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基于HASM的中国森林植被碳储量空间分布模拟 总被引：2，自引：1，他引：1
当前区域尺度上森林碳储量估算主要依据森林资源清查数据,整个过程不仅消耗大量人力、物力,而且十分耗时,严重影响了森林碳储量估算的时效性。针对这一问题,本文提出了基于HASM的森林植被碳储量模拟方法,该方法以全球植被动态模型LPJ-Guess 输出的植被碳储量为驱动场,以森林清查样地数据为精度控制点,模拟生成中国陆地森林碳储量分布情况。研究以第7 次中国森林资源清查数据作为精度控制点数据源,同时作为本文模拟方法的精度验证。结果表明,中国森林碳储量为9.2405 Pg,考虑到森林资源清查是基于一定的郁闭度进行的,因此HASM模拟的结果与根据森林资源清查结果计算得出的7.8115 Pg 相比更符合实际情况,西南山区和东北林区是中国森林最主要的碳库,其碳储量分别占中国森林植被碳储量的39.82%和20.46%。同时与之前(1975-1995 年) 相比具有较大幅度的增长,表明近几十年来中国坚持大规模植树造林的碳汇效果显著。同时也表明基于HASM的森林植被碳储量空间分布模拟方法是有效的,模拟结果合理且精度较高,表明该方法在全球尺度上森林植被碳储量模拟及其它生态系统中碳储量模拟中具有应用潜力。 相似文献
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基于ETM+土地利用与土地覆盖遥感信息提取研究 总被引：1，自引：2，他引：1
基于ETM 遥感卫星数据,使用层次分析法、光谱响应特征阈值算法、监督分类和无监分类方法,对实验区土地利用信息进行提取。研究结果表明:采用层次分析法对ETM 数据进行土地利用调查,可最大程度识别出土地利用类型;综合利用多种信息提取方法进行山区土地利用与土地覆盖信息提取具有速度快、技术操作简单、可识别类型多的特点;对林地和水域的分类识别精度可达85%以上,但对山区农村居民地的面积难以准确提取,必须借助人工解译方法,并参考其他辅助资料才能获取。 相似文献
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随着我国地膜使用面积的增加和人们对土壤微塑料污染问题的日益关注,大尺度的地膜遥感识别已成为农业生产管理、土壤污染防治的必要手段。针对地膜光谱反射特征的复杂性以及基于单一遥感影像光谱特征识别方法错分率高等问题,该文以河北省邯郸市邱县为试验区,利用GF-1数据的空间细节与Sentinel-2数据的光谱信息进行NN Diffuse Pan Sharpening融合,据此建立地膜识别的特征矩阵(NDVI、MNDWI、NDBI、IBI、PSI),基于该特征矩阵可实现自动阈值地膜分层分类识别。多种方法的地膜识别结果精度对比表明:多源光学遥感数据融合方法的总体精度为94.87%,Kappa系数达0.89,显著优于基于单一数据源的深度学习法的精度(93.14%)以及基于传统机器学习分类方法的支持向量机(85.91%)和随机森林分类法(86.78%)的精度;通过与Sentinel-2多光谱影像融合,弥补了GF-1数据光谱分辨率低的缺陷,实现了多源数据在地膜识别中的优势互补,可为相关部门农业规划与管理以及生态环境保护等研究提供大尺度、高精度的地膜分布参考数据。 相似文献
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研究利用MODIS地表温度数据产品,引入概率阈值算法提升城市热岛斑块空间识别精度。在此基础上,构建城市热岛扩张指数将城市热岛斑块时空变化过程分解为飞地型、边缘型、填充型扩张模式和缩减型模式。基于土地利用变化过程,开展城市热岛斑块空间扩张模式的路径分析,准确识别城市热岛斑块空间扩张路径的来源和归趋。研究表明：2020年北京市夏季昼夜城市热岛斑块总面积分别为3932 km2和2 266 km2,占北京市总面积比例23.96%和13.81%。2005―2020年夏季昼夜城市热岛斑块面积比例分别增加43.40%和24.44%。增长型城市热岛斑块面积大于缩减型城市热岛斑块面积。边缘型扩张模式是增长型城市热岛斑块最主要的模式。耕地、城市建设用地、农村居民点是增长型城市热岛斑块主要的空间扩张路径。研究结果为揭示城市热环境形成过程和精细化管理提供理论依据和数据支撑。 相似文献
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针对耕地撂荒监测的迫切需求,文章发展了一种基于光学时序特征的撂荒地遥感识别方法,利用Sentinel-2时间序列数据构建耕地NDVI时序曲线,基于撂荒地和非撂荒耕地NDVI在监测时间窗口内的振幅差异,通过F1指数迭代式选取撂荒地识别的最佳振幅分割阈值,构建撂荒地识别规则,并在广东省湛江市坡头区开展耕地撂荒监测试验,分析撂荒地块的景观格局特征。研究表明：1)对比撂荒地与非撂荒地的NDVI时序曲线形态发现,撂荒地全年NDVI时序曲线变化平缓,变化幅度较小;非撂荒耕地由于作物生长发育的物候过程,NDVI时序呈现较大的变化幅度。2)通过迭代式选取振幅分割阈值,撂荒地与非撂荒地NDVI振幅的最佳分割阈值为0.42,在该分割阈值下,撂荒地和非撂荒地的识别精度分别为91.83%和90.20%。3)对撂荒地景观格局特征分析结果表明,2020年坡头区耕地撂荒面积为14.65 km2,约占耕地总面积的10.1%,撂荒地块普遍面积较小、形状不规则,空间上分布零散,少有大面积撂荒现象。 相似文献
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《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
