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1.
遥感反演离散植被有效叶面积指数的空间尺度效应 总被引：5，自引：0，他引：5
叶面积指数(LAI)是表征植被几何结构和生长状态的关键生物物理参数,也是气候、能量和碳循环等模型的重要输入参数.遥感反演LAI的尺度效应问题一直备受关注.考虑到尼尔逊参数对离散植被的BRDF模型的影响,我们定义有效叶面积指数LAIeff,LAIeff与传统概念下的叶面积指数具有相同的表征植被冠层内叶子浓密程度的主要功能,因此,本文以讨论有效叶面积指数为主.离散植被的空间尺度效应产生机理与连续植被有所不同,本文在方向性二阶微分方法(DSD)反演有效叶面积指数的基础上,讨论了离散植被空间尺度效应产生的原因,并提出了有效叶面积指数的尺度转换公式.理论分析结果表明高分辨率像元有效叶面积指数反演值的平均值总是大于等于同一目标低分辨率像元的有效叶面积指数反演值.另外,本文基于实际航空高光谱遥感影像,反演了中国河北省张家口市怀来县某植被覆盖区的有效叶面积指数,其反演结果验证了该结论的正确性和尺度转换公式的可靠性. 相似文献
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利用NOAA/AVHRR归一化植被指数（NDVI）及观测气温与再分析地表气温的差值（Observation Minus Reanalysis, OMR）分析了植被覆盖状况对中国地表气温变化的影响.结果表明,地表气温OMR趋势值与NDVI在空间上呈现出显著的负相关关系,植被覆盖状况差（NDVI小于0.1）的区域地表升温较为显著,气温OMR趋势值超过0.2℃/10a,而植被覆盖度高（NDVI大于0.5）的区域气温OMR趋势值则变化不大,甚至出现降温.气温OMR趋势值对植被的季节变化还有着敏感的响应.不同区域植被覆盖状况的差异可能导致中国地表气温变化对全球变暖的响应不同,预测中国未来气候变化需要考虑植被覆盖状况及其动态变化的影响. 相似文献
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气候变化和人类活动对黄土高原植被覆盖变化的影响 总被引：24，自引：0，他引：24
利用GIMMS和SPOT VGT两种归一化植被指数(NDVI)数据对黄土高原地区1981~2006年期间植被覆盖的时空变化进行了研究, 并从气候变化和人类活动的角度分析了植被覆盖变化的原因. 黄土高原地区植被覆盖经历了以下4个阶段: ① 1981~1989年植被覆盖持续增加时期; ② 1990~1998年以小幅波动为特征的相对稳定时期; ③ 1999~2001年植被覆盖迅速下降时期; ④ 2002~2006年植被覆盖进入迅速上升时期. 黄土高原地区植被覆盖变化存在显著的空间差异, 内蒙古和宁夏沿黄农业灌溉区和鄂尔多斯退耕还林还草生态恢复区的植被覆盖明显提高, 而黄土丘陵沟壑区和六盘山、秦岭北坡等山地森林区的植被覆盖明显退化. 从不同的植被类型来看, 沙地、草地和耕地的NDVI上升趋势显著, 而森林植被的NDVI呈明显的下降趋势. 研究表明: 植被覆盖变化是气候变化和人类活动共同作用的结果. 黄土高原地区气候变暖在加剧土壤干燥化抑制夏季植被生长的同时, 提高了春、秋季节植被生长活性, 延长了植被生长期. 黄土高原地区植被覆盖和降水关系密切, 降水变化是植被覆盖变化的重要原因. 农业生产水平的提高致使农业区NDVI在不断上升, 同时, 正在黄土高原大规模进行的退耕还林还草工程建设, 其生态效应也正在呈现. 相似文献
4.
