶面积指数进行线性回归并利用实测数据对估算LAI进行精度验证,结果表明：新型MNDVI指数相比于传统NDVI、RVI、EVI对LAI的反演精度有了显著提升,估算模型决定系数R2达到0.716,精度验证均方根误差为0.127,平均减小了33.3%。 相似文献
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地形复杂山区常用植被指数的地形校正对比 总被引：1，自引：0，他引：1
植被指数能反映地表植被生长、覆盖等情况,常作为反演植物生物物理参量的有效参数。然而,在地形复杂的山区,由于地形效应的影响,导致一些植被指数适用性受限。基于以上现状,本文以贵州省江口县为研究区,采用4种地形校正模型（Teillet-回归模型、Minnaert模型、C模型、SCS+C模型）对常用植被指数（SR、MSR、NDVI、SAVI、MSAVI、EVI）进行地形校正,以评价不同坡度条件下植被指数地形校正效果。结果表明：地形校正对缓解波段比形式的植被指数（SR、MSR、NDVI）地形效应的作用有限,而对非波段比形式的植被指数（SAVI、MSAVI、EVI）效果较好。另外,随着坡度增加,地形效应显著,地形校正效果也更明显：坡度较小时,波段比形式的植被指数无需进行地形校正,而建议非波段比形式的植被指数进行地形校正;坡度较大时,建议2类植被指数都进行地形校正,但非波段比形式的植被指数可能会发生过度校正现象。此外,地形校正后非波段比形式的植被指数与森林地上生物量线性回归模型的精度明显提高。因此,建议在地形复杂山区利用非波段比形式的植被指数进行定量反演时,先进行地形校正。 相似文献
4.
基于几何光学模型的人工林叶面积指数遥感反演 总被引：1，自引：0，他引：1
MODIS等全球叶面积指数(LAI)产品空间分辨率偏低(250m~7km),不能满足高空间分辨率遥感应用的需求。为获取大区域高空间分辨率LAI,有必要对物理模型用于高空间分辨率遥感影像LAI反演的可行性进行探讨。本文基于4-scale模型LAI反演算法,以甘肃省张掖为研究区,利用TM 影像实现研究区人工林LAI反演。反演算法考虑了反射率入射-观测角度对LAI与植被指数关系的影响和植被冠层尺度的集聚程度。利用地面实测LAI数据对反演结果进行验证与分析,并与NDVI经验模型进行对比,同时分析LAI反演结果对波段反射率敏感性。结果表明: 4-scale模型LAI反演结果与实测LAI一致性良好(R2=0.67,RMSE=0.50),且优于NDVI经验模型(R2=0.59,RMSE=0.67);当LAI大于2时,4-scale模型LAI反演算法误差小于NDVI经验模型,能有效避免植被指数的饱和现象;红光波段反射率减小时,引起4-scale模型LAI反演结果的变化幅度比其增大时更高,且影响程度大于近红外波段反射率。研究表明,4-scale 模型LAI反演算法可用于TM数据反演人工林LAI,模型应用普适性较强。 相似文献
5.
