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1.
摘要：土壤水分是全球水循环的重要组成成分,对研究土壤水分的空间分布、农作物长势和产量 、气候变化、水资源时空分布等有着重要意义 。本文利用Sentinel（哨兵）系列主动微波雷达卫星SAR（Sentinel-1）结合光学卫星（Sentinel-2）对格尔木中下游低矮植被覆盖下的地表土壤水分进行反演研究, 探讨不同极化组合方式和水云模型前后的土壤水分含量反演方法的适用性。结果表明：其中VV (VV Polarization) 极化对比VH (VH Polarization) 极化更加适用该区域,VV极化结合归一化水指数 (NDWI）反演地表土壤水分精度达到42.6%,拟合精度最高,VH极化仅为22.6%;利用水云模型去除植被覆盖后对地表土壤水分的反演精度有所提升,其中,VV极化精度提高约3.5%,VH极化提高1.5%;Sentinel系列卫星影像对于干旱区的土壤水分的反演具有较好的适用性。本文旨在探索一种适用于该研究区乃至柴达木盆地土壤水分实现大面积实时监测的可靠依据和手段。 相似文献
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Sentinel-1A是欧空局"哥白尼计划"发射的首颗对地观测卫星,其搭载的C波段SAR传感器有效地延续了ERS-1/2和ENVISAT ASAR对地观测任务。简要介绍了Sentinel-1A卫星的特点和轨道参数,并与ERS-1/2和ENVISAT ASAR进行了对比。详细介绍了Sentinel-1A的成像模式(SM,IW,EW,WV)以及每种模式下数据产品(Level-0,Level-1,Level-2)的特征。最后分析了Sentinel-1A数据在不同领域的实际应用,为其在对地观测中的广泛应用提供了参考。 相似文献
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以黑龙江流域中的扎龙湿地及其上游区域为研究区,将Sentinel-2红边波段和Sentinel-1雷达波段影像数据相结合,根据面向对象原理,采用随机森林算法,对研究区的湿地进行遥感分类和信息提取;利用3种特征变量集,进行实验对比,研究红边波段反射率和雷达后向散射系数对湿地信息提取的作用。研究结果表明,红边波段反射率和雷达后向散射系数对土地覆盖分类精度的提高起到了重要作用,两者结合得到的分类结果的总体精度达到了88.72%,Kappa系数为0.87,其中,水体、水田和沼泽的用户精度分别为100%、98.18%和91.37%。利用红边波段和雷达波段影像数据,分别使土地覆盖分类总体精度提高了5.26%和2.51%,红边波段影像数据对沼泽提取精度的提高贡献最大,使生产者精度提高了12.5%。 相似文献
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基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类 总被引：1，自引：0，他引：1
滨海湿地是具有重要功能的特殊海陆过渡带生态系统,精准获取滨海湿地植被时空分布信息具有重要意义。传统的湿地遥感观测研究集中于高空间、高光谱分辨率影像分类,往往受限于数据成本和覆盖范围,仅适用于小区域湿地监测。Sentinel-2A/B卫星影像时空分辨率高且免费共享,为大区域滨海湿地动态监测提供了可能。本文采用2018年Sentinel-2影像,提出像元级SAVI时间序列及双Logistic植被物候特征拟合重构模型,采用随机森林算法进行盐城滨海湿地植被分类,探讨Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征分类方法的适用性。结果显示,分类总体精度达87.61%,Kappa系数为0.8358,分类结果与湿地实况相吻合,比常规单一时相分类精度总体提高19.57%。植被判别物候特征参数可为影像数据缺失或不足的滨海湿地分类提供不同植被的判别依据。研究表明,基于像元级时间序列植被物候特征的分类方法能实现植被群落混生带的精准分类以及对“异物同谱”植被的有效区分,对大区域滨海湿地植被分类具有很好的适用性,有效提高了滨海湿地植被分类精度。 相似文献
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基于支持向量机回归算法的土壤水分光学与微波遥感协同反演 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理与地理信息科学》2017,(6)
利用遥感技术反演土壤水分对于我国西北地区农业干旱问题研究具有重要意义。该文以新疆焉耆盆地为研究区域,分别利用微波遥感数据(Sentinel-1ASAR)和光学遥感数据(Landsat8)计算土壤后向散射系数(σ0soil)和改进型温度植被干旱指数(MTVDI),并将σ0soil和MTVDI参数作用于支持向量机(SVM)回归算法,探讨了不同参数条件下SVM模型在土壤水分反演中的适应性。实验结果表明,相比只用单因子(σ0soil或MTVDI)作为模型参数,以σ0soil和MTVDI两者共同作为SVM模型输入参数时,土壤水分监测精度显著提高,其建模集决定系数R2=0.81,均方根误差RMSE=3.16%;验证集R2=0.89,RMSE=3.15%。最后,利用最优模型对研究区土壤水分进行了反演,并对不同土地类型含水量进行了评价,可为光学遥感与微波遥感协同反演土壤水分提供参考。 相似文献
6.