青藏高原地区高精度的土壤水分反演对高原能水循环、全球大气循环研究有着极大的影响.因此,获取青藏高原土壤水分时空布信息是一个迫切需要解决的问题.温度植被干旱指数(TVDI),是基于光学与热红外遥感通道数据反演土壤水分的重要方法,但在研究区域较大、地表覆盖格局差异显著时,TVDI模型反演精度会受到地表温度(Ts)等因素的影响.被动微波AMSR-E数据精确记录了像元内的土壤水分信息,但空间分辨率低.本文利用同时期的MODIS与被动微波数据,发展了针对青藏高原地区高精度土壤水分反演算法.首先,在TVDI模型中,利用修正型土壤调整植被指数(MSAVI)代替归一化植被指数(NDVI),以改进NDVI易饱和的缺点;其次,利用ASTER GDEM数据,对地形高程和纬度差异引起的地表温度变化进行了校正;然后,通过神经网络训练建立基于TVDI、被动微波以及辅助气象数据的土壤水分反演模型,并应用该模型反演了青藏高原地区三个观测网(CAMP/Tibet、玛曲和那曲)的土壤水分;最后,利用实测土壤水分数据对反演结果进行验证,结果表明该模型的精度均方根误差(RMSE)数值可达到0.031~0.041 m~3·m~(-3).本文还应用该算法反演了青藏高原连续的土壤水分的空间分布,并比较了土壤水分的变化趋势与实测降水变化趋势,结果表明二者变化量的正负关系一致. 相似文献
5.
流域植被覆盖状况对于水源地生态环境保护具有重要的指示作用.当前的水质目标管理不仅要着眼于湖库水质参数控制,更应该从整个流域的角度维系生态平衡.在此背景下,依托长时间序列MODIS遥感数据对千岛湖流域2001-2013年植被覆盖状况进行监测,采用最小二乘法趋势分析和Mann-Kendall显著性检验方法分析了千岛湖流域植被的空间分布特征、时间变化特征与长期变化趋势.研究表明该方法能够有效地监测流域植被覆盖的时空动态变化:1)从空间分布上来看,千岛湖流域植被覆盖状况整体较好,但同时也发现受人为干扰较大的地域如河、湖附近的城镇建设用地、农业用地以及园地,其NDVI值明显低于自然林地;2)从时间变化特征上看,2001-2013年千岛湖流域植被年际NDVI在0.69~0.73之间波动,且近年来有增长趋势,年内季节性NDVI动态分析表明高时间分辨率的MODIS数据能够用来区分常绿植被与落叶植被的物候特征,以分析不同植被类型对流域氮、磷流失的风险差异;3)从变化趋势上看,2001-2013年植被覆盖状况改善的区域远大于退化的区域,其中改善区域约占流域面积的55.90%,呈现出一定退化状态的区域约占29.60%(严重退化区域仅占3.97%),而相对稳定不变区域约占14.51%.经与气温与降水等气候因子进行相关性分析表明,植被NDVI与气温呈显著正相关,而降水则不敏感,说明气温是研究区植被生长的主导气候因子.同时发现,人类活动对局部植被变化影响较大.研究结果可为流域水资源与生态环境保护提供空间数据支撑. 相似文献
6.
利用MODIS影像和气候数据模拟中国内蒙古温带草原生态系统总初级生产力 总被引：1，自引：0，他引：1
温带草原生态系统与大气间的碳交换通量受到降水和土壤水分可利用性的强烈影响,时空变化显著．所以,整合卫星遥感和田间通量观测成为准确刻画中国北方内蒙古温带草原生态系统区域碳循环动态的重要基础．基于涡度相关通量观测系统提供的生态系统与大气间的碳交换通量数据,研究发现：对于内蒙古锡林郭勒温带草原试验站,遥感增强植被指数（EVI）与植被总初级生产力（GPP）的相关关系强于归一化植被指数（NDVI）与GPP的关系．因此,利用基于EVI的植被光合模型（VPM）对该站点的总初级生产力进行了遥感模拟,模型的输入包括增强植被指数,陆地表面水分指数（LSWI）,平均空气温度（勋）和光合有效辐射（PAR）．对比2003年5月到2005年9月的涡度相关通量观测数据和模型模拟结果发现：植被光合模型可以准确模拟研究时间段内总初级生产力的季节动态限（R^2=0．903,N=111,p〈0．0001）;研究时间段内模拟的总初级生产力为641．5g C．m^-2,仅高估了约6％,且植被光合模型模拟效果优于其他生产效率模型（比如：TURC,MODIS-PSN）．因此,引进改进的植被指数（比如EVI和LSWI）,植被光合模型可以成功模拟温带草原生态系统的总初级生产力,可能成为区域碳通量准确模拟的有效工具． 相似文献
7.