《山地科学学报》2021,(6)
As one of the key parameters for characterizing crop canopy structure, Leaf Area Index(LAI) has great significance in monitoring the crop growth and estimating the yield. However, due to the nonlinearity and spatial heterogeneity of LAI inversion model, there exists scale error in LAI inversion result, which limits the application of LAI product from different remote sensing data. Therefore, it is necessary to conduct studies on scale effect. This study was based on the Heihe Oasis, Zhangye city, Gansu province, China and the following works were carried out: Airborne hyperspectral CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager) image and LAI statistic models were adopted in muti-scale LAI inversion. The overall difference of muti-scale LAI inversion was analyzed in an all-round way. This was based on two aspects, "first inversion and then integration" and "first integration and then inversion", and on scale difference characteristics of three scale transformation methods. The generation mechanism of scale effect was refined, and the optimal LAI inversion model was expanded by Taylor expansion. By doing so, it quantitatively analyzed the contribution of various inversion processes to scale effect. It was found that the cubic polynomial regression model based on NDVI(940.7 nm, 712 nm) was the optimal model, where its coefficient of determination R2 and the correlation coefficient of test samples R reached 0.72 and 0.936, respectively. Combined with Taylor expansion, it analyzed the scale error generated by LAI inversion model. After the scale effect correction of one-dimensional and twodimensional variables, the correlation coefficient of CCD-LAI(China Environment Satellite HJ/CCD images) and CASI-LAI products(Compact Airborne Spectro graphic Imager products) increased from 0.793 to 0.875 and 0.901, respectively. The mean value, standard deviation, and relative true value of the two went consistent. Compared with onedimensional variable correction method, the twodimensional method had a better correction result. This research used the effective information in hyperspectral data as sub-pixels and adopted Taylor expansion to correct the scale error in large-scale and low-resolution LAI product, achieving large-scale and high-precision LAI monitoring. 相似文献
6.
方红亮 《地球信息科学学报》2021,23(7):1155-1168
尺度效应是地球科学和定量遥感中的重要研究课题,目前的许多研究大多集中在估算尺度效应带来的误差,而对一些关键的植被结构参数是否存在尺度效应及其尺度转换方法尚存在诸多不同见解。本文针对真实和有效叶面积指数（Leaf Area Index, LAI和Effective LAI, LAIe）以及聚集指数（Clumping Index, CI）3个植被关键结构参数,从基本概念和获取方法上分析参数的尺度效应及其尺度转换方法。从定义上看,LAI并不存在尺度效应,而LAIe和CI则存在尺度效应,其中CI的尺度效应由LAIe引入（CI=LAIe/LAI）。在野外实测中,LAI破坏测量法没有尺度效应,但由孔隙率模型获取3个参数的方法均具有尺度效应。异速生长方程和遥感反演方法的尺度效应取决于方法本身的线性或非线性特征。目前全球主要的LAI、LAIe和CI遥感产品都基于非线性模型获取,其反演过程具有尺度效应。像元尺度的LAI本身并不具有尺度效应,而像元尺度的LAIe和CI虽然具有尺度效应,但在实践中常常被忽略。因此,实际工作中应注意区分参数概念本身、野外测量、遥感反演方法以及遥感产品等所展示的不同尺度效应。 相似文献
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地形校正是崎岖山区遥感图像预处理的关键步骤。为了评估基于DEM数据的经验校正模型、山地辐射传输模型和波段组合优化计算模型在去除地形阴影效应方面的性能,并将其应用于福州市植被覆盖监测,本文采用C模型（和SCS+C模型）、6S+C模型和阴影消除植被指数（SEVI）进行评估、比较。采用1999年和2014年两期Landsat 5 TM卫星数据和相关的 30 m ASTER GDEM V2高程数据,分别计算了C校正（和SCS+C校正）和6S+C校正后的归一化植被指数（NDVI）和比值植被指数（RVI）以及基于表观反射率数据的SEVI。通过目视比较、光谱特征比较以及太阳入射角余弦值（cos i）与植被指数的线性回归分析,可以看出C模型和SCS+C模型对本影具有较好的校正效果,但对落影的校正效果欠佳。NDVI和RVI的本影与邻近无阴影阳坡的相对误差分别从71.64%、52.57%降至4.80%、6.43%（C模型）和0.50%、9.94%（SCS + C模型）,而落影与邻近无阴影阳坡的相对误差分别从62.01%、47.57%降至31.05%、24.40%（C模型）和33.42%、16.01%（SCS + C模型）。在NDVI的落影校正效果上,6S+C模型比C模型和SCS+C模型有一定的提升,本影与邻近无阴影阳坡之间的相对误差为8.63%,落影与邻近无阴影阳坡之间的相对误差为14.27%。而SEVI在消除本影和落影方面整体效果更好,本影和落影与邻近无阴影阳坡的相对误差分别为9.86%和10.53%。最后,基于SEVI对福州市1999-2014年的植被覆盖变化进行了监测。监测结果表明： ① 1999-2014年植被覆盖增加了893.61 km 2,植被增加区域主要分布在海拔250~1250 m范围内;② SEVI均值在坡度40°附近达到峰值。 相似文献
8.
