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非光合植被(NPV)在干旱半干旱区生态系统中扮演了重要角色，对了解植被碳循环过程起着至关重要的作用，同时掌握非光合植被定量信息对科学评估土地荒漠化程度以及荒漠化科学防治具有重要意义。本文以甘肃省民勤县为研究区，对高光谱仪采集NPV及研究区内其他端元光谱信息进行光谱分析，结合Sentinel-2 MSI影像构建提取稀疏NPV覆盖度信息的植被指数，实测NPV覆盖度作为精度验证数据，决定系数R2、均方根误差和显著性p值用于模型精度评价，结果发现：(1)通过原始光谱法、一阶导数变换法、倒数的对数法和连续统去除法进行光谱分析发现，连续统去除法处理获取的NPV光谱的包络线值较光合植被(PV)和裸地(BS)光谱包络线值特征差异明显；(2)通过绿光波段的包络线差值和短波红外波段的光谱反射率比值计算后，可以有效拉开NPV与PV和BS光谱特征值差距，从而实现NPV信息提取，得到表征NPV覆盖信息的新指数；(3)通过精度验证发现，新构建的NPV指数—包络线差值植被指数(Envelope Difference Vegetation Index, EDVI)优于参与比较分析的其他指数模型，... 相似文献
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芒萁是南方红壤侵蚀区生态恢复重要的地带性草本植物,对生态系统修复具有重要作用,监测其叶绿素含量能有效诊断生长健康状况。本文以福建省长汀县朱溪流域6个不同生态恢复年限下的芒萁叶片高光谱反射数据以及实测叶绿素含量为数据源,借助高光谱遥感技术分析不同恢复年限芒萁叶片原始光谱特征,筛选出光谱敏感波段并构建光谱指数,基于相关性分析,建立芒萁叶绿素单变量以及多元逐步回归模型,并确定最佳估算模型。结果表明：高光谱指数建立的单变量估算模型中,改进红边归一化植被指数（mNDVI705）、叶面叶绿素指数（LCI）、红边指数（Vog）、比值光谱指数（RVI603/407）、NDVI[603,407]高光谱指数建立的二次模型精度高,建模决定系数R2均超过了0.8,其中以高光谱指数为自变量建立的多元回归模型拟合R2值（0.886）最高。综合建模精度和模型验证精度,LCI指数构建的单变量模型以及基于高光谱指数的多元回归模型是估算芒萁叶片叶绿素含量最佳模型。本研究建立的叶绿素高光谱估算模型对快速、无损地监测水保植物芒萁生长具有重要意义。 相似文献
3.
不透水面是城市区域中一种典型的土地覆盖类型,是衡量城市环境质量和城市化水平的重要标志之一。与传统基于像元级的遥感研究方法相比,不透水面百分比（Impervious Surface Percent,ISP）的估算可以进入像元内部,获得更准确的城市信息。本文应用Cubist模型树,对Landsat TM的原始波段变量（除热红外波段）,建立ISP估算的基础模型（Base Cubist-ISP）。通过基于模型树的集成学习优化算法和加入相邻时相影像的波段变量中值,以削弱噪声的影响。然后,优选热红外波段和各种衍生变量,并进行属性精简,继而应用集成学习算法得到的参数和精简后的变量建立ISP估算的优化模型（Optimal Cubist-ISP）。对广东省广州市海珠区的实验结果表明,Optimal Cubist-ISP模型估算不透水面的整体均方根误差（RMSE）为12.98%,决定系数（R2）为0.90,精度明显优于Base Cubist-ISP模型,RMSE降低约5.03%,ISP在透水面区域被高估和高密度不透水面区域被低估的现象得到改善。本文提出的基于Cubist模型树建立ISP遥感估算的模型及优化方法可以适用于城市区ISP的提取。 相似文献
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光谱数据变换对消除背景、噪音影响以及提取光谱特征有重要的作用,是光谱数据分析过程中的必要步骤。为了研究光谱变换处理对土壤氮素PLSR模型的影响精度,并选择最佳光谱变换处理方法,本文对原始光谱数据进行了15种典型光谱变换,通过比较不同变换光谱与土壤氮素的相关性,实现土壤氮素的PLSR精确诊断,并综合评定最佳光谱数据变换方法。结果表明,涉及微分处理后的光谱变换,尤其是先进行开方（T8、T11）、对数（T6、T12）等变换后再进行微分处理,可提高其与土壤氮素的相关性。在引入较少因子变量个数的条件下,该方法使因变量解释量达到了98%。综合考虑模型的校正、验证效果及模型复杂度（模型最佳因子变量个数）,可得出光谱平方根的一阶微分变换处理（T8）为最佳的土壤光谱变换算法。该条件下的土壤氮素的校正模型表现为R2=0.985、RMSEC=0.000132、Fn=6,验证模型的表现为R2=0.9853、RMSEV=0.000162,结果表明基于T8的光谱数据变换可实现本试验条件下土壤氮素的光谱估算。另外,可以考虑将原始光谱的一阶微分（T9）、对数和对数倒数的一阶微分（T6、T7）以及平方根和对数的二阶微分（T11、T12）作为光谱数据变换方法。本文研究结果可为土壤氮素估算和光谱数据预处理提供技术参考。 相似文献
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铅污染水稻的冠层高光谱特征研究 总被引：10，自引：1，他引：9
本研究通过铅污染土壤中的水稻盆钵栽培试验,考察了水稻对土壤重金属铅的吸收以及铅对水稻生长的胁迫,并借助地面高光谱辐射仪器获取多个生育期（苗期、分蘖前期、分蘖盛期、拔节期和孕穗期）的水稻冠层高光谱反射数据。在进行光谱测量的同时测定了水稻植株体内的铅含量与冠层叶片叶绿素含量。分析结果表明:铅污染胁迫下水稻冠层叶片叶绿素含量与叶绿素a、b组成变化明显,可见光区间520nm～560nm和630nm～690nm处是铅污染水稻对冠层反射高光谱敏感的特征波段。通过模拟高光谱分辨率遥感传感器MODIS的相应波段（第4通道:545nm～564nm、第1通道附近:620nm～670nm）以及考虑叶绿素的荧光特征（760nm）,本研究分别选择敏感波段中的552nm,672nm与760nm构造了复合归一化污染指数CNDPI（Compos-ite Normalized Difference Pollution Index）,分析发现CNDPI能够明显地区分不同铅污染水平的水稻。在分蘖前期采用适当的冠层光谱反射率形式（敏感波段、CNDPI）可以实现水稻铅污染的遥感监测。 相似文献
