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《测绘与空间地理信息》2013,(11)
遥感定量分析方法能够通过生物量相关因子直观反映路域植被的生长过程,为探索公路建设运营对自然环境的影响及其影响的复杂性提供强有力的技术手段。利用高分辨率IKONOS影像,研究两种遥感解译方法反演路域植被叶面积指数(LAI),对比分析其结果与精度,探索适用于路域生态环境这一特殊生态区域植被LAI的反演方法。研究表明,物理模型法较经验模型法更具有适普性和准确性,更适用于路域植被LAI的反演,精度更高。 相似文献
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通过对路域植被覆盖度反演及其时空变化特征分析,可再现公路建设和运营对路域两侧生态环境的干扰过程和强度,反映路域生态环境质量。以京港澳高速(G4)长潭段为研究区,建立路域植被覆盖度遥感定量模型及主成分分析模型,分析路域植被覆盖度的动态变化空间格局及其变异性,并寻求其主要驱动因子。结果表明,影响路域植被时空格局的主要驱动力因子是公路运营带来的经济因素,环境因素次之,与地区实际经济发展情况吻合。 相似文献
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为削弱混合像元对植被参数反演的影响,提出了基于混合像元分解理论反演路域植被等量水厚度的方法。利用PRO4SAIL模型正演获得的高光谱窄波段数据,模拟Landsat 8遥感影像宽波段植被冠层光谱数据,并进行等量水厚度的敏感植被指数的筛选;对覆盖研究区域的Landsat 8遥感影像进行线性混合像元分解,获取更加精确的植被冠层光谱反射率;同时,利用支持向量机构建等量水厚度估测模型,实现对路域植被等量水厚度的遥感反演。研究结果表明,利用混合像元分解后得到的植被冠层光谱参与模型反演得到的路域植被等量水厚度更加符合实际情况,为遥感影像反演植被参数提供了有效数据。 相似文献
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三维绿量已成为测度城市绿化水平的重要指标。为有效实现其在城市范围内的应用,文中基于LiDAR点云数据与高分辨率遥感影像数据,将"分隔带"法与边缘特征点提取算法相结合,提出一种分层三维绿量测算方法。首先,对LiDAR点云数据与遥感影像数据预处理,包括拼接、匹配、点云去噪及压缩等,提取城市绿化区点云数据;然后,通过"分隔带"法识别不同类别植被分布区,将植被在林层尺度下分割;其次,采用冠体边缘特征点提取算法,快速构建冠体外廓;最后,应用不规则三角网TIN,对绿化植被分层建模并计算。为验证文中测算结果,选取15个随机点建立样方进行实测,经检验表明所得精度较高,能够满足城市范围内三维绿量测算的需求。 相似文献
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为监测路域植被生态环境,利用遥感影像和辐射传输模型物理基础实现了对植被冠层等效水厚度(EWT)的估测。提出了利用PRO4SAIL与支持向量机回归的组合模型对等效水厚度进行反演的方法。选取Landsat7 ETM+影像,结合实测数据探索验证了PRO4SAIL与支持向量机回归的组合模型的植被参数反演的实用性和准确性。研究表明,该组合模型具有较好的预测能力,反演得到的等效水厚度含量精度较高,为支持向量机模型应用于遥感影像反演植被参数提高了有力支撑。 相似文献
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中国植被绿度期遥感监测方法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
基于遥感技术的地表植物物候监测,有效克服了传统地面观测站点有限、资料不完整等缺陷,实现了观测方法由点向面的空间尺度转换,因此可表征植被生态系统层面的物候现象.本文选择使用"植被绿度期"来代替"植物生长期或生长季"等概念,并以中国陆地植被为研究对象,建立了中国植被绿度期遥感监测模型--基于NDVI累积频率曲线的Logistic拟合模型,来计算中国植被绿度始期和绿度末期.为验证本模型结果的可靠性和优越性,使用地面物候观测数据对其结果加以检验,并与其他常见遥感监测模型进行了比较.结果和验证表明,在地处温带地区的牡丹江、呼和浩特、北京、西安和洛阳站点,使用本模型计算的植被绿度始期与地面观测结果相差9-21d,绿度末期相差0-13d,其准确度均优于其他遥感模型,而且年际波动相对较小;在地处亚热带地区的屯溪、仁寿、贵阳和广州站点,本模型结果产生较大误差.通过误差分析可知,在南方以常绿植被为主的亚热带地区,本模型计算所得的植被绿度始期和绿度末期并不是地表植被生长季始末日期的真实反映,而往往用于指示区域气候变化的特征.此外,本研究模型比其他方法具有更好的适用性,而且适合不同空间尺度的植物物候监测. 相似文献
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叶绿素是植被光合作用的主要物质,准确估算叶绿素含量对植被生长健康状况和生态环境研究具有重要意义。本文利用辐射传输机制的PRO4SAIL模型模拟植被冠层光谱,以TM影像为数据源,分析物理模型模拟反射率和遥感影像反射率与叶绿素含量之间的相关性,研究利用多光谱信息定量反演路域植被叶绿素含量的可行性。研究结果表明,植被光谱反射率与叶绿素含量之间有较强的相关性;利用PRO4SAIL模型模拟的冠层反射率反演叶绿素含量具有一定可行性。该研究成果为大面积路域植被冠层叶绿素含量遥感监测提供理论依据与参考。 相似文献
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以长沙—湘潭高速公路路域植被为研究对象,进行植被实地调查和野外光谱测定,分析主要植被类型光谱曲线,健康植被与非健康植被光谱差异,对植被光谱数据进行一阶微分和微分增量处理对比研究。研究表明:光谱反射率一阶微分和微分增量处理对消除土壤背景对地物光谱影响均有效,但微分增量处理更能突出植被信息。研究对遥感植被光谱分析具有一定参考价值。 相似文献
