MODIS和Landsat时空融合影像在土壤盐渍化监测中的适用性研究——以渭干河—库车河三角洲绿洲为例          下载免费PDF全文

赵巧珍  丁建丽  韩礼敬  金晓叶  郝建平 《干旱区地理》2022,45(4):1155-1164

土壤盐渍化的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但受经费预算、卫星回访周期及天气的影响,高时空分辨率的遥感影像较难获取,这就限制了根据采样时间来获取对应时期遥感影像进行土壤盐渍化监测反演的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来提取土壤盐渍化信息,为时空影像进行土壤盐渍化监测研究提供数据参考。以渭干河—库车河绿洲为研究区,利用增强型时空自适应融合率反射模型（Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM）和灵活的时空融合模型（Flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF）,对MODIS和Landsat影像进行时空融合,并基于融合影像数据构建了关于土壤电导率（EC）的随机森林（RF）预测模型,对比分析时空融合影像应用于土壤盐渍化遥感监测的适用性。结果表明：ESTARFM融合影像的特征波段反射率与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.8066、R²（SWIR2）=0.8444;FSDAF融合影像的特征波段与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.6999、R²（SWIR2）=0.7493;基于ESTARFM融合影像构建的EC值预测模型精度最高,R²=0.9268,基于FSDAF融合影像构建的EC值预测模型精度良好,R²=0.8987,基于验证影像构建的EC值预测模型R²=0.9103; ESTARFM模型的融合精度高于FSDAF模型,并且基于融合影像构建的EC值预测模型效果良好。  相似文献   

基于多光谱遥感的典型绿洲棉田春季土壤盐分反演及验证          下载免费PDF全文

刘旭辉  白云岗  柴仲平  张江辉  丁邦新  江柱 《干旱区地理》2022,45(4):1165-1175

为探索快速提取典型绿洲棉田土壤盐分的有效方法,获取区域尺度的土壤盐渍化特征及空间分布,进而为土壤盐渍化防治提供参考。以新疆兵团农二师31团为研究区域,2019、2021年春季Landsat 8 OLI多光谱影像和野外实测土壤含盐量为数据源,将波段组、光谱指数组和全变量组作为模型输入变量组,采用多元逐步回归（Multiple stepwise regression, MSR）、偏最小二乘回归（Partial least squares regression, PLSR）、极限学习机（Extreme learning machine, ELM）、支持向量机（Support vector machine, SVM）和BP神经网络（Back propagation neural network, BPNN）构建基于3个输入变量组的土壤盐分遥感反演模型,探究输入变量和建模方法对模型精度的影响效果,通过对比确定春季土壤盐分最优反演模型,定量反演地表土壤含盐量。结果表明：（1） 研究区主要为非盐化土和轻度盐化土,总样本变异系数为0.67,呈中等变异性;光谱反射率与土壤盐渍化程度的关系表现为土壤盐渍化越重,光谱反射率越高。（2） 海岸波段（b1）、蓝波段（b2）、绿波段（b3）、红波段（b4）和盐分指数（SI1、SI2、SI3、SI4、S3、S4、S5）均通过显著性检验P<0.01,相关系数均达到0.4以上。（3） 所有模型中,基于全变量组建立的BPNN反演模型精度最高,建模集R²为0.705;验证集R²为0.556。（4） 由反演结果可知,2019、2021年春季耕作区土壤主要为非盐化土,分别占耕作区总面积的55.55%和64.62%,其次为轻度盐化土,分别占44.31%和35.17%;2021年土壤盐渍化程度较2019年有所减轻。  相似文献   

基于PLSR的典型沼泽湿地植物叶片性状与光谱模型构建——以三江国家级自然保护区为例     

姚允龙  王欣  谭霄鹏  单元琪 《地理科学》2022,42(9):1638-1645

通过植物光学特性测量叶片性状是一种非破坏性的、长期的湿地动态监测方法。选择三江国家级自然保护区多种典型湿地植物为研究对象,探究植物性状与叶片光谱之间的联系。研究表明：叶片氮含量与光谱的模型构建效果最好,模型R²为0.61,均方根误差（RMSE）为2.3862;叶片含水量、叶片磷、可溶性糖、纤维素和木质素含量之和的模型一般,R²在0.38~0.55范围内,RMSE在0.0004~10.7019范围内;淀粉含量拟合效果较差, R²为0.29,RMSE为0.0106。光谱预测重要性的结果表明,可见光与近红外边缘范围内的光谱信息对于叶片含水量、叶片氮含量、叶片磷含量、单位叶面积质量、纤维素和木质素之和、可溶性糖和淀粉的预测具有最高的重要性。  相似文献   