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不透水面作为反映城市发展程度和表征城市生态环境的重要指标,在城市化研究中成为重要的数据源。当前,不透水面信息的获取通常基于遥感数据来开展,包括不同分辨率的遥感数据。这些遥感数据在高精度提取城市不透水面的能力具有较大的差异,会因尺度不同而带来提取精度的偏差。因此,理解不同遥感数据源在不透水面提取上的差异尤为重要。本文利用Landsat/OLI光谱数据和VIIRS/DNB夜间灯光数据分别采用线性光谱混合分析法和大尺度不透水面指数法提取珠江三角洲研究区的不透水面信息,并从不透水面总体精度、不同密度精度对比分析2类数据源提取不透水面的差异。结果表明：① Landsat/OLI和VIIRS/DNB两者提取不透水面的总体精度差异不大,Landsat/OLI提取不透水面的精度总体上略高于VIIRS/DNB。2种数据提取不透水面的均方根误差RMSE分别是0.18和0.21,系统误差SE分别是0.12和0.13,决定系数R 2分别是0.76和0.67。② Landsat/OLI和VIIRS/DNB数据对不同密度不透水面分布区域的提取能力不同：VIIRS/DNB在低密度不透水面区域提取精度高于Landsat/OLI;而Landsat/OLI在中、高密度不透水面区域提取精度均高于VIIRS/DNB。通过2种数据提取精度差异的对比,以期为不同密度的不透水面分布区域提取找到最佳尺度的数据源,提高不透水面提取的效率和精度。 相似文献
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植被等效水厚度对路域生态环境的监测评估具有重要意义。本研究以湖南醴潭高速一段为研究对象,以地面实测光谱和等效水厚度以及PRO4SAIL模拟光谱和模拟等效水厚度为数据源,利用PRO4SAIL冠层模型模拟光谱与地面实测光谱建立12种常用水分指数,引入随机森林算法对水分指数与等效水厚度进行重要性分析,得到12种水分指数的重要性排序;利用调整R 2确定建立等效水厚度估算模型中输入水分指数的最佳个数;在优选水分指数基础上,以PRO4SAIL模拟光谱计算得到水分指数和等效水厚度为训练集,分别构建随机森林耦合偏最小二乘（RF-PLS）、随机森林耦合支持向量机（RF-SVM）和随机森林耦合遗传算法优化支持向量机（RF-GA-SVM）等效水估算模型,并用地面实测等效水厚度对估算模型进行精度验证与分析。结果表明：RF-SVM估算模型中输入重要性前9的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR、NDII、WI、DWI、MSI、SAVI）时,调整R 2最高,验证集决定系数为0.8877;RF-PLS和RF-GA-SVM估算模型中输入重要性前4的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR）时,调整R 2最高,验证集决定系数分别为0.8053、0.8952,其中RF-GA-SVM模型估算等效水厚度效果最佳,其精度满足路域植被等效水厚度监测要求。本文研究成果为等效水厚度估算提供一种有效且精确的方法,同时为发展基于高光谱遥感的路域环境监测提供重要支撑。 相似文献
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不透水面作为反应城市表征变化和区域城镇化的重要技术指标,其位置、图斑大小、空间分布等信息在地表水热循环和能量平衡等领域被广泛需求。传统方法大都基于单一时相信息提取不透水面,而忽略多时相所蕴含的丰富信息。因此,本文提出多时相信息融合的不透水面级联提取方法,利用Landsat-8 OLI遥感影像分析归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、改进的归一化水体指数（Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI）和归一化建筑指数（Normalized Difference Building Index, NDBI）年内时序变化特点和典型地物间多时相波谱曲线的协同特征,并归纳不透水面多时相变化规律;再根据先验知识所获取的有效地表信息,进行多时相分级提取不透水面信息。此外,基于实地考察数据和同期2 m GF-1遥感影像屏幕数字化生成30 m不透水面图斑,进行精度验证、分析和对比单时相、四季相及多时相3种时序情况下的提取精度。结果表明：单时相提取不透水面总精度最低,四季相提取精度优于单时相,而多时相提取精度最高（精度可达93.66%,Kappa系数为0.81）。本方法在偏远城镇不透水面的有效识别中显露潜在优势,可为不透水面提取方法融合时序波谱特征提供新思路。 相似文献
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中国空气污染问题日益严重,为获得连续的PM2.5浓度空间分布,现有研究建立了多种基于统计回归的PM2.5估算模型。然而,由于PM2.5回归关系显著的空间非平稳性和复杂的非线性特征,如何实现高精度、高合理性的PM2.5浓度空间大面估计仍然面临挑战,尤其在地形变化复杂、覆盖范围广阔的中国地区更为突出。本文引入了一种将普通线性回归（OLR）和神经网络结合的地理神经网络加权回归（GNNWR）模型,通过集成遥感数据、气象数据和地理信息数据建立了基于GNNWR的PM2.5浓度空间估算方法。文章以中国2017年PM2.5年平均浓度估算为例,开展了该模型与OLR、地理加权回归（GWR）的比较实验。实验结果表明,基于GNNWR的PM2.浓度估算性能指标均明显优于OLR和GWR,且预测精度显著高于GWR。此外,GNNWR获得的PM2.5浓度空间分布也更为合理,较为细致地刻画了中国地区PM2.5浓度的局部空间变化和细节层次。 相似文献