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生物量估测模型中遥感信息与植被光合参数的关系研究 总被引:47,自引:0,他引:47
本文通过对建立估测植被生物量遥感模型中所涉及的遥感信息参数与植被光合参数的关系分析,从理论和实验中阐明了反映植物长势的量发化植被指数和反映植物光合面积的叶面积指数,光合有效辐射及吸收光合有效辐射的相互关系,对在实际中建立更为机理的生物量遥感模型提供可供进一步参考的依据。 相似文献
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针对传统的"两流近似模型"法存在易受干扰、估算复杂、精度较低等不足的问题,文章将改进的PRO-4SAIL2物理模型反演的叶面积指数引入植被覆盖度信息提取,与常用的"两流近似模型"法相比,物理模型反演法的物理意义明确、计算简捷。最后将两种方式得到的植被覆盖度与融合的高分辨率IKONOS影像为匹配基准比较,结果表明,基于PRO-4SAIL2物理模型法得出的植被覆盖度精度更高,提高了路域植被覆盖度反演的准确性,可应用于路域植被覆盖度非密度模型中。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(3)
潮滩地形与滩涂湿地生态系统的结构和功能密切相关,准确获取高精度的地形数据,对于分析潮滩的冲淤动态和盐沼植被扩散过程具有十分重要的意义。受自然潮滩观测时间有限、观测条件恶劣及植被覆盖等因素影响,传统的潮滩地形监测方法往往存在操作困难、效率较低、成本过高及覆盖范围有限等不足。文章通过无人机低空遥感方法获取航拍影像与其波段信息,基于运动结构技术提取影像三维坐标信息,构建研究区高精度数字表面模型(digital surface model,DSM),利用DSM模型直接获得无植被覆盖的光滩数字高程模型(digital elevation model,DEM);对于有盐沼植被覆盖的区域,利用红、绿、蓝3个可见光波段信息计算可见光差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI),同时结合野外现场调查,获取潮滩盐沼植物株高与VDVI指数的定量关系,建立株高反演模型;并利用株高反演模型从DSM中滤除植被,准确反演出潮滩植被区的DEM,从而整体获得潮滩地形的反演结果。结果表明,结合无人机低空遥感和现场调查的方法可以较好地实现对潮滩地形的精确反演:光滩区地形均方根误差为0.07 m,其精度与高精度三维激光扫描仪测量结果接近;经过植被滤除后,潮滩植被区地形均方根误差下降到0.14 m,数据精度可提升60%,优于传统的点云过滤方法。文章提供了一种基于无人机和现场调查的潮滩地形反演方法,实现了潮滩地形高效、大范围的监测,研究方法可应用到其他类似的潮滩或海岸区域,为海岸带滩涂湿地保护和管理提供重要的技术支撑。 相似文献
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城市热岛效应是城市化进程中最显著的生态环境问题之一,城市绿地基础设施作为城市关键的自然要素,能够有效地缓解热岛效应。延中绿地的规划建设是上海市为缓解热岛效应给出的“基于自然解决方案”的重大举措。本文以上海市延中绿地为研究对象,基于无人机及其相应传感器获取的空、地激光雷达数据和Landsat 8 Collection 2 Level 2数据集的地表温度数据,对延中绿地的降温作用及其内部三维绿量分布格局和影响因子进行了研究。结论如下:(1)延中绿地具有显著的降温效应且具有方向性差异。其最大降温距离在各方向的排序依次是:东南>西南>东北>西北,局部冷岛强度最大为西南方向,最小为东南方向;不同植被类型的降温效应从高到低依次为:乔木>草地>灌木。(2)延中绿地内三维绿量高值区域基本分布在其西北部靠近公路一侧,其余各处仅有高值零星分布;三维绿量与距道路距离(Droad)呈显著负相关,与距水体距离(Dwater)呈显著正相关,与距建筑(Dfw)距离呈负相关,但无显著性;影响三维绿量格局的最优模型为224.... 相似文献
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利用无人机技术进行社区植被覆盖率调查 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机遥感与传统遥感方法相比具有成本低、周期短、分辨率高等优势,适合小区域内地理信息的快速获取与更新。本文提出一种基于无人机的社区植被覆盖率调查方案,使用无人机获取社区范围内的航拍影像生成正射影像图,再基于可见光波段差异植被指数VDVI提取植被像素。为了解决拼接影像的VDVI直方图缺少双峰特征而导致的阈值选择困难,引入OTSU(大律法)来确定植被与非植被的分割阈值。为了解决偏绿建筑导致的伪植被现象,提出一种使用蓝红波段阈值来剔除偏绿建筑的方法。通过江阴市江锋社区的航飞数据进行实验证明,本文所提出的社区植被覆盖率调查方案具有生产周期短且准确率高的优点。 相似文献
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植被覆盖度遥感估算方法研究进展 总被引:39,自引:0,他引:39
植被覆盖度是重要的生态环境参数之一,遥感影像能够反映不同空间尺度的植被覆盖信息及其变化趋势,故遥感监测是获取区域植被覆盖度参数的一个重要手段.植被指数是反映地表植被覆盖、生物量等的间接指标,基于植被指数的植被覆盖度遥感估算方法有经验模型法、植被指数法、像元分解模型法及FCD模型制图法(Forest Canopy Density Mapping Model)等,基于决策树分类法和人工神经网络分类法的植被覆盖度遥感估算方法也有了一定的进展.本文综合分析讨论了目前常用的于遥感影像的植被覆盖度常用估算方法,对比分析了它们的优缺点,并对遥感植被覆盖度研究进行了展望. 相似文献