基于减小叶片水分影响的湿地芦苇氮浓度高光谱反演研究     

王莉雯  卫亚星 《地理科学》2016,36(1):135-141

以盘锦双台河口湿地国家级自然保护区作为研究区,采用基于bootstrap的偏最小二乘回归模型（PLSR）,分别构建不同光谱变换技术（包括光谱水分影响减小技术WR、包络线去除CR、光谱一阶微分FD、光谱倒数的对数LR）和原光谱数据（R）的芦苇叶片氮浓度预测模型。使用变量投影重要性指标VIP,计算了各光谱波段在估算芦苇叶片氮浓度时的重要性。研究结果表明,WR光谱变换技术的芦苇叶片氮浓度估算精度最高（R²=0.87,均方根误差=0.57）,该方法可以有效减小叶片水分的影响,增强鲜叶片光谱中细微的氮吸收特征。  相似文献   

基于高光谱的民勤土壤盐分定量分析   总被引：2，自引：0，他引：2  

庞国锦  王涛  孙家欢  李森 《中国沙漠》2014,34(4):1073-1079

土壤盐渍化是重要的生态环境问题,严重影响着干旱、半干旱区的农牧业及经济发展。高光谱遥感技术能够提供地物的连续光谱信息,易于分析细微差别,在定量研究土壤盐分含量方面具有较大优势。民勤县位于甘肃省石羊河流域下游,水力资源匮乏,盐渍化问题十分严峻。本研究基于实验室光谱数据,通过建立模型定量分析土壤盐分含量。首先对原始数据进行连续统去除（cn）预处理,然后分别建立了土壤盐分含量的高光谱指数模型（NDSI）、偏最小二乘回归模型（PLS）、间隔偏最小二乘法模型（iPLS）和反向间隔偏最小二乘法模型（BiPLS）,考察各种模型对土壤盐分的预测能力。对比分析发现,使用全部波段信息建模的PLS模型优于仅使用两个波段信息的NDSI模型,而iPLS和BiPLS模型通过选择特征波段进行建模,结果均好于全谱PLS模型。其中,BiPLS模型波段选择的能力优于iPLS模型,得出的模型结果最好,预测相对偏差RPD达到2.02,决定系数R²和模拟值与预测值线性回归的斜率分别为0.76和0.92,模型可以近似地预测土壤盐分含量。结果说明特征波段选择方法能够从大量数据中提取有效信息,简化模型,并获取比NDSI模型和全谱PLS模型更优的预测结果。这些研究对于使用高光谱数据定量分析土壤盐渍化有一定的意义。  相似文献   

青海湖高寒湿地生态系统CO2通量和水汽通量间的耦合关系     

曹生奎  曹广超  陈克龙  冯起  李忠勤  张静  汉光昭  林阳阳 《中国沙漠》2016,36(5):1286-1295

利用涡度相关技术对青海湖高寒湿地生态系统不同时间尺度CO₂通量和水汽通量间的耦合关系进行了研究。结果显示：不同天气条件下青海湖高寒湿地生态系统30 min净CO₂交换量（NEE）与水汽通量间均显示了极显著负相关关系（P<0.0001）;30 min总生态系统生产力（GEP）与水汽通量呈极显著线性正相关关系（P<0.0001）;阴天水汽通量参与生态系统净CO₂交换和生态系统总碳吸收的比例最高。月均30 min NEE与水汽通量呈极显著线性负相关（R²=0.71,P<0.0001）。从植物返青期、生长期至枯草期,月均30 min的GEP与水汽通量不仅呈极显著线性正相关（P<0.0001）,且在生长期和枯黄期阶段表现出极显著一元二次多项式关系（P<0.0001）。在日尺度上,NEE日总量与日蒸散量呈极显著一元二次多项式负相关关系（R²=0.58,P<0.0001）;GEP日总量与日蒸散量呈极显著指数正相关（R²=0.42,P<0.0001）。在月尺度上,NEE月总量与月蒸散量呈极显著线性负相关（R²=0.60,P<0.0001）,两者还表现为极显著一元二次多项式负相关关系（R²=0.63,P<0.0001）。GEP月总量与月蒸散量呈极显著线性正相关（R²=0.51,P<0.0001）,且表现出极显著指数正相关关系（R²=0.64,P<0.0001）。  相似文献   