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西藏灌木林遥感分类方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以西藏主要类型灌木林为对象,开展外业遥感调查,分别应用非监督分类、监督分类、基于空间分布特征的辅助分类和基于光谱特征再分类4种方法,对灌木林类型进行了遥感分类识别,并对各种分类方法所得到的分类结果进行对比评价.研究表明,非监督分类和监督分类的总体精度分别为42.20%和46.79%,除了对沙棘灌木林分类精度较高外,对其他灌木林类型分类精度均较低;基于空间分布特征的辅助分类精度为86.24%,其分类结果未能识别到具体灌木林类型;基于光谱特征的再分类精度为70.64%,对沙棘、红柳能较准确的识别,而对个别灌木林类型(如杜鹃和小檗)的识别精度不高. 相似文献
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《地理与地理信息科学》2020,(4)
基于2018年的Sentinel-1雷达影像和Sentinel-2光学影像数据,采用面向对象技术获取影像的光谱、几何、纹理、自定义特征和多极化后向散射系数5个种类的90个特征变量,基于随机森林算法进行特征选择,并构建多种特征组合方案,利用随机森林分类器对保护区内的地物进行识别并提取红树林信息。结果表明:多特征耦合优化模式的分类效果最好,总体精度为89.60%,Kappa系数为0.8756,其中,红树林的制图精度与用户精度分别为96.39%、97.56%;识别出的茅尾海红树林面积为19.2km2,占整个研究区的2.67%。该研究揭示了Sentinel-1和Sentinel-2数据在红树林监测中的应用潜力。 相似文献
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由于云污染、实地验证点的匮乏,以及地形地貌的复杂、破碎化,多云山区土地覆被的准确分类较难实现。以藏东南这一典型的多云山区及生态过渡区为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台和野外实测数据,结合多光谱数据、雷达数据、高程数据、辅助数据,提取光谱特征、纹理特征、地形特征等信息,利用递归特征消除法对特征进行优化,并采用随机森林算法构建分类模型,以期有效利用多源遥感数据提高土地覆被分类精度。结果表明：(1)并非特征越多分类精度越高,特征选择后数量由58个减至38个,分类精度（总体精度93.96%,Kappa系数0.92）较未优化前（总体精度93.11%,Kappa系数0.92）略有提升。(2)地形特征及雷达特征对藏东南土地覆被分类具有重要作用,地形特征对多数土地覆被类型的分类精度具有影响,而雷达数据对裸地、建设用地、灌丛影响较大,分类过程中如不考虑地形及雷达特征,总体精度分别降至88.98%,92.48%。纹理特征以及时序特征仅对提高具有明显纹理以及时序变化的土地覆被类型的精度有帮助。结合随机森林和特征优化算法,能够在保证土地覆被分类精度的同时,高效整合多源数据信息,... 相似文献
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为提高城镇建设用地提取的精度,文章提出一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据邻近象元特征差异的提取城镇建设用地的邻域分析方法。该方法主要是通过栅格运算识别建设用地和非建设用地的突变,结合阈值法准确提取建设用地边界。将该方法应用于2009年中国大陆34个主要城市的建设用地提取,并与基于TM数据以及基于DMSP/OLS数据传统全局阈值法和局部优化法提取的建设用地进行比较。结果显示,该方法提取的建设用地象元数与TM影像提取的象元数呈较好的相关性(R2=0.966),均方根误差为191.64个象元,相对精度为82.79%,景观形状指数、聚集度指数、边缘面积比指数和连接度指数也具有较高的相似性(R2分别为0.475 4、0.366 2、0.858 9和0.915 3)。该方法不仅能准确识别大面积的城市建设用地斑块边界,而且不会漏掉小面积的城市建设用地斑块,克服了传统全局阈值法和局部优化法的缺点。 相似文献
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In Northeast Thailand, the climate change has resulted in erratic rainfall and tem- perature patterns. The region has experienced both periods of drought and seasonal floods with the increasing severity. This study investigated the seasonal variation of vegetation greenness based on the Normalized Difference Vegetation Index （NDVI） in major land cover types in the region. An assessment of the relationship between climate patterns and vegeta- tion conditions observed from NDVI was made. NDVI data were collected from year 2001 to 2009 using multi-temporal Terra MODIS