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1.
鄱阳湖是中国最大的淡水湖,也是国际重要湿地,对其生物量进行长期、定量研究有助于加深对区域乃至全球碳平衡的认识和理解。探讨了利用全极化Radarsat-2 C波段数据反演鄱阳湖湿地生物量的方法,改进了基于辐射传输理论的植被冠层散射模型,模拟了C波段湿地植被的后向散射特性;应用极化分解技术,增加了神经网络训练数据,并用后向反馈神经网络(BP)算法,反演了鄱阳湖湿地植被生物量。与野外实测生物量比较的结果表明:将改进的植被冠层散射模型和全极化分解得到的后向散射系数引入BP神经网络算法,能够有效降低生物量反演误差;全极化SAR数据在生物量反演中具有广阔的应用前景。 相似文献
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Pi-SAR极化数据与K分布指数估算森林生物量与实验验证 总被引：1，自引：0，他引：1
用2002年和2003年日本Pi-SAR全极化数据,研究日本北海道苫小牧森林地区的森林生物量.雷达后向散射系数随森林生物量的增大而增大并迅速达到饱和,L波段雷达数据饱和点约为40t/hm2,X波段仅约为20t/hm2.在SAR数据统计分布中,K分布的指数参数在饱和点以上仍随生物量的增大而增大,并且HV极化方式时相关性最高.根据交叉极化数据K分布的指数参数与森林生物量的关系,本文估算了23个观测点的森林生物量,结果表明平均准确率为85%.因此该算法可以作为一种新的估算森林生物量的手段. 相似文献
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地表生物量对农作物估产、植被长势评估具有很重要的意义。随着遥感技术的发展与应用,遥感为生物量估算提供了一种新的手段。本文以唐山市为例,利用小麦种植区的MODIS遥感影像数据和同期野外调查获得的16组32个生物量数据,对比分析了归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)与小麦生物量多个回归方程的相关系数,进而建立了NDVI、EVI与小麦生物量的线性回归模型。结果显示,使用MODIS数据的植被指数能够很好地对研究区地上生物量进行估算,其中使用EVI的三次函数模型拟合精度最高,并且对每组数据进行平均处理会使模型精度进一步提高。 相似文献
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南方丘陵区植被覆盖度遥感估算的地形效应评估 总被引：3，自引：0，他引：3
植被覆盖变化是生态环境领域的核心研究内容之一,但其估算精度常受到地形效应、土壤背景、大气效应等各种因素影响。以Landsat 8 OLI为遥感数据源,基于像元二分模型,分别利用归一化差值植被指数(NDVI)、经Cosine-C校正的归一化差值植被指数(NDVI)和归一化差值山地植被指数(NDMVI)建立植被覆盖度估算模型,以评估南方丘陵区植被覆盖度的地形效应。结果表明,3种植被覆盖度估算模型均能削弱地形效应,但消除或抑制地形效应影响的能力不同。比较而言,基于NDMVI指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最小,更适合地形复杂区域的植被覆盖度遥感估算;基于Cosine-C校正的NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应次之,但存在一定的过度校正现象;基于NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最大,尤其当坡度≥10°时,阴坡植被覆盖度比阳坡明显偏低。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(3)
研究波段参数对NDVI估算植被生物物理参数的影响,对于提高NDVI在植被覆盖变化监测中的应用精度具有重要意义。采用无人机载Resonon Pika XC2高光谱仪获取的人工草地高光谱影像,分析红光和近红外波段位置移动与宽度变化对NDVI的影响,评估NDVI对植被盖度的敏感性和植被盖度估算精度。结果表明:波段位置固定时红光和近红外波段宽度扩展对NDVI及其敏感性影响不大,窄波段NDVI估算植被盖度的精度优于宽波段。红光和近红外波段位置向长波方向移动时对NDVI及其敏感性有不同程度的影响,随着敏感性增强NDVI抗扰动性降低,估算植被盖度的精度有所下降。窄波段NDVI的灵敏度系数及其与植被盖度线性拟合的R2波动剧烈,植被盖度估算的位置稳定性较差。10 nm NDVI在不同位置处取得了较高的盖度估算精度,R2最大值为0.83。4种主流卫星影像计算的宽波段NDVI对于高植被覆盖区盖度反演具有良好的适用性,但与窄波段10 nm NDVI相比其盖度反演精度仍然有一定程度的衰减。研究结果可为NDVI精确反演植被参数提供科学参考和依据。 相似文献
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西藏高原典型草地地上生物量遥感估算 总被引：3，自引：0，他引：3
准确估算草地地上生物量对合理规划区域畜牧业、评估草地植被的生态效益有重要意义.利用每月两次的野外调查资料和对应的MODIS植被指数,以GIS空间数据处理技术和多元统计分析方法等为手段,建立了西藏高寒草甸、高寒草原和温性草原3个典型草地类型的地上生物量遥感估算模型和方法.结果表明:MODIS植被指数更适合于高寒草甸和高寒草原的地上生物量估算,对于高寒草甸,最佳估算模型是基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的三次多项式,其相关系数为0.82;对高寒草原,则是基于增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)的三次多项式,相关系数达0.83;由于温性草原存在很强的空间异质性,估算效果较其他2个草地类型差.MODIS植被指数对草地生长期鲜草生物量的估算和模拟效果要优于总地上生物量.在生长期,高寒草甸和高寒草原的鲜草生物量与植被指数之间的相关系数都大于0.8,最高达0.92;对温性草原,两者的相关系数也均大于0.67,其中,NDVI是高寒草甸和温性草原鲜草生物量估算的最佳植被指数,对高寒草原则是EVI.对同一草地类型,由于地上生物量差异较小,使得相比其他模型,线性或多项式回归模型更适合于西藏高原草地地上生物量的估算. 相似文献