基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树方法的植被识别 总被引：2，自引：0，他引：2
《地理与地理信息科学》2017,(5)
Sentinel-2A数据具有较高的空间分辨率和时间分辨率,克服了以往时序数据难以获取或空间分辨率低的问题。该文以山西省吕梁市陈家湾流域为研究区,基于Sentinel-2A时序数据,根据归一化植被指数(NDVI)时序曲线特征和光谱特征,构建基于面向对象决策树方法的分层分类模型,成功提取了陈家湾流域的植被信息,分类总体精度达到89.7%,Kappa系数为0.87。基于面向对象决策树方法的多时相分类结果与单时相分类结果相比,可以有效改善波谱特征相近和受地形影响较大地物的区分,减少混分现象;基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树分类方法能够有效提高植被分类的精度。 相似文献
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以中国东北赤峰市美林地区5种典型优势树种为研究对象,采用与当地森林植被生长期相对应的5景Senti-nel-2影像,借助支持向量机模型(SVM)与递归特征消除算法(RFE),根据可见光-近红外波段(VNIR)与不同红边谱段(RE)及红边指数(REVI)组合条件下的森林优势树种可分性测度及结果精度差异,探讨Sentinel-2影像不同红边谱段及其指数特征对区域优势树种遥感识别的影响.结果表明:Sentinel-2影像红边谱段的不同组合方式对不同生长期优势树种识别影响存在显著差异(P<0.05),其中VNIR+B5+B6为生长盛期的最佳组合方式,能够在VNIR基础上将生长盛期的识别精度均值提升约7.71％;叶全变色期是进行优势树种识别的最佳时期(P<0.05),该时期基于VNIR波段的识别精度均值达71.28％,在叠加红边波段B5+B6后提升至75.41％.此外,采用SVM-RFE算法构建适用于不同生长期的最佳REVI组合,其平均识别精度能够在全年5个生长期达到72.00％～84.31％,相比同时期基于RE+VNIR组合的最优识别结果平均提升了10.77％;在此基础上,构建适用于全生长期的优选植被指数PSRI+mSAVI+CIred-edge时间序列,可实现89.03％的平均识别精度,比单时相最佳REVI组合提升了4.72％～17.03％.研究证明Sentinel-2影像红边谱段及其衍生指数特征在区域森林优势树种识别中具有较高的应用价值,可为快速、准确地提取不同生长期森林植被信息提供技术方法参考. 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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采用基于风条纹提取风向的方式，利用地球物理模式函数，基于Sentinel-1A数据，通过CMOD5模型反演2017年3、5、7、12月份广东省近海海域风场。将反演结果与实测数据对比，风速普遍比实测风速大，风速反演的平均绝对误差为1.98 m/s，均方根误差为2.74 m/s，相关系数为0.8。其中3、5、7月的风速较为接近，且平均绝对误差和均方根误差都＜2 m/s，而12月份平均风速＞8 m/s，实测数据与卫星过境时间不完全匹配，导致平均绝对误差和均方根误差都偏大。哨兵一（Sentinel-1A）影像反演结果整体上与实测数据相一致，验证了COMD5反演模型适用于广东省近海高分辨率海洋风场反演，可为下一步估算广东省风能资源储量提供可能。 相似文献
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被动微波反演土壤水分的L波段新发展及未来展望 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤水分是陆—气交互作用的重要边界条件,在全球水循环和能量循环中扮演着关键角色,直接影响降水、径流、下渗与蒸散发等水文循环过程,并能反映洪涝和干旱的程度。随着第一颗采用被动微波干涉成像技术的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星的发射成功,L波段被动微波遥感技术逐渐成为大尺度土壤水分监测的主要手段,促进了“射频干扰的检测与抑制”、“植被光学厚度反演与植被影响校正”以及“土壤粗糙度参数化方案”等关键问题的研究。本文梳理了“基于微波植被指数的L波段多角度数据反演土壤水分算法研究”项目的最新研究成果,同时评述了围绕以上关键技术问题所取得的国内外研究进展,并对土壤水分微波遥感的未来发展进行了展望。 相似文献