Vegetation Indices Product （MOD13Q1）. NDVI pro- files were developed to measure vegetation dynamics and variation according to land cover types. Meteorological information, i.e. rainfall and temperature, for a 30 year time span from 1980 to 2009 was analyzed for their patterns. Furthermore, the data taken from the period of 2001-2009, were digitally encoded into GIS database and the spatial patterns of monthly rainfall and temperature maps were generated based on kriging technique. The results showed a decreasing trend in NDVI values for both deciduous and evergreen forests. The highest productivity and biomass were observed in dry evergreen forests and the lowest in paddy fields. Temperature was found to be increasing slightly from 1980 to 2009 while no significant trends in rainfall amounts were observed. In dry evergreen forest, NDVI was not correlated with rainfall but was significant negatively correlated with temperature. These re- sults indicated that the overall productivity in dry evergreen forest was affected by increasing temperatures. A vegetation greenness model was developed from correlations between NDVI and meteorological data using linear regression. The model could be used to observe the change in vegetation greenness and dynamics affected by temperature and rainfall. 相似文献
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基于Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2015年Landsat 8 OLI遥感影像和DEM作为分类数据源,结合野外调查数据,采用面向对象的分类方法对昆嵛山地区土地覆盖信息进行提取,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究表明：面向对象分类方法提取的各地类连续且边界清晰,分类效果与实际情况基本吻合。昆嵛山地区占主导地位的土地覆盖类型是针叶林,面积为1 546.81 km2。研究区土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数分别为91.5%和0.88,其中针叶林、草地、水体和建设用地的生产者精度均达到87%以上。相对于监督分类方法,本研究提出的土地覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高14.7%和0.17。基于面向对象的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的土地覆盖信息,为大范围土地覆盖分类研究提供方法参考。 相似文献
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1982～2010年中国东北地区植被NPP时空格局及驱动因子分析 总被引：11，自引：1，他引：10
应用逐像元线性回归模型方法,整合应用MODIS和AVHRR NDVI数据集,构建1982~2010年覆盖东北地区的8 km空间分辨率的NDVI数据集,进而应用CASA模型估算得到东北地区29 a NPP数据集,模拟精度在75%以上。29 a平均的东北地区植被NPP总量为6.5×108tC/a。植被NPP的分布受植被类型、气候、地形因素的综合影响。NPP地域差异明显,山地区植被>平原区植被>高原区植被,变化最大的植被类型为草地植被。过去29 a间,植被NPP呈显著上升趋势(P<0.01)。气候变化和土地利用变化均是影响植被时空格局的重要因素。 相似文献
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基于地表覆盖物光谱特征的土地覆被分类系统 ——以鄱阳湖流域为例 总被引：8，自引：1，他引：7