基于随机森林模型的太湖水生植被遥感信息提取 总被引：3，自引：1，他引：2
水生植被作为太湖湿地的重要组分,其数量和范围变化影响着湖泊生态系统的平衡,故利用遥感技术对水生植被的空间分布开展研究有助于太湖湿地生态系统的保护.以Landsat 8多光谱遥感影像为主要数据源,利用光谱指数和图像变换方法构建多个特征变量,结合随机森林(RF)模型,提取太湖水生植被的空间分布.结果表明:(1)通过对比分析训练样本特征值的平均值、标准差和变异系数,NDVI、NDWIF、SR等指数更易于区分开敞水域和沉水植被、浮叶植被和挺水植被;(2)当设置1000棵分类树和4个分割节点的随机变量时,RF分类模型的袋外误分率小于6%,误分主要受SR、MNDWI和NDVI等特征变量影响;(3)通过验证分析,基于RF模型获得的2014年7月太湖水生植被覆盖面积约为306.0km2,分类精度为88.56%(Kappa系数为0.88),主要分布在湖体的东部和南部,以沉水和浮叶植被为主,两者占水生植被覆盖总面积的84.9%. 相似文献
8.
干旱是影响社会发展和农业生产的重要因素之一。本文基于EOS/MODIS卫星遥感资料,选取江西省2001-2006年的NDVI时间序列数据,分析了NDVI对干旱的响应规律。计算了NDVI与气温、降水之间的关系。并提取植被状态指数(VCI),分析VCI与气温距平、降水距平的空间分布规律。结果表明:2003年江西夏季旱灾以高温少雨天气为主。这一时期的NDVI数值明显低于其他年份同一时期的NDVI值。气温温度越高,NDVI值越大;日照时数时间越长,NDVI值越大;降水量越高,NDVI值越大;降水距平百分率越高,VCI值越高;平均温度距平越小,VCI值越高。说明气候因素对NDVI指数和VCI指数有很大影响。研究表明,基于MODIS的植被指数可以反映旱灾的时空分布规律。 相似文献
9.
一种基于综合吸收能力的高光谱遥感植被指数计算方法 总被引：2，自引：0，他引：2
《地球物理学进展》2017,(4)
植被指数一直是遥感技术研究植被的重要方法,当前主要方法多是利用遥感数据中的典型波段进行组合计算.随着高光谱遥感的广泛应用,简单波段组合计算应用于高光谱遥感数据效果并不理想,植被指数计算方法需要在传统方法基础上,充分利用连续光谱曲线优势.文章在借鉴当前主流植被指数计算方法基础上,结合植被的光谱曲线特征,提出了一种基于综合吸收能力的植被指数计算方法(VSAI).具体方法是运用植被光谱曲线在绿、红、红外波段范围内的曲线拐点所形成曲面的形状与面积,与样本之间的相似关系,进行植被存在性与郁闭度评估.结果表明,该方法计算出来的指数能较好的反应植被信息,有较好层次. 相似文献
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提出了一种多卫星载荷探测归一化差异植被指数(NDVI)的差异定量分析与改正新方法.该方法集成PROSPECT模型、SAIL模型和MODTRAN大气辐射传输模型来模拟不同卫星载荷的遥感信号,使用遥感模拟信号而非实际卫星图像进行NDVI差异分析和改正.信号模拟中考虑了传感器光谱响应和大气条件的影响,对国内外的30种卫星载荷探测NDVI的差异进行了定量分析.最后,针对不同卫星载荷探测NDVI之间存在的差异,利用模拟数据建立了地面能见度分别为10,23,50km大气条件时30种国内外主要卫星载荷NDVI值间的相互转换关系.本文方法对多载荷NDVI应用分析具有一定的理论及实用意义. 相似文献
11.