科尔沁沙地优势固沙灌木的生物量预测模型   总被引：3，自引：3，他引：0  

童新风  杨红玲  宁志英  张子谦  李玉霖 《中国沙漠》2018,38(3):553-559

灌木生物量预测模型对于快速估算固沙灌木林生产力具有重要作用。以科尔沁沙地3种常见的固沙灌木小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）、差不嘎蒿（Artemisia halondendron）、黄柳（Salix gordejevii）为对象,基于对灌木地上、根系和整株生物量及高度、冠幅等的测定,建立3种灌木地上、根系和总生物量的估算模型,通过决定系数（R²）、估计值的标准误（SEE）和回归检验显著水平（P<0.05）筛选最优的生物量预测模型。结果表明：小叶锦鸡儿和黄柳生物量的最佳估算变量为冠幅体积,而差不嘎蒿的最佳预测变量为冠幅面积。幂函数回归模型具有最大的R²和较小的SEE,说明相对生长方程是估算小叶锦鸡儿、黄柳、差不嘎蒿灌木生物量较理想的模型。通过实测值检验,3种灌木幂函数模型预测生物量的预估精度在93%以上,具有较好的预测精度。  相似文献   

干旱区盐湖沿岸土壤呼吸特征及其影响因素          下载免费PDF全文

李典鹏  姚美思  孙涛  刘隋赟昊  贾宏涛 《干旱区地理》2020,43(3):761-769

明确不同生态系统土壤碳排放规律及其影响因素对准确评估全球碳循环具有重要意义。为揭示干旱区典型盐湖沿岸土壤呼吸（R_s）、土壤呼吸温度敏感系数（Q₁₀）变化特征及其影响因素，以新疆干旱区达坂城盐湖和巴里坤湖沿岸土壤为研究对象，在2015—2016年5~10月利用LI-8100土壤碳通量自动测量系统对盐湖沿岸土壤呼吸速率进行测定，分析了土壤呼吸季节性变化特征及其影响因子。结果表明，干旱区盐湖土壤呼吸变幅较大（0.07~11.59 μmol·m^-2·s^-1），平均值为2.45 μmol·m^-2·s^-1，7月土壤呼吸速率最高为4.69 μmol·m^-2·s^-1，10月最低（1.01 μmol·m^-2·s^-1）；土壤CO₂累积排放量为9.30 g·m^-2·d^-1，7月累积排放量最大为17.82 g·m^-2·d^-1。Q₁₀呈“降低—增加—降低”趋势，6月最低（2.25）9月最高（3.52），平均值为2.79。干旱区盐湖沿岸土壤呼吸受土壤有机碳（SOC）、5 cm土壤温度（ST5）、土壤含水量（SM）和土壤盐分（Salt）的共同影响，单因素模型模拟可解释土壤呼吸速率变化的41.7%~75.7%（R²=0.417~0.757，P＜0.05），多因子综合模型拟合结果最佳R_s=0.001×SOC+0.039×SM-0.534×Salt-0.116×ST5+5.06（R²=0.804，P=0.05），且均表明盐分是影响干旱区盐湖沿岸土壤呼吸速率的主要因子。因此，在考虑陆地生态系统碳收支和碳循环时不能忽略干旱区盐湖沿岸土壤碳过程，以及盐分对盐湖生态系统碳排放的影响。  相似文献   

受扰土壤全量氮磷钾的光谱反演     

刘靖朝  熊黑钢  何旦旦  乔娟峰  郑曼迪  段鹏程 《中国沙漠》2019,39(2):53-61

选取无人为干扰区、人为干扰区共55个土壤样品测定全氮磷钾含量，结合实测光谱的微分变换建立预测模型，并筛选出不同人为干扰下最优模型。结果表明：人类活动造成土壤全氮磷钾含量降低，数据集中程度和分布状态均发生变化。无人为干扰区以二阶微分建立的全氮、全钾含量预测模型和全磷以对数的倒数一阶微分建立的模型建模集r²均超过0.9，检验集相对分析误差（RPD）均大于2.0，预测效果最佳。人为干扰区以倒数一阶微分建立的全氮、全磷含量预测模型不仅RPD>2.0，而且r²>0.92，也达到极好水平。入选RPD>2预测模型的敏感波段中，无人为干扰区均位于可见光近红外波段，而人为干扰区则在近红外波段。这为今后提高全氮磷钾含量预测精度提供了新视角。  相似文献   