土地覆被主要表现为陆地表面的形态特性和动态变化特征,土地利用是其动态变化的外在驱动力,植被是土地覆被的“主要”而非唯一的组成部分,土地覆被也包含着它的功能特性。地表覆被物的光谱特征及其季节性变化规律是土地覆被的本质特征,也是土地覆被分类的基本依据之一;利用遥感资料所表达的地表覆被物特征值 (如以NDVI为指标的绿度值、始绿期、终绿期、波形、峰值、谷值等) 可以方便地对土地覆被分类标准进行量化处理;对于一些复杂的复合单元,应着重于它的组合 (包括组成成分和结构) 特性及其对地面过程的影响来赋予更确切的内涵。据此,构建了包含7个一级类别和20个二级类别的开放式 (open-end) 的鄱阳湖流域土地覆被分类系统,并且应用SPOT4-VEGETATION 的时序NDVI数据,对各类别的面积比重进行了分析,结果显示鄱阳湖流域的现状覆被主要由常绿覆被和作物-树-草混合覆被以及人工栽培植被 (作物) 等构成。 相似文献
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Stéphane Couturier Jean‐François Mas Erna López‐Granados Jorge Benítez Valdemar Coria‐Tapia Álvaro Vega‐Guzmán 《Singapore journal of tropical geography》2010,31(2):163-179
The accuracy of the Mexican National Forest Inventory (NFI) map is derived in four distinct ecogeographical areas, using an assessment design tailored for the project. A main achievement of the design was to integrate the high diversity of classes encompassed at the most detailed subcommunity level of the classification scheme within a cost‐controlled statistically sound assessment. A hybrid double sampling strategy was applied to the 2.5 million‐ha study area. A total of 5955 reference sites were verified against their NFI map label. The availability of detailed quasi‐synchronous reference data for the 2000 Landsat‐derived NFI and the high diversity of mapped classes allowed a careful thematic analysis on the selected regions, relevant for national extrapolation. Global accuracy estimates of 64–78 per cent were registered among the four ecogeographical areas (two with mainly temperate climate and the other two with mainly tropical climate), with the lower accuracy levels found in areas more densely covered with forests. According to the estimates, the NFI map tends to underestimate the presence of temperate forest (especially oak) and overestimate the presence of tropical forest in the areas investigated. The analysis of confusions reveals difficulties in unambiguously interpreting or labelling forests with secondary vegetation, herbaceous and/or shrub‐like vegetation as well as distinguishing between aquatic vegetation types. The design proved useful from the perspective of accuracy assessments of regional maps in biodiverse regions. 相似文献
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基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究 总被引：7，自引：1，他引：6
本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成 LST数据、1∶5万DEM数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于MODIS数据分类的土地覆盖分类系统,然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用?齂-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,经过分类后处理,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。分类结果表明,使用250m分辨率MODIS数据,结合本文所用方法,能够实现较大区域的土地覆盖分类,并且能达到较高的分类精度。 相似文献