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叶面积指数(LAI)是衡量植被生态状况和估算作物产量的一个重要指标。LAI的反演是定量遥感研究的重要内容。传统的经验统计反演方法基于单一观测角度的遥感数据进行,忽略了地物反射率的方向性。若在反演中加入多观测角度的信息,则有可能提升LAI反演的精度。以2008年甘肃省张掖市玉米实验区为研究区,利用欧空局的CHRIS/PROBA多角度高光谱数据对比分析了传统植被指数NDVI、RVI、EVI的变化规律及其反演玉米叶面积指数LAI的精度,并根据NDVI随观测角度的变化规律,构造出新型多角度归一化植被指数MNDVI,分别对实测叶面积指数进行线性回归并利用实测数据对估算LAI进行精度验证,结果表明：新型MNDVI指数相比于传统NDVI、RVI、EVI对LAI的反演精度有了显著提升,估算模型决定系数R2达到0.716,精度验证均方根误差为0.127,平均减小了33.3%。 相似文献
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Juana P Moiwo 《世界地质(英文版)》2006,9(1)
The impact of land-use on surface runoff and soil erosion is still poorly understood at basin scale. Thus in the Western Jilin Ecosystem (WJE), surface runoff and soil erosion were measured against identified land-use types in the basin. Due to the spatial nature of the analysis, GIS ArcMap version 9.1 and the WetSpass model were used in the simulation process. In the study, the WetSpass model was extended with the Dynamic Sediment Balance Equation (Ziegler et al., 1997), to simulate and quantify soil erosion. A hypothetical natural grassland scenario was developed for the study area and compared with the present land-use management conditions. The results indicate significant differences in runoff and soil erosion across the different land-use types both within and between the two scenarios. Calculated averages of surface runoff and soil erosion for the present land-use management were 48.03 mm/a and 83.43 kg/(m2·a) respectively. Those for the hypothetical natural grassland scenario were 24.70 mm/a and 78.36 kg/m2·a) . Thus an overall decrease in runoff and soil erosion was observed as the conditions changed from the present land-use management to the hypothetical natural grassland state. Under the present land-use management, urban settlements exhibited the highest surface runoff but one of the least soil erosions, while bare-lands showed the highest soil erosion. It was more generally observed that runoff and erosion varies with vegetation type/density. It was concluded based on the research findings that the present land-use management might not be the best scenario for the ecosystem as it showed increased basin runoff and soil erosion in comparison with the natural grassland vegetation. Since no best scenario was simulated for or advanced in the study, further research to develop a more balanced land management system is thus required. The findings of the study can assist in the identification of vulnerable/fragile ecosystems in the basin and to guide sustainable future planning and development of the basin. 相似文献