Evaluation of spectral scale effects in estimation of vegetation leaf area index using spectral indices methods 总被引：1，自引：0，他引：1
Spectral index methodology has been widely used in Leaf Area Index (LAI) retrieval at different spatial scales. There are differences in the spectral response of different remote sensors and thus spectral scale effect generated during the use of spectral indices to retrieve LAI. In this study, PROSPECT, leaf optical properties model and Scattering by Arbitrarily Inclined Layers (SAIL) model, were used to simulate canopy spectral reflectance with a bandwidth of 5 nm and a Gaussian spectral response function was employed to simulate the spectral data at six bandwidths ranging from 10 to 35 nm. Additionally, for bandwidths from 5 to 35 nm, the correlation between the spectral index and LAI, and the sensitivities of the spectral index to changes in LAI and bandwidth were analyzed. Finally, the reflectance data at six bandwidths ranging from 40 to 65 nm were used to verify the spectral scale effect generated during the use of the spectral index to retrieve LAI. Results indicate that Vegetation Index of the Universal Pattern Decomposition (VIUPD) had the highest accuracy during LAI retrieval. Followed by Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Modified Simple Ratio Indices (MSRI) and Triangle Vegetation Index (TVI), although the coefficient of determination R 2 was higher than 0.96, the retrieved LAI values were less than the actual value and thus lacked validity. Other spectral indices were significantly affected by the spectral scale effect with poor retrieval results. In this study, VIUPD, which exhibited a relatively good correlation and sensitivity to LAI, was less affected by the spectral scale effect and had a relatively good retrieval capability. This conclusion supports a purported feature independent of the sensor of this model and also confirms the great potential of VIUPD for retrieval of physicochemical parameters of vegetation using multi-source remote sensing data. 相似文献
9.
基于HJ-1A CCD1环境卫星数据,以福建沿海地区普遍分布的台湾相思树为研究对象,利用回归分析法(NDVI、OSAVI、EVI、HJVI)和PROSAIL辐射传输模型,构建台湾相思树LAI反演模型。同时,利用同步野外地面实测数据,将模型估算LAI值与实测LAI值进行对比。结果表明：(1)相比归一化植被指数NDVI、优化土壤调节指数OSAVI和增强型植被指数EVI 3种常用植被指数,引入修正大气、土壤背景影响的蓝、绿波段的环境植被指数HJVI来反演相思树LAI具有更高的精度(R2=0.7344,RMSE=0.1421);(2)本研究所选4种植被指数构建的最优反演模型均为非线性模型,其中,环境植被指数HJVI反演LAI最优模型为幂函数模型,表明相思树LAI与植被指数之间呈非线性变化;(3)PROSAIL辐射传输模型法比回归分析法反演相思树LAI的精度有较大提高(R2=0.7903,RMSE=0.1303),可见PROSAIL模型法构建反演模型能更好地反演相思树LAI。 相似文献
10.