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参照《中国植被》中的植被分类体系，结合野外考察结果，建立了适合中国西北农牧交错带的植被分类体系。以覆盖研究区的多幅Landsat影像为基础，按“分层分类，逐层验证”的思路，实现了对研究区植被信息的提取。提取时，先利用完全约束的最小二乘模型对遥感影像进行混合像元分解方法，将整个研究区划分为植被区和非植被区；在植被区，基于光谱特征、纹理特征和地形特征，构建CART决策树，获得了乔木林、灌丛和草原等7种主要植被型组；在植被型组内，基于不同植被类型NDVI的季节差异特征，构建NDVI差值比值指数 (NDVI_DR)，将乔木林和灌丛区分为常绿和落叶植被型，使用温度植被干旱指数(TVDI)，将草原进一步区分为荒漠草原、典型草原和草甸草原3种类型，从而得到各个植被型的空间分布范围。经验证，最终分类的总体精度能达到79.51%，kappa系数为0.773。采用的分类方法充分利用了遥感数据既有的光谱信息和纹理信息，同时辅以地形信息。实践结果表明，分层分类和多种指标相结合的方法可以有效实现对影像跨幅的、以复杂镶嵌结构为主要特征的农牧交错带植被信息提取，精度较高，技术可行。 相似文献
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中国陆地生态系统净初级生产力变化特征——基于过程模型和遥感模型的评估结果 总被引：8，自引：0，他引：8
净初级生产力（NPP）作为生态系统物质与能量循环的基础,是区域和全球尺度碳循环和碳收支研究的重要组成部分。研究区域和全球尺度的净初级生产力主要依靠模型手段实现,过程和遥感模型是目前广泛使用的两种模型形式。本文搜集并整理了基于过程模型和遥感模型对我国陆地生态系统净初级生产力的模拟结果,分析了中国陆地生态系统净初级生产力的时间变化及对未来气候变化的响应特征,旨在对其进行综合评价。结果表明,中国陆地生态系统NPP平均为（2.828±0.827）PgC.a-1。1982-1998年的年际变化特征上,NPP平均每年增加0.027 PgC,年增长率为1.07%,总体上呈现在波动中逐年上升的趋势。不同植被类型的单位面积NPP总体表现为常绿阔叶林显著高于其他植被类型,但不同研究结果间变化范围很大;落叶针叶林、常绿针叶林和落叶阔叶林相差较小;农作物低于阔叶林,但高于针叶林;草地和荒漠均位于低值区,但前者显著高于后者。不同植被类型的NPP总量总体表现为农作物和草地位居前两位,两者之和高达各植被类型NPP总量之和的58.34%;除灌丛和常绿针叶林外,其余植被类型均不足总量的10%。在未来气候情景下,中国陆地生态系统NPP总体上可能表现为先增加后减小的趋势。 相似文献
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为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率，提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域，以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源，根据不同地物其NDVI值范围不同，将研究区地表分为植被覆盖地表，无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内，根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征，提取林地和荒草地，其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型，在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近，土地利用分类总体精度达到85.71%，作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高，能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。 相似文献
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中国历史时期森林空间格局网格化重建方法研究——以东北地区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
具有空间信息的历史土地覆被数据集是研究土地覆被变化气候与生态效应的基础数据。本文在潜在植被数据和现代遥感土地利用数据的基础上,确定了土地垦殖前森林植被可能的分布范围;遴选并量化了影响我国土地宜垦性的主导因子,评估了省域尺度上土地的宜垦性;构建了以土地宜垦性为权重的历史森林覆被网格化重建模型（网格大小为10 km×10km）;重建了我国东北三省1780 年和1940 年网格化的森林覆被。结果表明：基于省域森林面积数据,该方法较好地再现了历史时期森林空间格局;与2000 年遥感有林地空间数据对比分析显示,模型重建结果与遥感数据绝对误差的单样本t 检验相伴概率（双尾）为0.12,大于显著性水平0.05,表明模型重建结果与遥感数据不存在显著性差异,网格化重建方法具有较好的可行性;同时,重建结果准确性评估也表明：1780 年重建结果在县域尺度上的相对误差在-30%~30%之间的县级政区有99个,占县级政区总数（不含无值区）的74.44%,总体误差相对较小。 相似文献