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利用机载E-SAR传感器获取的P-波段全极化SAR数据与实测林分样地数据,分析不同极化方式后向散射系数在地形起伏区与森林地上生物量（AGB）的响应关系,以改进的水云模型为基础,建立了融入地形因子的分析性模型。采用遗传算法确定模型的最优参数,并对模型在不同坡度情况下的可靠性、稳定性进行分析,同时通过与常用模型相对比,确定水云分析模型在复杂地形区估算AGB的优势。结果表明：在森林AGB处于较低值的情况下,后向散射系数（HH、HV、VV）变化趋势与AGB变化趋势保持一致,但随着AGB值的增大,这种一致性仅在HV极化方式下继续保持,因此相比之下,HV极化方式更适用于复杂地形区生物量的估算。地形对森林AGB的估算具有极大的影响,后向散射系数与AGB的相关性随着地形坡度的增加而减小。5种模型估算森林AGB的能力大小排序为：水云分析模型 > 二次模型 > 对数模型 > 指数模型 > 线性模型。地形起伏较小的地区估算稳定性排序为：水云分析模型 > 二次模型 > 对数模型 > 指数模型>线性模型。地形起伏较大的地区估算稳定性排序为。水云分析模型 > 二次模型 > 线性模型 > 指数模型 > 对数模型。利用水云分析模型对研究区AGB估算,其实测AGB与模型估算的生物量值决定系数为0.597,RMSE为30.876 t/hm2,拟合精度为77.40%。 相似文献
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以北京市为研究区域,联合使用光学遥感数据和雷达数据,对植被覆盖区地表土壤水分进行反演研究。在利用同期光学数据提取出归一化水分指数(normalized differential water index,NDWI)之后,利用water-cloud模型去除植被层在土壤水分后向散射中的贡献,然后考虑到地表粗糙度,在构建后向散射数据库的基础上分别利用HH和HV极化方式的后向散射系数构建土壤水分反演模型,并对反演结果进行对比研究。结果表明,采用HH极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.044,相对误差为15.5%;采用HV极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.057,相对误差为20.3%;相比而言,HH极化的反演效果更好。 相似文献
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Mangrove forests grow in intertidal zones in tropical and subtropical regions and have suffered a dramatic decline globally over the past few decades. Remote sensing data, collected at various spatial resolutions, provide an effective way to map the spatial distribution of mangrove forests over time. However, the spectral signatures of mangrove forests are significantly affected by tide levels. Therefore, mangrove forests may not be accurately mapped with remote sensing data collected during a single-tidal event, especially if not acquired at low tide. This research reports how a decision-tree −based procedure was developed to map mangrove forests using multi-tidal Landsat 5 Thematic Mapper (TM) data and a Digital Elevation Model (DEM). Three indices, including the Normalized Difference Moisture Index (NDMI), the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and NDVIL·NDMIH (the multiplication of NDVIL by NDMIH, L: low tide level, H: high tide level) were used in this algorithm to differentiate mangrove forests from other land-cover and land-use types in Fangchenggang City, China. Additionally, the recent Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) data were selected to validate the results and compare if the methodology is reliable. The results demonstrate that short-term multi-tidal remotely-sensed data better represent the unique nearshore coastal wetland habitats of mangrove forests than single-tidal data. Furthermore, multi-tidal remotely-sensed data has led to improved accuracies using two classification approaches: i.e. decision trees and the maximum likelihood classification (MLC). Since mangrove forests are typically found at low elevations, the inclusion of elevation data in the two classification procedures was tested. Given the decision-tree method does not assume strict data distribution parameters, it was able to optimize the application of multi-tidal and elevation data, resulting in higher classification accuracies of mangrove forests. When using multi-source data of differing types and distributions to map mangrove forests, a decision-tree method appears to be superior to traditional statistical classifiers. 相似文献
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Wetland Monitoring,Serving as an Index of Land Use Change-A Study in Samaspur Wetlands,Uttar Pradesh,India 总被引：1，自引：0，他引：1
M. D. Behera V. S. Chitale A. Shaw P. S. Roy M. S. R. Murthy 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2012,40(2):287-297
Wetlands are among the most productive ecosystems in the world and any alterations might lead to changes in their bio-physical,
socio-economic and climatic conditions. Wetland dynamics as an index of land use change were studied. Satellite remote sensing
was utilized to understand the periodic and seasonal dynamics of Samaspur wetlands using Landsat and RESOURCESAT-1 temporal
data. Index-based (i.e., Normalized Difference Water Index (NDWI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)) classification
resulted in meaningful discrimination of wetland classes. Results indicate (i) effective water spread areas have increased
to optimum capacity at 1990 due to the influence of Sharda canal, (ii) expansion of the agricultural area has led to reduction of the wetland buffer area, and (iii) increase in vegetation
biomass due to pesticide-fertilizer runoff and sedimentation load. We also reiterate (i) free availability of the Landsat
satellite data in public domain facilitating such monitoring studies and (ii) availability and utility of SWIR band information
in wetland classification exercise. The study concludes that policy-driven measures have both long and short term impacts
on land use and its natural wetland ecosystems; and the characterizing the later serves as indictor of the former and perhaps
vice versa. 相似文献
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Wetlands are one of the most important sources of atmospheric methane (CH4) contributing about 22% to the global methane budget. But to improve estimates of CH4 emission at regional and global scales there is a need to observe the sources such as wetlands frequently and develop process-based
models. In this regard, wetland inventory using satellite remote sensing data has conventionally been carried out by analysis
of optical data. Due to thermal inertia differences emittive thermal channels data has shown promise to provide highly critical