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基于Sentinel-2数据的不透水面识别方法与应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
快速、准确获取不透水面的空间分布信息对揭示城市发展与生态环境的关系具有重要意义.该文提出一种基于Sentinel-2数据的不透水面识别方法(Impervious Surface Identification Method,ISIM-S2),首先基于分层分类思想,利用多种指数算法剔除裸土和不透水面以外的地物,得到不透水面靶区,然后采用主成分分析对裸土和不透水面进行分离.为验证ISIM-S2的普适性,将其应用于北京、长春、广州和昆明4个不同地理环境下的研究区,并与生物物理综合指数、不透水面综合指数、比值居民地指数的提取结果进行对比,结果表明:ISIM-S2方法降低了云、水体对不透水面的影响,能有效改善不透水面提取中与裸土的混淆,在上述4个研究区不透水面总体识别精度分别为92.56％ 、95.78％ 、92.70％ 和91.68％,优于其他3种指数,且该方法操作简单、易实现,可为不透水面有效识别提供一种新途径. 相似文献
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快速、无损监测农田土壤水分含量,是智慧农业的重要研究内容。以新疆南疆阿拉尔国家农业科技园区膜下滴灌棉田为研究对象,运用EM38-MK2大地电导率仪快速、高效的获取了4组不同时期的棉田土壤表观电导率数据,并同步采集表层土壤(0~20 cm)样品,通过构建表观电导率数据与室内测定含水量数据间的反演模型获取了测点的含水量数据,并按照土壤水分干旱分级标准对研究区土壤水分进行划分,综合利用GIS软件和地统计方法对土壤水分的时空变异性进行研究。结果表明:4个时期的土壤水分反演模型决定系数均大于0.80且均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)均较小,表明反演模型精度较高,土壤表观电导率与表层土壤水分相关性较好;不同时期土壤含水量数据表明土壤水分具有很强的时间变异性,变异性由中等变异转变为弱变异再转变为中等变异;受人为灌溉等因素的影响,变异函数模型也存在差异;半方差分析中4个时期的土壤水分块金值与基台值之比均大于75%,表明土壤水分在空间上趋近于弱空间相关;高程反距离权重(IDW)插值图及水分克里格插值图表明微地形是影响土壤水分分布的重要因素。本研究可为干旱区膜下滴灌棉田土壤水分动态监测提供重要的方法支撑,从而更好地指导农业灌溉。 相似文献
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人工固沙植被区土壤水分动态及空间分布 总被引：6，自引：2，他引：4
土壤水分是干旱区固沙植被生长发育最主要的限制因子,了解其动态变化特征对沙区人工植被建设具有重要意义。本研究利用EnviroSMART土壤水分监测系统,于2009-2013年对宁夏沙坡头地区人工固沙植被区的土壤水分动态进行连续监测。结果表明:(1)降水对土壤水分状况及动态变化有较大的影响。土壤水分总体处于过度消耗状态,在非生长季,土壤水分没有明显的回升现象。(2)生长季初期(4-5月)为土壤水分弱消耗阶段;生长旺盛期(6-8月)为土壤水分快速消耗阶段,水分变化波动较剧烈,空间异质性最强;生长季末期(9-10月)的土壤水分处于相对稳定状态。(3)土壤水分随深度增加呈“S”形变化趋势,浅层的土壤含水量明显高于其他深度,200 cm深度土壤含水量较低且年际间变化不大(1.53%~2.10%)。湿润年份土壤水分剧烈变化的土层深度为0～100 cm,而干旱年份为0～20 cm。(4)相对于干旱年份,湿润年份的土壤含水量不但较高,而且水分变化波动较为剧烈。当土壤水分较低时,其变异性会随着土壤水分含量的增加而增加。(5)试验区灌木盖度在5年间呈下降趋势,一年生草本受降水量影响年际变化较大。受降水时空分布影响的土壤水分是沙坡头人工植被演替的重要驱动力。 相似文献