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Comparative Analysis of Fractional Vegetation Cover Estimation Based on Multi-sensor Data in a Semi-arid Sandy Area 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国地理科学(英文版)》2019,(1)
The estimation of fractional vegetation cover(FVC) is important for identifying and monitoring desertification, especially in arid and semiarid regions. By using regression and pixel dichotomy models, we present the comparison of Sentinel-2A(S2) multispectral instrument(MSI) and Landsat 8(L8) operational land imager(OLI) data regarding the retrieval of FVC in a semi-arid sandy area(Mu Us Sandland, China, in August 2016). A combination of unmanned aerial vehicle(UAV) high-spatial-resolution images and field plots were used to produce verified data. Based on a normalized difference vegetation index(NDVI) regression model, the results showed that, compared with that of L8, the coefficient of determination(R2) of S2 increased by 26.0%, and the root mean square error(RMSE) and the sum of absolute error(SAE) decreased by 3.0% and 11.4%, respectively. For the ratio vegetation index(RVI) regression model, compared with that of L8, the R2 of S2 increased by 26.0%, and the RMSE and SAE decreased by 8.0% and 20.0%, respectively. When the pixel dichotomy model was used, compared with that of L8, the RMSE of S2 decreased by 21.3%, and the SAE decreased by 26.9%. Overall, S2 performed better than L8 in terms of FVC inversion. Additionally, in this paper, we develop a verified scheme based on UAV data in combination with the object-based classification method. This scheme is feasible and sufficiently robust for building relationships between field data and inversion results from satellite data. Further, the synergy of multi-source sensors(especially UAVs and satellites) is a potential effective way to estimate and evaluate regional ecological environmental parameters(FVC). 相似文献
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基于改进Markov-CA模型的黄土高原土地利用多情景模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
土地利用/覆被的时空变化研究能为区域生态环境恢复和生态系统集成管理提供科学支持。集成Logistic回归模型、改进的Markov与FLUS模型模拟黄土高原2020—2050年3种典型情景土地利用变化。发现各情景土地利用面积变化及空间置换转移主要集中在农用地、草地和城镇用地;历史趋势延续情景下农用地减少15 205 km2,草地、城镇用地分别增加2742 km2和16 007 km2;生态保育管护情景中草地增加7076 km2,林草用地增长存在权衡关系（r主要林地-草地=-0.66）,在典型区域的生态恢复管理中应加以重视;城镇发展建设情景中农用地减少20 256 km2,城镇用地增加22 032 km2,变化均达到极值,其中,南部城镇扩张与农用地减少存在强权衡关系（r农用地-城镇用地=-1）。改进的Markov-FLUS模型适用于黄土高原地区的土地利用模拟,情景分析可有效揭示区域生态保护与城镇扩张的阈值变化,为区域土地利用政策权衡管理和水土保育提供科学依据。 相似文献