草原是干旱区生态系统中重要的可再生资源。本文基于草本植被的结构特征,利用ASAR和TM数据,结合MIMICS模型,提出了一种估算干旱区草原地上植被生物量的方法。该方法将光学遥感数据容易反演的叶面积指数（LAI）作为反演生物量模型的参数之一,并利用LAI成功估算了单位面积内的草本植被密度。将地上生物量作为输入变量代入改进的MIMICS模型,利用查找表方法,计算出地上植被生物量。然后,将该方法应用于乌图美仁草原的地上植被生物量的反演。结果表明,该方法能够成功地反演干旱区草原草本植被地上生物量,精度达到R2=0.8562,RMSD=0.6263。最后,分析了该方法估算植被生物量的误差来源。 相似文献
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叶面积指数Leaf Area Index （LAI）作为植被生物量指标之一,耕作区LAI不仅能反映作物的长势动态,且与农业生态、作物产量密切相关。本文通过对2001—2017年中国农田区域的MODIS-LAI长时序数据进行重建,利用Mann-Kendall检验、变异系数、重心迁移模型等方法分析了中国耕作区LAI的时空变化特征。结果表明：① 中国耕作区LAI在2001—2017年显波动式上升,且与农作物单产相关系数高达0.91;② 不同耕作区季节差异显著,夏季>秋季>春季>冬季,夏季平均为1.54,生长季平均为1.13,秋季平均为0.78,春季平均为0.63,冬季平均为0.31;③ 2001—2012年二熟、三熟区LAI变化平缓,2012年后有上升趋势但未发生明显突变;一熟区2006年之前处于平稳上升状态,2006年之后发生突变上升趋势显著;④ 研究时段内我国长江以北的耕作区LAI变异程度较为突出,最高达4.12; 农田面积重心经历了先向西南迁移,后再向西北迁移过程,农田生长季LAI重心相对于农田面积重心变幅较大,经历了南北波动式向西部迁移过程,迁移距离分别为82.78 km、90.53 km。 相似文献
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东亚飞蝗自20世纪80年代以来在我国再度猖獗危害。本文选择国家一类蝗区河北省黄骅市为实验区,用植被冠层孔隙度反演了该地区不同植被的LAI。从光学模型建立机理及数量分析的角度,分析和对比了四种由植被冠层孔隙度反演LAI的算法。结果表明,在四种估算方法中LAI-2000算法最适用于研究区植被LAI的估算。为了验证分析结果,用实测的植被盖度与四种算法反演的LAI进行了拟合。发现LAI与植被盖度之间呈明显的正相关关系,且LAI-2000算法最能反映研究区的植被特征。在此基础上,建立了LAI与飞蝗发生面积的关系模型,发现两者之间呈负线性相关,即随着LAI的减小,飞蝗的发生面积呈线性增大。研究结果为实时、快速、大面积监测蝗虫种群动态奠定了基础,并为合理、经济地防治蝗灾提供了科学依据。 相似文献
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山地因其较高的异质性和特殊的环境特征给遥感科学及其应用带来了诸多问题和挑战。为实现山地植被信息的精准提取,本研究选择部分滇西北山地区域作为研究区开展方法实验,利用高分辨率遥感影像数据和数字高程模型,结合分区分层感知思想,提出一种基于不确定性理论的山地植被型组分类制图方法。首先结合地形对研究区影像进行多尺度分割制作图斑;然后根据图斑特征使用随机森林方法进行分类,将分类结果与对应类别样本间的相似性作为优化目标, 并构建混合熵模型定量计算图斑推测类型的不确定性,据此进行针对性的样本补充和分类模型的迭代优化。实验总体分类精度达90.8%,较迭代前提升了29.4%,Kappa系数达到0.875。在高不确定性区域,该方法相比使用一次性补样和随机补样方法的分类结果,精度分别提高了17%和13%。研究结果表明,通过人机交互的方式,基于不确定性理论为样本库融入增量信息的迭代优化方法能够有效提高植被型组分类的精度,相较于传统的样本选择方法具有更高的效率和更低的不确定性。 相似文献
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叶面积指数遥感反演研究进展与展望 总被引：5，自引：0，他引：5
叶面积指数表征叶片的疏密程度和冠层结构特征,体现植被光合、呼吸和蒸腾作用等生物物理过程的能力,是描述土壤-植被-大气之间物质和能量交换的关键参数。目前多种卫星传感器观测生成了多个区域和全球的叶面积指数标准产品。本文综述了基于光学遥感数据的叶面积指数反演进展:首先,介绍了叶面积指数的定义和在生态系统模拟中的作用;然后,阐述了基于光学遥感反演叶面积指数的基本原理;在此基础上,论述了基于植被指数经验关系和基于物理模型的两种主要遥感反演算法,讨论了2种算法的优点和存在的问题,并总结了现有的主要全球数据产品及其特点,论述了产品检验的方法和需要注意的问题;最后,总结了当前叶面积指数反演中存在的问题,并展望了其发展趋势和研究方向。 相似文献
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遥感裸土识别制图为水土流失治理工作提供了科学依据。本文以SPOT-5影像为实验数据,提出一种以土壤指数NDSI和不透水面指数NDISI提取裸土的方法。通过热红外波段的亚像元分解技术,将同期120 m分辨率的TM 6波段细化为10 m分辨率的地表温度影像,为SPOT-5影像计算NDISI不透水面指数增加了必要的热红外波段。在此基础上,构建双重指数模型,获得10 m分辨率的裸土数据。研究表明,双重指数模型可较好地解决裸土提取中建筑用地与裸土相混淆的问题,提取裸土的总精度可达95.4%。通过比较10 m的SPOT-5和30 m的TM影像的裸土提取结果,发现影像分辨率的提升可使裸土信息提取结果更加准确、精细。因此,本文为更高分辨率裸土识别制图,提供了一种有效的方法。 相似文献