考虑到主动微波和被动光学遥感数据反映地表土壤水分的各自优势,提出一种ASAR数据和TM数据协同反演植被覆盖土壤水分的半经验耦合模型.该模型通过简化MIMICS模型,将研究对象分为植被冠层和土壤层两部分,模拟了冠层叶片含水量与单位体积内植被消光系数,后向/双向散射系数的经验关系,减少了模型的输入参数,使模型最关键的输入参数为光学易于反演的叶面积指数LAI.LAI采用PROSAIL模型进行反演,实现微波和光学模型的耦合,并引入植被均方根高度（Sveg）来修正冠层重叠造成的雷达阴影效应,然后对半经验模型的系数进行了参数敏感性分析,发现在LAI较小时（LAI≤3）,模型更为适用.最后,选用甘肃黑河试验区的TM,ASAR数据,利用耦合模型生成了研究区土壤水分布图,并利用地面实测数据对该耦合模型和MIMICS模型进行比较验证.结果表明：通过对雷达阴影效应的校正,该模型反演的地表土壤水分与实测值的平均相对误差Er从17.6%减小到10.4%,RMS从0.055降低到0.031g/cm3.同时,耦合模型的反演效果明显好于MIMICS模型单独反演的结果（Er=22.7%,RMS=0.068g/cm3）;表明在LAI较小的区域,该主被动遥感耦合模型能有效的反演土壤水分,取得较好的反演精度. 相似文献
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基于水体透明度反演的太湖水生植被遥感信息提取 总被引：3，自引：1，他引：2
在使用多光谱遥感图像提取太湖水生植被分布时,由于水体中悬浮物和藻类等物质的影响,容易产生"异物同谱"现象,大面积水体被误分为沉水植被.本文首先通过TM图像反演太湖水体的透明度,基于RVI和NDVI植被指数,分别建立两类决策树,即透明度辅助的分类决策树和无透明度参与的分类决策树,将太湖分为水体、以浮叶植被为主导的水生植被和以沉水植被为主导的水生植被等三种类型.透明度辅助下的 NDVl 分类决策树方法,较好地消除分类过程中的"异物同谱"现象,是进行太湖水生植被分类的一种最好方法选择,把这种方法应用于2002年7月15日的Landsat ETM卫星遥感影像,结果表明太湖中以沉水植被为主导的水生植被约407.6km2,以浮叶植被为主导的水生植被约82.2km2. 相似文献
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为了从海量遥感数据中有效地提取地表水体信息,并提高自动化提取效率,提出了一种基于遥感特征指数的地表水体自动提取方法.该方法选取归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)和修正归一化水体指数(MNDWI)作为遥感特征指数集,并根据这些指数构建了遥感特征指数曲线.通过分析,发现地表水体在特征曲线中单调上升,植被在特征曲线中单调下降,而其它地物并无此特征.因此,根据这一规律,利用ERDAS IMAGINE软件建立了自动化提取模型.通过与其他方法对比,表明所建立的模型在精度和自动化方面都明显优于其他方法,可用于海量数据地表水体的自动提取.最后,在ARCGIS环境下,并通过决策树模型初步实现了地表水体的自动分类. 相似文献
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5.12汶川震区植被遥感动态监测与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
依照遥感应用数据选择原则,选取了5.12汶川地震前后三年周期内同季节的Landsat-TM遥感图像,进行了遥感植被监测应用的波段选择分析和NDVI提取方法的详细介绍,并分别用NDVI植被指数、监督分类等方法对震区地震前后的植被信息进行了提取、统计和对照分析.结果表明,从2007年9月到2008年7月,灾区植被的总体分布有所减少,减少量为5.3％;从2008年7月到2009年6月,植被的总体分布有所增加,2009已经接近2007年水平,达到震前覆盖率的98.3％. 相似文献
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冠层光谱的多项式分析及生化参量反演 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种冠层光谱的多项式表达模型和分解方法, 并将它用于反演冠层多角度光谱数据获取生化参量. 首先叙述了多项式表达的基本公式, 并分析了多项式的n阶项及系数的物理意义, 在此基础上给出完整的多项式表达模型, 以及反演多项式系数的分解方法. 通过对SAILH模型模拟的冠层光谱的分解, 多项式表达不仅能很好地拟合冠层光谱, 而且揭示了冠层的每一次散射对总反射的贡献. 以一次散射系数a10和a01为例, 可以看到多项式系数很好地反映了冠层光谱中的热点现象及观测角度、叶面积指数和叶倾角的影响. 利用多项式表达与叶片模型PROSPECT的耦合, 建立了冠层生化参量反演模型. 分别利用两种不同的冠层模型(SAILH模型和4-SCALE模型)模拟了冠层多角度光谱数据, 然后以多项式表达+PROSPECT模型反演, 以提取生化参量, 都取得了理想的结果. 在此基础之上, 利用实测的玉米冠层多角度光谱数据, 也获得了较为准确的叶绿素含量反演结果. 说明多项式分析提供了不依赖于特定冠层模型而反演生化参量的一条新思路. 相似文献
