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基于多次散射的植被-土壤二向反射模型 总被引：6，自引：0，他引：6
运算过于复杂是目前多数植被二向反射模型存在的一个突出问题。对冠层的各次散射、透射和地面土壤反射分别进行分析和考虑 ,建立各次反射光谱分量与叶面积指数的函数关系。在Verstraete (1 986 )的物理模型的基础上加上多次散射和土壤反射的分量 ,建立了基于多次散射的植被 土壤二向反射模型 ,并证明仅考虑前三次散射即可满足一般精度要求。该模型克服了原模型的不足 ,并可根据叶面积指数等参量直接计算二向反射率 ,避免了运算量巨大的叠代运算 ,故便于应用。实验证明 ,该模型具有较高的精度 相似文献
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利用地物分布的光谱异质性与均匀性信息,提出一种基于光谱相似性的高度异质性条件下喀斯特植被盖度提取方法。研究表明,利用NDVI植被指数方法提取植被盖度时均容易低估喀斯特区域的植被盖度信息,利用像元二分模型则容易高估整个区域的植被盖度信息;而基于光谱相似性对图像进行分块后再提取植被盖度,降低了高度异质性景观对喀斯特植被盖度信息提取的影响,提高了喀斯特地区植被盖度提取的精度。 相似文献
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PROSAIL模型模拟下的植被指数土壤调节能力比较与适用环境分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了消除土壤背景信息对植被指数的影响,近几十年发展了土壤调节植被指数系列(SAVI family)。在不同环境条件下,不同指数抗土壤影响的能力不同。在总结了以消除土壤影响为目的的植被指数建立过程的基础上,利用PROSAIL辐射传输模型模拟的两组数据集,比较分析了NDVI、SAVI、TSAVI、MSAVI、OSAVI和GESAVI在不同叶面积指数(LAI)对应不同土壤背景的情况下抗土壤干扰、表达植被信息的能力,指出了不同植被指数应用的最适环境条件。结合植被指数—信噪比图,将这6种植被指数分成3类:在中低LAI值下,若植被覆盖度均匀,OSAVI和TSAVI有较强的消除土壤影响、表达植被信息的能力;当区域LAI分布不均、植被类型混杂时,MSAVI在表达植被信息时具有较好的稳定性。根据每类植被指数的特征,利用MODIS-VI和MODIS-LAI产品初步验证了上述结论的有效性。 相似文献
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基于Aster数据的新疆渭——库绿洲及其周边地区土地沙化信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
以新疆渭干河——库车河绿洲及其周边地区为研究区,在野外调查的基础上,基于Aster数据,利用NDVI、植被盖度作为特征变量,结合偏最小二乘回归法模型反演得到的盐分含量(SSC)指标作为决策树分类的各节点的判别函数,通过决策树分类方法实现了沙化土地信息的提取与制图。结果表明结合植被覆盖信息与土壤特性能够在提取沙化信息的同时区分出盐渍化土壤,结果与野外调查较为一致。该研究为大区域土壤沙化信息提取与制图提供了较好的方法。 相似文献
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基于PROSPECT＋SAIL模型的遥感叶面积指数反演 总被引：4，自引：1，他引：4
以PROSPECT+SAIL模型为基础，从物理机理角度反演植被叶面积指数(LAI)。首先，通过FLAASH模型进行大气校正，使得图像像元值表达植被冠层反射率； 然后，根据LOPEX 93数据库和JHU光谱数据库选择植物生化参数和光谱数据，以PROSPECT模型模拟出的植物叶片反射率和透射率作为SAIL模型的输入参数，得到植被冠层反射率，将结果与遥感影像的植被冠层反射率对应，回归出植被LAI； 最后，以地面实测数据对遥感反演数据进行验证，并分析了误差的可能来源。 相似文献
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通过对我国各地的土壤光谱反射率的分析表明,无论在二维或多维空间中,确有土壤光谱线存在,但不是严格的一条直线,而是有适当宽度的带。不宜用全国统一的一条土壤光谱线来作植被分析。讨论了不同土壤光谱线对绿度及植被覆盖度估计的误差。还论述了土壤光谱反射率主成分分析的结果及其物理意义。 相似文献
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土壤盐碱胁迫是植物生产力低下的关键因素，也是全球盐碱区可持续发展的瓶颈；如何较为高效可靠地获取区域土壤盐分信息是需要优先解决的问题。随着全球导航卫星系统反射测量GNSS-R(Global Navigation Satellite System Reflectometry)的迅速发展，运用星载GNSS-R测量区域范围的土壤盐分成为一种可能。全球飓风导航卫星系统CYGNSS(The Cyclone Global Navigation Satellite System)作为星载GNSS-R计划的重要组成部分之一，其卫星传感器使用的L波段能够敏感地获取土壤介电常数信息，为反演土壤盐分提供了理论基础。本文以CYGNSS作为主要数据源，选取土壤盐渍化十分严重且具有典型代表性的黄河三角洲区域作为研究区域，首次探讨CYGNSS反演土壤盐分的可行性，并建立了一套土壤盐分的反演方法。首先，利用基于相干信号的双基雷达方程对CYGNSS数据进行计算获取地表反射率，并校正地表反射率的地表粗糙度和植被衰减效应，计算得到土壤介电常数的幅值；然后，以改进的Dobson-S土壤介电常数模型为物理模型结合土壤水分主动—被... 相似文献
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盐渍化土壤光谱特征分析与建模 总被引：2，自引：0，他引：2
为建立土壤盐渍化遥感监测模型,选取宁夏回族自治区平罗县典型土壤盐渍化发生区域作为研究区,以野外原位光谱测量数据和实验室内测得的土壤含盐量与p H值数据为基础,进行高光谱数据处理,分析不同盐渍化程度土壤的光谱特征;对实测土壤光谱反射率进行倒数、对数、均方根及其一阶微分等光谱变换,计算高光谱指数;与土壤样本含盐量进行相关性分析,筛选盐渍化土壤的光谱特征波段,利用多元线性回归分析建立土壤盐渍化监测模型。研究结果表明:以倒数一阶微分变换后的940 nm和1 094 nm波段作为特征波段构建的土壤盐渍化遥感监测模型最优。 相似文献
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地表覆盖分类数据对区域森林叶面积指数反演的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