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遥感数据因其全覆盖的优势被广泛应用于山地植被信息的调查和研究。为了实现山区植被类型的高精度提取,本文以太白山区为实验区,结合山地植被的垂直地带性分布规律,利用太白山植被垂直带谱、高分辨率遥感影像（GF1/GF2/ZY3）和1:1万的数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）数据,进行了多层次、多尺度的影像分割,构建了具有植被垂直带谱信息的地形约束因子,并据此进行样本选择和面向对象的分类,分类总精度达92.9%,kappa系数达到0.9160。该方法相比于未辅以垂直带谱信息的分类,总精度提高了10%。研究结果表明,分类过程中加入具有垂直带谱信息的地形约束因子,能显著地提高样本选择的效率和准确率,为后续的植被分类提供了精度的保证。通过人机交互的方式,将垂直带谱知识应用到分类中,可以有效地提高山地植被分类的精度。 相似文献
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基于LTDR AVHRR和MODIS观测的全球长时间序列叶面积指数遥感反演 总被引：1，自引：0，他引：1
叶面积指数是描述土壤-植被-大气之间物质和能量交换的关键参数,获取大区域长时间序列叶面积指数有助于研究气候变化条件下植被的响应及反馈。本文利用MODIS观测和经过重新处理的地表长时间数据集（Land Long Term Data Record）LTDR AVHRR数据,生成了全球1981-2012年叶面积指数数据。算法通过建立二者之间像元级关系,利用高质量MODIS观测约束历史AVHRR数据的反演,这有助于减小2种存在显著差别传感器反演结果的不一致性,也有助于提高AVHRR反演质量。首先算法利用高质量MODIS地表反射率反演2000-2012年叶面积指数,然后利用多年每8 d的LTDR AVHRR地表反射率数据计算简单比植被指数（Simple Ratio,SR）,利用SR平均值和MODIS LAI平均值建立像元级AVHRR SR-MODIS LAI关系。在此基础上,实现1981-1999年AVHRR LAI反演,最终得到全球1981-2012年叶面积指数数据。本算法反演的AVHRR和MODIS LAI与全球植被的空间分布吻合,能表征主要生物群系类型的季节变化特征,2个数据集一致性较好,并且与NASA MODIS LAI标准产品（MOD15A2）的空间分布和季节变化曲线吻合较好。 相似文献
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《山地科学学报》2020,17(1):1-15
Glacier recession is a globally occurring trend. Although a rich body of work has documented glacial response to climate warming, few studies have assessed vegetation cover change in recently deglaciated areas, especially using geospatial technologies. Here, vegetation change at two glacier forefronts in Glacier National Park, Montana, U.S.A.was quantified through remote sensing analysis,fieldwork validation, and statistical modeling.Specifically, we assessed the spatial and temporal patterns of landcover change at the two glacier forefronts in Glacier National Park and determined the role of selected biophysical terrain factors(elevation, slope, aspect, solar radiation, flow accumulation, topographic wetness index, and surficial geology) on vegetation change(from nonvegetated to vegetated cover) at the deglaciated areas.Landsat imagery of the study locations in 1991, 2003,and 2015 were classified and validated using visual interpretation. Model results revealed geographic differences in biophysical correlates of vegetation change between the study areas, suggesting that terrain variation is a key factor affecting spatialtemporal patterns of vegetation change. At Jackson Glacier forefront, increases in vegetation over some portion or all of the study period were negatively associated with elevation, slope angle, and consolidated bedrock. At Grinnell Glacier forefront,increases in vegetation associated negatively with elevation and positively with solar radiation.Integrated geospatial and field approaches to the study of vegetation change in recently deglaciated terrain are recommended to understand and monitor processes and patterns of ongoing habitat change in rapidly changing mountain environments. 相似文献