基于无人机遥感的高寒草原沙化模型及等级划分   总被引：1，自引：0，他引：1  

花蕊  周睿  王婷  许铭  唐庄生  花立民 《中国沙漠》2019,39(1):26-33

高寒草原是青藏高原草地生态系统的主要组成，在防风固沙、野生动物保育等方面具有重要作用。近年来，在全球气候变化和人为干扰加剧的背景下，高寒草原沙化加剧，基于时空尺度监测范围及程度是防治高寒草地沙化的前提。以青海三江源区玛多县的高寒草原为研究区，结合大疆“精灵3”和“经纬M100”旋翼无人机和地面调查，探讨基于无人机遥测的植被指数在草地沙化调查方面的适宜性，以此为基础制定了高寒草原沙化模型及等级划分标准。结果显示：（1）通过对VDVI（Visible-Band Difference Vegetation Index）、ENDVI（Enhanced Normalized Difference Vegetation Index）和NGRDI（Normalized Green-Red Difference Index）指数与草地沙化指数GDI（Grassland Desertification Index）的相关分析，选取出高寒草地沙化研究最优植被指数为VDVI（R=0.9055）；（2）GDI与VDVI的关系模型为VDVI=0.3024GDI²-0.0335GDI+0.0119（R²=0.9326）。模型相对误差为1.779%（RMSE=0.165，R²=0.7447），拟合精度较高；（3）基于无人机遥感植被指数的聚类分析，将研究区高寒草原沙化划分为5个等级，即无明显沙化（VDVI>0.2247）、轻度沙化（0.1493 < VDVI < 0.2246）、中度沙化（0.0924 < VDVI < 0.1492）、重度沙化（0.0692 < VDVI < 0.0923）和极度沙化（VDVI<0.0692）。  相似文献   

干旱区大尺度土壤盐度信息环境建模——以新疆天山南北中低海拔冲积平原为例   总被引：4，自引：0，他引：4  

丁建丽  王飞 《地理学报》2017,72(1):64-78

区域空间信息有助于决策者针对特定潜在和既定的土壤盐渍化区域制定改良和优化政策,以避免灌区水土资源的不合理配置和干旱区土地生态系统持续性退化。然而现存区域尺度土壤盐度数据以矢量方式留存,多边形内部土壤属性无空间变异性,缺乏实时更新,对当下实际指导作用具有一定的局限性。随着人类活动的加剧,土壤及其结构性退化正加速危害土壤质量和健康。对此,急需更新或升级,用于刻画干旱区生态系统中土壤盐度数据,以辅助制定相关政策,减缓土壤盐渍化的危害。针对此问题,本文基于代表性等级的采样设计方法（Integrative Hierarchical Sampling Strategy, IHSS）,获取少量典型样点,结合土壤—环境推理模型（soil land inference model, SoLIM）,尝试推理区域尺度土壤盐分含量信息。研究以新疆天山南北中低海拔冲积平原为案例,仅以23个代表性样本,推理陆表（0~10 cm）土壤盐分含量,源自3个典型绿洲94个野外样本的验证数据显示,依据评判标准,预测结果与实际情况较为相符,与线性回归模型相比,具备处理土壤与环境变量之间非线性关系的SoLIM,推理精度更高。所以,研究认为模糊隶属度加权平均的方法（IHSS-SoLIM）可以通过较小的建模点得到更好的预测效果,可作为区域尺度土壤盐度推理的备选方案。  相似文献   