以江西省吉安市为研究区,将5种全球地表覆盖分类数据(包括美国地质调查局(USGS)、马里兰大学(UMD)和波士顿大学(BU)生成的3套数据和欧洲生成的2套数据)以及由TM影像生成的区域地表覆盖分类数据,分别与MODIS1km反射率资料结合,利用基于4尺度几何光学模型的LAI反演方法生成研究区的LAI。在1km和4km两种尺度上将反演的LAI与TM资料生成的LAI进行比较,评价地表覆盖分类数据对LAI反演结果的影响。结果表明,TM和欧洲太空局的GLOBCOVER地表覆盖分类数据用于反演LAI的结果较好,在1km尺度上,反演的LAI与统计模型估算的TMLAI相关的R2分别为0.44和0.40,在4km尺度上的R2分别为0.57和0.54;其次为波士顿大学的MODIS地表覆盖分类数据,据其反演的LAI与TMLAI相关的R2在1km和4km尺度上分别为0.38和0.51;而马里兰大学的UMD和欧洲的GLC2000地表覆盖分类数据会导致反演的LAI存在较大误差,据其反演的LAI与TMLAI之间的一致性较差,在1km和4km两种尺度上平均偏低20%左右;LAI的反演结果对聚集度系数具有强的敏感性。该研究表明,为了提高区域/全球LAI反演精度,需要有高质量的地表覆盖分类数据。 相似文献
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A simulation study has been carried out to investigate the Principal Component Inversion (PCI) technique for the retrieval of leaf area index (LAI). The PROSAIL model has been used for the forward analysis, i.e., estimation of reflectance for various combinations of LAI, soil reflectance, leaf angle distribution (ø1), chlorophyll a+b concentration (Cab), etc. Independent test on sample with LAI range 0.1-7.0 indicated that the retrieved LAI from PCI has higher accuracy (RMSE=0.137) than the classical NDVI-LAI empirical approach (RMSE=1.139). The study needs to be extended to cover retrieval from different types of soil and simultaneous retrieval of different biophysical parameters viz., LAI, Cab, ø1 to test the wider applicability of the PCI technique. 相似文献
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针对实现卫星对地观测的自适应多模态,需要根据先验判定卫星成像区域内地表覆盖类型及其反射率状况建立与太阳光照条件、地表覆盖类型、反射率相关的成像载荷积分时间、不同压缩比的成像参数设置模型,以选择最优的观测模式的问题,该文以中分辨率成像光谱仪(MERIS)地表反射率影像和GlobCover全球陆地覆盖分类图为数据源,建立了地表覆盖分类图及其反射率影像矢量化处理的技术流程,构建了以冰雪、沙漠、裸土、岩石、农作物、森林、草地、水体等不同地表覆盖类型及其在不同季节蓝、绿、红、近红外波段的地物反射率数据库。以此作为遥感卫星成像任务规划的技术支撑,构建自适应选择最优的观测模式,提升遥感图像的质量。 相似文献
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冠层反射光谱对植被理化参数的全局敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
植被理化参数与许多有关植物物质能量交换的生态过程密切相关,定量分析植被反射光谱对理化参数的敏感性是遥感反演理化参数含量的前提。本文采用EFAST(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test)全局敏感性分析方法,利用PROSAIL辐射传输模型分析了冠层疏密程度对叶片生化组分含量、冠层结构以及土壤背景等多种参数敏感性的影响,并对植被理化参数反演所需先验知识的精度问题进行了初步探讨。研究表明:(1)对于较为稠密的冠层,可见光波段的冠层反射率主要受叶绿素含量的影响,近红外和中红外波段的冠层反射率主要受干物质量和含水量的影响;(2)对于稀疏的冠层,LAI是影响400—2500 nm波段范围内冠层反射率的最重要参数,土壤湿度次之,叶片生化参数对冠层反射率的敏感性较低;(3)在已知稀疏冠层LAI的情况下进一步确定土壤的干湿状态,可显著提高冠层反射率对叶绿素含量的敏感度,有助于稀疏冠层叶绿素含量的反演。 相似文献
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基于MODIS的LAI时间序列谱的地物分类方法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
利用MODIS数据所反演的每8d一景,全年共46景的时间序列叶面积指数(LAI)图像,分析江西省不同类型地物的LAI时间序列谱,并对地物进行分类。首先,利用最小噪声比变换技术(MNF)将噪声从数据中分离;然后,通过纯净像元指数(PPI)从LAI时间序列谱中提取5类主要地物类型终端单元(Endmember),从而对地物进行分类并制图;最后,结合2000年江西省兴国县1 10万比例尺的土地利用/覆盖矢量图对本研究分类结果进行检验。结果表明,该方法的地物分类精度达到74.45%,其分类方法是有效可行的。 相似文献
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《地理信息系统科学与遥感》2013,50(4):541-565
In this study, we examine seasonal aspects and the potential of multi-angle CHRIS/PROBA data, acquired at two different dates, to improve forest classification. The test site is a typical peat swamp landscape located in Central Kalimantan, Indonesia. We focus on eight specific land use/cover categories from a single view angle and from a multi-angular perspective. We show that: (1) reflectance changes from the end of the monsoon to the beginning of the dry season in the visible were small and slightly positive for the forestry classes, whereas slightly negative for grassland