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全覆盖植被冠层水分遥感监测的一种方法: 短波红外垂直失水指数 总被引：1，自引：0，他引：1
利用叶片辐射传输模型PROSPECT、植被冠层辐射传输模型SailH和地气辐射传输模型6S, 进一步探索近红外、短波红外反射光谱特征, 从光谱特征空间的角度, 分析地物在NIR-SWIR空间的分异规律, 建立监测植被冠层水分含量的新方法-短波红外垂直失水指数(SPSI). 通过实地观测数据和叶片、冠层辐射传输模型验证本文提出的新方法, 结果表明SPSI和实地观测的植被冠层水分含量(FMC)具有较高的相关性, R2和RMSE分别为0.79, 26.41%, 证明了SPSI在FMC反演方面有一定的应用潜力. 相似文献
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首先论述了定量遥感产品真值和均匀度的相对性, 在现实条件下, 提出了特征精度和特征均匀度的定义, 并且根据我们的试验给出了反照率、叶面积指数和表面温度的特征精度和特征均匀度. 其次, 指出定量遥感产品、海岸线测量和曲面面积测量的无标度现象的差异和相似性, 提出了定量遥感产品的信息分形维算法. 以叶面积指数为例, 当信息分形维为2.16时, 用相同反演模型在相同6 km面积的同类植被上, 30 m像元尺度遥感数据反演的叶面积指数为6 km像元尺度反演值的2.86倍. 最后提出了一种可操作的验证方法—“一检两恰”和当地毯式扫描难以实现时可以运用的一种多点观测法. 相似文献
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岩石裂隙决定喀斯特关键带地表木本与草本植物覆盖 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国科学:地球科学》2019,(12)
地球关键带研究将地表植被组成和功能与岩石层的特性联系起来,为研究喀斯特地区特殊的岩石和土壤条件如何影响地表植被提供了新的思路.文章基于贵州中部喀斯特关键带白云岩和石灰岩分布区岩石、土壤和植被调查结果,发现木本植物覆盖度随宽度1mm以上的裂隙数目增多而线性增加,而草本植物覆盖度则呈相反的趋势(p0.01).白云岩分布区由于岩性致密、裂隙不发育、土层厚度一般在20cm以内,适合浅根系的草本植物分布.石灰岩分布区由于裂隙发育、土壤分布深、树木的深根系分布在裂隙中,植被组成和结构复杂.基于2001～2010年MODIS遥感数据获取的每16天一个时相的归一化植被指数(NDVI)和年净第一性生产力(NPP)结果进一步表明,石灰岩分布区各时相NDVI总体显著高于白云岩分布区,但多年平均NPP则相反.本文结果表明,在喀斯特关键带,岩性决定土壤的结构和分布,进而决定地上植被木本植物和草本植物的覆盖.尽管石灰岩地区土壤量可能比白云岩地区偏低,但发达的裂隙结构更适合深根系的树木生长,植被活动强.当前喀斯特地区石漠化治理需要充分考虑地球关键带岩石-土壤-植被-大气相互作用,提出适合不同岩性的植被恢复措施. 相似文献
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基于MODIS数据的太湖藻华水体识别模式 总被引：8，自引：3，他引：5
针对2007年5月太湖爆发的蓝藻水华事件,利用MODIS植被指数数据对其进行遥感监测.结果表明:MODIS数据可成功提取蓝藻水华信息.近红外/红光波段比值识别模式和植被指数NDVI值、EVI值识别模式均可确定蓝藻分布范围,但前两者不易将高浑浊水体区分开来,或不易识别低蓝藻分布区域,因此易扩大或缩小蓝藻分布范围;而后者由于引入了背景调节参数,可有效抑制背景水体及泥沙的影响,因此根据EVI值得到的蓝藻范围及强度较为真实的反映了藻华情况.该研究可为今后利用遥感技术,建立太湖蓝藻水华监测系统奠定基础. 相似文献
20.
《中国科学:地球科学》2016,(1)
大气水汽对全球以及区域气候变化有着极其重要的影响,因而精确的获取水汽数据一直是非常重要的研究课题.单一传感器的遥感水汽反演算法有一定的局限,本文致力于发展一个基于多源遥感数据的水汽反演物理统计算法,该算法还能有效解决有云情况下的水汽反演.通过将晴空条件下近红外水汽反演结果与基于微波23.8 GHz的水汽敏感波段的组合指数进行回归,再将有云覆盖区域的微波指数代入到回归反演模型,从而获得有云覆盖条件下的水汽结果,实现有云条件下的水汽反演,对基于光学波段的水汽反演结果进行补充.不同的地表覆盖会对裸土表面的微波辐射有不同的影响作用,本文的算法还利用地表覆盖数据有效消除了这一影响,针对不同的地表覆盖,分别进行回归模型的建立.最后将该算法反演的结果与地基GPS的水汽监测数据进行对比,有云条件下的均方根误差为8 mm,且利用本算法可以较好的对光学数据进行补充,具有良好的空间一致性. 相似文献