新疆焉耆盆地LAI反演及空间分布特征     

阿迪来&#  乌甫  玉素甫江&#  如素力  热伊莱&#  卡得尔  姜红  艾力亚&#  艾尼瓦尔 《中国沙漠》2016,36(5):1340-1347

叶面积指数（LAI）是生态系统物质和能量循环过程的重要结构参数。研究植被LAI对监测估算生态环境极其脆弱的内陆干旱区具有理论和实践价值。使用LAI-2000植物冠层分析仪观测焉耆盆地植被LAI,并结合Landsat OLI的NDVI、SAVI、NDMI、NBR、NBR2、MSAVI和EVI等植被指数数据建立了LAI的反演模型,探求焉耆盆地LAI的空间分布特征及规律。结果表明：（1）各植被指数与观测的LAI均有明显的相关性。其中,SAVI与LAI的对数函数模型更好地模拟出研究区的LAI（R²=0.84）;通过LAI-SAVI模型反演研究区LAI的空间分布,估算精度可达89%（R²=0.82,RMSE=0.23）;（2）博斯腾湖小湖湿地、博斯腾湖大湖西北端的黄水沟入湖沼泽区以及焉耆盆地北部冲洪积扇平原绿洲区的LAI值较高,达3.85;焉耆盆地山区和平原区之间的过渡带和博斯腾湖南部的沙漠区LAI较低;（3）焉耆盆地LAI以博斯腾湖为中心环状分布,LAI随着研究区域与湖、河流距离的增加而逐渐降低的趋势。  相似文献   

基于机器学习和多光谱遥感的银川平原土壤盐分预测          下载免费PDF全文

魏慧敏  贾科利  张旭  张俊华 《干旱区地理》2023,46(1):103-114

快速获取区域土壤盐渍化程度信息,对于盐渍化治理与生态环境保护具有重要意义。以银川平原为研究区,以盐分影响因子和盐分指数分别作为输入参数,建立支持向量机(SVM),BP神经网络(BPNN)和贝叶斯神经网络(BNN)3种土壤盐分预测模型,选取最佳模型进行研究区不同深度的土壤盐渍化预测。结果表明：(1)0～20 cm土壤盐分预测模型中基于影响因子变量组的BNN模型效果最佳,决定系数(R²)为0.618,均方根误差(RMSE)为2.986;20～40 cm土壤盐分预测模型中基于盐分指数变量组的BNN模型效果最佳,R²为0.651,RMSE为1.947;综合对比下,BNN模型的预测效果最好,可用于研究区土壤盐渍化预测。(2)银川平原主要是以非盐渍化和轻度盐渍化为主,0～20 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的11.59%,20～40 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的7.04%,20～40 cm土壤盐渍化程度较0～20 cm土壤盐渍化轻。  相似文献   

阿拉尔垦区土壤盐渍化遥感监测及时空特征分析   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

代云豪  管瑶  张钦凯  孙峻杰  贺兴宏 《干旱区地理》2022,45(4):1176-1185

及时准确掌握区域土壤盐渍化信息对盐渍土治理和土地利用可持续发展有着重要意义。以阿拉尔垦区Landsat 7 ETM+/8 OLI影像为数据源,采用盐分指数（Salinity index,SI）和归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）构建遥感盐分监测指数（Salinization detection index,SDI）模型,对阿拉尔垦区土壤盐渍化进行反演,分析近10 a垦区土壤盐渍化空间分布特征。结果表明：SDI模型与土壤实测电导率拟合度R²=0.7579,该模型可反演阿拉尔垦区土壤盐量;2011—2021年非盐渍土和轻度盐渍土面积分别增加318.22 km²和0.80 km²,中度、重度土壤盐渍化面积减少229.87 km²,盐土面积增加68.61 km²;阿拉尔垦区北部和南部地区的土壤盐渍化程度得到明显转好,中部和东部地区土壤盐渍化程度加重,垦区土壤盐渍化总体得到较好改善。SDI模型能较好反演阿拉尔垦区土壤盐渍化时空特征,可为阿拉尔垦区经济与社会发展提供一定的参考依据。  相似文献   

Remote Sensing Indices to Measure the Seasonal Dynamics of Photosynthesis in a Southern China Subtropical Evergreen Forest     

SUN Leigang  WANG Shaoqiang  Robert A. MICKLER  CHEN Jinghua  YU Quanzhou  QIAN Zhaohui  ZHOU Guoyi  MENG Ze 《资源与生态学报(英文版)》2019,10(2):112-126