classes; (2) reflectance increases according to the successional stages for a given angle and were higher in the beginning of the dry season; (3) reflectance values increase in the near-infrared with decreasing leaf area index (LAI); and (4) classification results using a multi-angular approach were statistically better at a 5% level of significance from a single view approach on both selected dates, showing that anisotropy information can improve differentiation between peatland landscape classes. 相似文献
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Roshanak Darvishzadeh Andrew Skidmore Clement Atzberger Sip van Wieren 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2008
The retrieval of canopy biophysical variables is known to be affected by confounding factors such as plant type and background reflectance. The effects of soil type and plant architecture on the retrieval of vegetation leaf area index (LAI) from hyperspectral data were assessed in this study. In situ measurements of LAI were related to reflectances in the red and near-infrared and also to five widely used spectral vegetation indices (VIs). The study confirmed that the spectral contrast between leaves and soil background determines the strength of the LAI–reflectance relationship. It was shown that within a given vegetation species, the optimum spectral regions for LAI estimation were similar across the investigated VIs, indicating that the various VIs are basically summarizing the same spectral information for a given vegetation species. Cross-validated results revealed that, narrow-band PVI was less influenced by soil background effects (0.15 ≤ RMSEcv ≤ 0.56). The results suggest that, when using remote sensing VIs for LAI estimation, not only is the choice of VI of importance but also prior knowledge of plant architecture and soil background. Hence, some kind of landscape stratification is required before using hyperspectral imagery for large-scale mapping of vegetation biophysical variables. 相似文献
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N. K. Patel R. K. Saxena Ajay Shiwalkar 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2007,35(1):73-79
A field experiment was conducted to study the effect of vegetation cover on soil spectra and relationship of spectral indices with vegetation cover. Multi-date spectral measurements were carried out on twelve wheat fields. Five sets of measurements were taken during the growth period of wheat crop. Field reflectance data were collected in the range 350 to 1800 nm using ASD spectroradiometer. Analysis of data was done to select narrow spectral bands for estimation of ground cover. The ratio of reflectance from vegetation covered soil and reflectance from bare soil indicated that spectral reflectance at 670 and 710 nm are the most sensitive bands. Two bands in visible (670 and 560 nm), three bands in near infrared (710, 870 and 1100 nm) and three bands in middle infrared (1480, 1700 and 1800 nm) were found highly correlated with fractional cover. Vegetation indices developed using narrow band spectral data have been found to be better than those developed using broad- band data for estimation of ground cover. 相似文献