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Sentinel-1A合成孔径雷达数据不受云、雾等天气条件的影响并具有丰富的纹理信息，为提取城市建设用地信息提供了一种新的数据源。本文发展了一种基于Sentinel-1A合成孔径雷达数据和全卷积网络的城市建设用地监测方法。该方法的优势主要在于可以有效复合不同极化方式下的Sentinel-1A合成孔径雷达数据和综合集成多尺度特征。在甘肃省张掖市甘州区的应用表明，该方法的提取结果总体精度为92.50%，Kappa系数为0.85。与现有方法“KTH-Pavia城市提取器”相比，Kappa系数提高了37.10%，总体精度提高了11.50%。因此，该方法具有良好的应用潜力。 相似文献
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晋西黄土区不同林地类型对土壤水分特性的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
为揭示晋西黄土区典型人工林土壤水分特征,本研究以刺槐林(Robinia pseudoacacia)、油松林(Pinus tabuliformis)、丁香林(Svzygium aromaticum)和裸地为研究对象,分析其土壤含水量、土壤水分特征曲线和土壤入渗速率。研究结果表明:(1)丁香林的土壤水分情况优于油松林地,刺槐林地的土壤水分状况最差,并且在80 cm处出现明显的土壤干层。(2)不同土层土壤水分特征曲线整体趋势均表现为快速下降-缓慢下降-基本平稳。丁香地土壤持水能力优于乔木林地,裸地土壤持水能力最差。(3)不同林分初始入渗速率、稳定入渗速率均表现为:丁香刺槐油松裸地。Kostiakov、Philip和Horton模型对黄土区土壤水分入渗拟合效果均较好。综上,不同林分土壤水分特性差异较大,灌木林地的土壤水分特性要优于乔木林地,灌木林地更适合黄土区的自然条件,黄土区植被建设应该重视灌木种植,合理控制乔木林的种植范围。 相似文献
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基于新的组合粗糙度参数的土壤水分微波遥感反演 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理与地理信息科学》2016,(3)
土壤水分的时空分布是水文、气象等领域研究的重要参数。微波遥感因其全天时、全天候对地观测以及较强的穿透能力成为土壤水分反演的重要手段。该文以风沙滩地区为研究区,利用AIEM模型模拟雷达后向散射系数与粗糙度、土壤水分之间的关系,提出一种新的组合粗糙度参数S3/L,以法向菲涅尔反射系数代替土壤水分,建立了雷达后向散射系数与组合粗糙度、法向菲涅尔反射系数Г0的经验关系,利用Radarsat-2C波段双极化(VV、HH)数据构建了土壤水分反演模型。经实测数据验证,模型反演结果与实测值有着良好的相关性(R~2=0.8541),平均绝对误差为4.95%,均方根误差为6.00%。与以往同一区域的研究成果相比,该文提出的反演模型精度较高,更适合于风沙滩地区土壤水分的反演。研究结果可为该地区的水循环及水环境评价研究提供支持。 相似文献