information about wetlands such as water spread, aquatic vegetation and mud flats etc. Thermal channels data of MODIS (Moderate
Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor with a spatial resolution of 1km and swath of 2330 km is emerging as the key
source of remote sensing data for global/ regional wetland estimation and assessment of green house gas emission. In the present
study MODIS thermal channels (31 and 32) and optical channels (1,2, and 3) data have been used for evaluating methane emission
from wetlands in Gujarat. An empirical model based on temperature and productivity has been used to investigate the response
of methane emission from different sources. Model has the potential to estimate country level methane emission based on satellite
remote sensing in conjunction with collateral data/information. In this study. MODIS data of two dates pertaining to Gujarat
have been analyzed and results compared with respect to methane emission. 相似文献
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深圳河河口红树林变化的多时相遥感分析 总被引：23，自引：1，他引：23
通过对深圳河河口地区6个时相卫星遥感图像的分析,得到了该地区10多年来红树林湿地面积的变化.通过对多时相红树林分布信息进行二进制编码,分析了不同时期红树林在空间上的消长,通过计算和对比各个时相红树林覆盖区域的植被指数,间接反映了红树林的生长状况的空间分布特征,并结合成像时刻的潮位数据进行了分析.结果表明:从1989年到1996年,深圳河河口红树林湿地面积总体上呈增长趋势,在1996年以后面积变化不明显而在空间分布上有变化.植被指数大的区域主要分布在多年被红树林占据的部位,深圳福田一侧的红树林空间消长化不显著,而主要的变化部分集中于香港米埔红树林保护区靠近深圳河河口的南侧. 相似文献
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作为湿地类型较多、分布广泛的国家,中国的城市发展进程在一定程度上对我国丰富的湿地资源形成了很大的威胁,部分湿地遭到破坏。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种主动式微波遥感,其全天时全天候的特性十分适合湿地的监测工作。然而现在利用SAR进行湿地分类的研究尚未成熟,未能充分使用多个波段的信息分析,本文提出一种利用星载C波段以及机载p波段湿地分类的方法,有效地改善了分类的效果,提高了分类的精度。 相似文献
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农牧交错地带地类复杂,混合像元现象严重,湿地信息的自动提取难度较大.针对该区湿地遥感信息提取的特点和难点,选取多伦县大仓乡地区的TM遥感数据,先采用NDVI阈值提取出水体,并利用水体形状特征(如面积s、周长p、形状指数k等)对水体类型进行提取;再尝试应用线性光谱混合模型( LSMM)提取去除水体后的湿地信息,并以SPO... 相似文献
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森林地上生物量遥感反演方法综述 总被引：9，自引：0，他引：9
森林地上生物量反演对理解和监测生态系统及评估人类生产生活的影响有着重要作用,日益发展的遥感技术使全球及大区域的生物量估算成为可能。近年来,不同的遥感技术和反演方法被广泛用于估算森林生物量。本文首先总结了现有的全球及区域生物量产品及其不确定性,然后综述了3类方法在森林地上生物量遥感反演中的应用,即基于单源数据的参数化方法、基于多源数据的非参数化方法和基于机理模型的反演方法,阐述了各类反演方法的特点、优势及局限性。最后从机理模型研究、多源遥感数据协同、生物量季节变化研究和遥感数据源不断丰富4个方面对今后的生物量遥感反演研究进行了展望。 相似文献
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中国亚热带区域覆盖范围广,面积达240万km2。区内不仅自然景观复杂,多云多雨、多山多林,生物多样性丰富、是中国稻米主产区,而且多河多湖、多矿多污,生态环境十分敏感、自然灾害多发频发,迫切需要利用遥感技术监测其自然资源、环境变化与灾害现象。虽然近年来国内外已逐渐开展亚热带遥感应用研究,但缺乏对亚热带遥感理论与方法的系统性研究,共性与科学问题尚不明晰。本文总结分析了中国亚热带遥感的3个基本特征,按遥感数据类型梳理了中国亚热带遥感的应用实践;进而归纳出中国亚热带遥感实践的4个共性问题,指出亚热带遥感核心元素的主要特点、地理对象的复杂性与遥感信息的病态性,提出中国亚热带遥感的4项重点任务;然后,分析了当今中国亚热带遥感发展的历史机遇,阐述了中国亚热带遥感的创新发展途径,包括厘清人地现象的动态特征、聚焦亚热带遥感的科学问题、攻克不同层面的关键难题、结合应用需求开展技术攻关与重点研发。论文旨在推动亚热带遥感应用的创新发展、促进亚热带遥感理论与技术体系形成,进而助力卫星及航空遥感更好地服务于中国亚热带地区的资源环境监测、区域防灾减灾、生态文明建设与“双碳”目标。 相似文献