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Quantifying the effects of forests on water and soil conservation helps further understanding of ecological functions and improving vegetation reconstruction in water-eroded areas.Studies on the effects of vegetation on water and soil conservation have generally focused on vegetation types or vegetation horizontal distribution densities.However,only a few studies have used indicators that consider the vegetation vertical distribution.This study used the leaf area index(LAI) to investigate the relationship between forests and water and soil conservation in experimental plots.From 2007 to 2010,rainfall characteristics,LAI,and water and soil loss in 144 natural erosive rainfall events were measured from five pure tree plots(Pinus massoniana).These tree plots were located in Hetian Town,Changting County,Fujian Province,which is a typical water-eroded area in Southern China.Quadratic polynomial regression models for LAI and water/soil conservation effects(RE/SE) were established for each plot.The RE and SE corresponded to the ratios of the runoff depth(RD) and the soil loss(SL) of each pure tree plot to those of the control plot under each rainfall event.The transformation LAIs of the LAI–RE and LAI–SE curves,as well as the rainfall characteristics for the different water/soil conservation effects,were computed.The increasing LAI resulted in descending,descending–ascending,ascending–descending,and ascending trends in the LAI–RE and LAI–SE curves.The rainfall frequencies corresponding to each trend of LAI–RE and LAI–SE were different,and the rainfall distributions were not uniform per year.The effects of soil conservation in the plots were superior to those of water conservation.Most of the RE and SE values presented a positive effect on water and soil conservation.The main factor that caused different effects was rainfall intensity.During heavy rains(e.g.,rainfall erosivity R = 145 MJ mm/ha h and maximum 30 min intensity I30 = 13 mm/h),the main effects were positive,whereas light rains(e.g.,R = 70 MJ mm/ha h and I30 = 8 mm/h) generally led to negative effects.When the rainfall erosivity was lower than that of the positive or the negative effects to a threshold and the tree LAI reached a transformation value,the relationships between LAI and RE or SE notably transformed.Results showed that the plottransformation LAIs for water and soil conservation during rainfall events were both approximately 1.0 in our study.These results could be used to come up with a more efficient way to alleviate water and soil loss in water-eroded areas. 相似文献
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利用遥感图像进行岩性分类,是遥感地质应用的重要方面之一.本文运用ASTER DEM提取地形因子,并与原始的光谱图像相结合用于遥感图像的岩性单元分类.文章分析了不同尺度的地形因子对岩性单元分类的作用,并进一步分析和比较各种地形因子对岩性单元分类的作用.结果表明,在岩性单元分类过程中加入不同的地形因子可不同程度地提高岩性单... 相似文献