The accurate measurement of the dynamics of photosynthesis in China’s subtropical evergreen forest ecosystems is an important contribution to carbon (C) sink estimates in global terrestrial ecosystems and their responses to climate change. Eddy covariance has historically been the only direct method to assess C flux of whole ecosystems with high temporal resolution, but it suffers from limited spatial resolution. During the last decade, continuous global monitoring of plant primary productivity from spectroradiometer sensors on flux towers and satellites has extended the temporal and spatial coverage of C flux observations. In this study, we evaluated the performance of two physiological remote sensing indices, fluorescence reflectance index (FRI) and photochemical reflectance index (PRI), to measure the seasonal variations of photosynthesis in a subtropical evergreen forest ecosystem using continuous canopy spectral and flux measurements in the Dinghushan Nature Reserve in southern China. The more commonly used NDVI has been shown to be saturated and mainly affected by illumination (R²=0.88, p < 0.001), but FRI and PRI could better track the seasonal dynamics of plant photosynthetic functioning by comparison and are less affected by illumination (R²=0.13 and R²=0.51, respectively) at the seasonal scale. FRI correlated better with daily gross primary production (GPP) in the morning hours than in the afternoon hours, in contrast to PRI which correlated better with light-use efficiency (LUE) in the afternoon hours. Both FRI and PRI could show greater correlations with GPP and LUE respectively in the senescence season than in the recovery-growth season. When incident PAR was taken into account, the relationship between GPP and FRI was improved and the correlation coefficient increased from 0.22 to 0.69 (p < 0.001). The strength of the correlation increased significantly in the senescence season (R ²=0.79, p < 0.001). Our results demonstrate the application of FRI and PRI as physiological indices for the accurate measurement of the seasonal dynamics of plant community photosynthesis in a subtropical evergreen forest, and suggest these indices may be applied to carbon cycle models to improve the estimation of regional carbon budgets.  相似文献   

基于离子光谱特征波段反射率的土壤碱化指标反演模型     

朱跃晨  熊黑钢  朱忠鹏  张芳 《中国沙漠》2018,38(2):345-351

以新疆奇台地区碱化土壤为研究对象,通过分析碱化土壤实测光谱反射率曲线与八大离子、pH、碱化指标相互间的相关关系,建立基于离子光谱特征波段反射率的各碱化指标一元及多元光谱反演模型,并对其精度进行验证。结果显示:Na^+、CO_3^2-、HCO_3^-含量与光谱反射率正相关,最高点的相关系数分别为0.710、0.798、0.749,而Ca²⁺、Mg²⁺含量与光谱反射率负相关,相关系数最高均不超过-0.370,反映出前3类离子含量与光谱反射率关系更为密切。SAR(钠吸附比)和ESP(碱化度)与Na+相关系数同为0.954,TA(总碱度)、RSC(残余碳酸钠)、pH与CO_3^2-的相关系数分别为0.946、0.949和0.953,总体上Na^+和CO_3^2-含量对各碱化指标的影响更大。各碱化指标与土壤光谱反射率的相关性TA>RSC>ESP>pH>SAR;其中TA与光谱反射率的相关系数达到0.863。碱化指标TA的离子光谱特征波段反射率反演模型精度最好,其R^2为0.703,比利用实测光谱反射率建立的pH反演模型的R^2高约14%,说明前者精度更高,能更好地反映研究区内土壤的碱化程度。利用离子光谱特征波段反射率实现对土壤碱化的预测会成为今后研究的重点。  相似文献   

基于多源遥感和机器学习方法的科尔沁沙地植被覆盖度反演     

张亦然  刘廷玺  童新  段利民  贾天宇  季亚新 《中国沙漠》2022,42(3):187-195

植被覆盖度是监测生态系统及其功能的关键参数,如何提高大区域植被覆盖度的反演精度,对生态脆弱区环境可持续发展至关重要。本研究基于人工神经网络、支持向量回归和随机森林等机器学习方法,利用无人机、Worldview-2与Landsat 8 OLI遥感数据,对科尔沁沙地植被覆盖度进行多尺度反演。结果表明：随机森林模型比人工神经网络、支持向量回归模型表现佳,可在单元（试验区）、区域（研究区）尺度上较高精度地反演沙地的植被覆盖度,反演值与无人机实测值均在线性水平上呈显著相关（P<0.01）;在单元、区域尺度上,构建的植被覆盖度反演模型测试集R²分别为0.84、0.80,MSE分别为0.0145、0.0370,一致性指数d分别为0.9576、0.8991。利用多源遥感数据和机器学习方法,通过局部区域的高精度反演逐步实现低空间分辨率遥感影像的大区域植被覆盖度反演,不仅可有效提高沙地植被覆盖度的反演精度（R²=0.78,大于0.63）,也为区域生态环境监测与生态系统健康评价提供支持。  相似文献