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基于地统计学的甘肃臭草群落土壤水分空间异质性 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤水分是植被格局形成和演变的主要因素,土壤水分的空间异质性对于认识干旱区草原植物对环境的响应机制具有重要意义.应用地统计学方法,对祁连山北坡甘肃臭草(Melica przewalskyi)退化草地土壤表层含水量的变异性进行研究.结果表明,臭草型退化草地浅层(0 ～30 cm)土壤水分符合正态分布,土壤含水量沿垂直方向逐渐增大,介于9.56％ ～11.21％.各层土壤水分的变异系数分别为12.97％ (0～10 cm)、8.8％ (10～20 cm)和14.09％ (20～30 cm),均属弱变异;0～ 30 cm土壤含水量具有高度的空间异质性,其中34.92％～42.71％的空间异质性是由空间自相关部分引起的,主要体现在16.87 ～ 69.14 m尺度上.在0～ 10 cm土层,引起土壤水分空间变异的主要因素是植被覆盖度的不同,而在10 ～ 30 cm土层,土壤水分空间变异性主要是根系分布的差异引起的. 相似文献
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不同演替阶段油蒿群落土壤水分特征分析 总被引：3，自引：0，他引：3
油蒿群落是毛乌素沙地最主要的群落类型之一,在维持当地生态系统稳定中起着重要作用。土壤水分是影响油蒿群落演替的重要环境因子,为深入分析不同油蒿演替阶段土壤水分特征,使用EC-5土壤水分传感器连续监测整个生长季内先锋物种阶段(流动沙地)、稀疏阶段(半固定沙地)和建成阶段(固定沙地)油蒿群落土壤水分动态。结果表明,3种样地土壤水分均存在时间和空间上差异,流动沙地各层土壤含水量均显著高于半固定沙地和固定沙地;土壤含水量受降水影响较大, 降水量是影响土壤水分补给深度的重要因素,小于10 mm的降水主要被表层土壤吸收,10～20 mm的降水对土壤水分的补给深度超过30 cm、不及60 cm, 30～40 mm的降水补给深度大于60 cm、不及100 cm;30 cm及其上层土壤水分波动剧烈,60 cm处土壤水分主要受大于30 mm降水事件影响,波动较小,100 cm和160 cm处土壤水分几乎不受降水的影响,土壤含水量较稳定;降水补给深度及植被根系需水的层次差异是导致3种样地土壤水分时间和空间上异质性的重要因素;土壤温度主要受大气温度影响,与土壤水分相关性不显著,且随土壤深度的增加而降低。 相似文献
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干旱区绿洲土壤含水量季节性变异分析——以于田绿洲为例 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤水分对水圈、生物圈以及大气圈之间的相互作用有着及其重要的影响,是土壤物理学、水文学研究的重要内容。干旱区生态环境脆弱,土壤水分是干旱区植物生长发育所需水分的唯一来源。以和田地区于田绿洲为例,对研究区春、夏、秋季节土壤含水量水平和垂直空间变异性进行分析,揭示干旱区绿洲土壤水分空间变化规律。结果表明:(1)于田绿洲土壤含水量具有季节性规律,春季含水量均值为0.139%,夏季为0.110%,秋季为0.123%,春季含水量高于秋季高于夏季。垂直分布上随着土壤深度的增加,土壤含水量呈逐渐增大的趋势。(2)各个季节、不同深度的土壤含水量的空间自相关性上表示出相似的变化趋势,在空间单元为1时,具有强空间自相关性。(3)研究区垂直空间分布相关性较弱,变异主要由随机因子作用而产生;绿洲内部土壤含水量明显高于外围地区。 相似文献
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以兰州干旱地区生态植被恢复技术研究与示范基地灌木品种研究小区为试验点,研究了黄土高原西部丘陵区坡面不同灌木下0～200 cm土层土壤水分特征,采用Brown-Forsythe检验方法和变异系数比较不同灌木覆盖下土壤水分含量的差异。结果表明:土壤水分的变化受到坡位、坡向、灌木种类的影响较大。相同土层的土壤水分变异系数基本为阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡。坡上部的土壤水分变化较大,坡中部和坡下部相对较稳定。多数灌木的土壤水分变异系数随着土壤深度的增加而减小,变异系数较大值相对集中在20～80 cm土层。从土壤水分的亏缺量、植物水分亏缺度来看,在植被恢复的过程中,选择荒漠锦鸡儿(Caragana roborovskyi)、甘蒙锦鸡儿(Caragana opulens)、枸杞(Lycium chinense)等耗水量相对较低的植被更加合理。 相似文献