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时空融合技术是目前解决单一遥感数据源难以同步获取高时空分辨率数据的有效途径。然而,如何设置参数使模型融合效果最佳,如何设置在植被监测中广泛应用的植被指数的融合步骤,进而获得最佳的植被指数时序数据,目前仍不明晰。本文以长江中下游平原地区的典型县域—南昌县为例,基于Landsat和MODIS多时相数据对当前主流时空融合模型—ESTARFM （Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）进行参数敏感性分析,并系统地对比分析了2组融合实验RI（先融合波段反射率后计算植被指数）和IR（先计算植被指数后直接融合）的融合效果。结果表明： ① ESTARFM算法中参数的敏感性在波段反射率、植被指数融合中表现出相似的特征,随着滑动窗口与相似像元数量的增大,融合误差整体呈现出先减小后趋于稳定或增大的趋势;在ESTARFM算法应用中,存在着最佳参数设置范围;② 相较于RI组,IR组模拟结果精度更高（R2RI-NDVI=0.866,R2IR-NDVI=0.953,R2RI-EVI =0.814,R2IR-EVI =0.930）,且能够较好地削弱“斑块”现象,更好地表征出细小地物和纹理特征。研究结果为遥感数据时空融合模型在地块破碎、种植制度多变的复杂环境中的应用提供借鉴和参考。 相似文献
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遥感红边指数与表征绿色植物生长状况的重要生化参数有密切的关系,是植被长势监测的重要因子。为寻找出最适用于城市草地生长状况监测的红边指数,本文基于Sentinel-2A数据,对比分析了不同红边指数在城市草地健康状况估算方面的差异。本文以福州市和厦门市的城市草地为例,在全面分析各种健康水平草地光谱响应特征差异的基础上,选取了6种与草地生化参数相关的红边指数,即红边位置REP、地面叶绿素指数MTCI、归一化差值红边指数NDRE1、新型倒红边叶绿素指数IRECI、红边叶绿素指数CIred-edge以及叶绿素吸收指数MCARI2,然后采用独立样本T检验及欧式距离对这6种红边指数在草地健康判别中的优劣进行了定量对比。结果表明：IRECI指数对草地健康状况最为敏感,该指数在不同健康等级草地的值域区间和均值都存在显著性差异,其判别总精度均大于85%;NDRE1和MCARI2指数次之,其他3个指数则难以判别草地的健康状况。因此,在基于Sentinel-2A影像的城市草地健康遥感判别中,推荐使用IRECI指数。 相似文献
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混合像元是遥感影像中普遍存在的一种现象,对其组成和各成分比例的反演一直是遥感研究中的重难点,而国内利用偏振植被指数对混合像元的研究几乎没有涉及。本次研究通过对不同面积比例的植被-土壤混合像元偏振反射高光谱特征进行分析,讨论不同条件下的植被-土壤混合像元偏振高光谱特性,并利用偏振反射比计算了12种0°偏振态下的偏振植被指数,分别构建了植被指数与植被面积比例以及光谱特征参数与植被面积比例的数学模型。结果表明,混合像元中植被面积比例和偏振角均对其偏振高光谱有一定的影响;865 nm的偏振反射比与植被占像元面积比例的相关性最好,采用多项式进行拟合时,其决定系数达到0.99,适合进行植被占像元面积比例的反演;偏振光谱“红边”处的一阶微分值与植被像元比例存在良好的线性相关,R2=0.974;植被面积比例与植被指数和光谱特征参数呈现良好的相关关系,其中P-DVI和光谱吸收指数（SAI）与植被面积比例的拟合效果最好,决定系数分别为0.99以及0.94,适合进行植被-土壤混合像元中植被面积比例的反演。 相似文献
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疟疾是世界上最严重的一种寄生虫疾病,安徽省是典型的中纬度疟疾高发区域之一。本文以安徽省县级行政单元统计的疟疾发病率为例,从遥感监测数据中获取疟疾潜在驱动因素的数据,使用遗传规划方法建立遥感监测的环境因素与疟疾发病率之间的关系,从而预测疟疾发病率的空间分布,并分析预测结果、评价模型精度。结果表明,遗传规划方法预测的疟疾发病的精度（训练数据的预测R2 = 0.558,检验数据R2 = 0.429）较线性逐步回归方法的预测精度（训练数据的预测R2 = 0.470,检验数据R2 = 0.408）有所提高。遗传规划方法有利于提高预测疟疾发病率空间分布的精度。其为使用遥感监测数据预测疟疾的空间分布和变化的科学研究提供依据。 相似文献
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10年来锡林郭勒盟草原植被长势变化及其影响因子分析 总被引：2，自引：0，他引：2
对草原植被长势变化的监测,及其与气候因子关系的分析,对生态环境治理及保护具有重要意义。本文利用250m的MODIS-NDVI数据,构建草原植被长势指数(MGI),分析了16天间隔的植被长势变化及其与降水、气温的相关性和对降水响应的滞后性。得到锡盟3种草原类型区2001-2010年草原长势变化情况,及降水、气温在草原生长不同阶段对草原长势的影响。研究结果表明:(1)在空间上长势东部变化好于中部与西部,北部好于南部;时间上2003年长势最好、2001年长势最差。(2)锡盟内3种草原类型区MGI均与降水关系明显,与气温相关性不显著,降水对温性草原区长势变化的影响最大。(3)在草原生长的不同阶段,影响因子不同,前期与后期主要受气温影响,中期主要受降水影响,草原生长对降水存在明显的滞后,一般在32-48天,同时指出草原植被在不同时间段对降水响应的滞后时间。 相似文献