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王艳杰 王卷乐 魏海硕 Altansukh Ochir Davaadorj Davaasuren Sonomdagva Chonokhuu 《地球信息科学学报》2020,22(9):1814-1822
产草量是衡量草原生产力和诊断草原健康状况的指标,是草地资源管理的重要依据。近年来,遥感数据结合地面实测数据建模已成为产草量估算的重要手段。充足的实测样点信息是产草量遥感建模估算的基础。受境外采样多重因素的制约,蒙古国产草量估算研究中无法获取足够且分布均匀的实测样点,估产模型的精度受到影响,这一问题目前尚未发现有好的解决方法。本研究选取中蒙铁路沿线（蒙古段）两侧200 km缓冲区作为研究区,针对产草量遥感估算中野外样点稀少且分布不均的问题,引入P-BSHADE方法,基于多年NDVI数据和获取的少量地面实测样点数据,考虑草地分布的非均匀性以及样点之间的相关性,对均匀分布的模拟样点处的产草量数据进行插值实验。结果显示,P-BSHADE法的插值效果优于Kriging法,可得到均匀分布于研究区的样点。基于以上实测样点和插值样点,结合NDVI、EVI、PsnNet 3种植被指数进行遥感建模,最优模型精度达到80%,精度优于已有相关研究。选取其中最优的基于NDVI的指数模型对研究区2000—2019年产草量进行反演,获得的产草量空间格局与年际变化与已有研究结果趋势吻合,进一步印证了结果的可靠性和插值方法的可行性。本研究通过插值的方式改善数据源从而提高估算模型精度是一种全新的思路与尝试,对于“一带一路”等境外区域资源环境监测具有借鉴意义。 相似文献
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植被遥感监测中长时间序列数据择优的重建方法,已成为当今一个研究热点。本文以东北地区5种主要植被覆盖类型为例,在定性分析TIMESAT提供的3种常用重建方法对EVI（Enhanced Vegetation Index）时序曲线重建效果的基础上,定量对比研究了各方法,对原始高质量EVI点真实值的保真性,及对原始曲线整体特征的保持度。结果表明：S-G（Savitzky-Golay）滤波对原始曲线生长季的峰值及宽度重建效果较好,但容易因过度拟合保留过多噪声,特别是草地和灌丛类型;非对称性高斯函数（AG）和双Logistic曲线（DL）方法相似,对草地、灌丛和耕地的重建结果更接近真实值,但AG拟合对波峰处异常值的处理结果较差,重建后波峰表现低平。3种算法对原始EVI时序数据的保真性和对原始时序数据曲线特征的保持度,都表现出与植被类型分布相关的空间分布格局。分析结果表明,在东北地区,AG算法对草原和灌丛的重建效果最好,DL算法对耕地重建效果最优,S-G算法最适合对落叶阔叶林和落叶针叶林进行重建处理。 相似文献
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中国北方草原区生产力在区域碳水循环、农牧业发展中举足轻重。归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）广泛应用于生产力的计算,然而目前来源众多的NDVI数据反映中国北方草原植被时空动态的一致性仍未可知。本研究利用2000—2015年3个来源NDVI数据集（MODIS NDVI、GIMMS NDVI和SPOT NDVI）并以国际上公认的数据准确性较高的MODIS NDVI为基准对比分析了中国北方草原区NDVI时空动态的一致性,并选取适宜的NDVI产品揭示研究区NDVI长期的时空格局。结果表明：整个中国北方草原区以及部分草原类型（高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠、温带荒漠草原）GIMMS NDVI和MODIS NDVI 2套数据集无论是数值范围,还是年际波动和变化趋势具有较高一致性（二者在高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠、温带荒漠草原的相关系数分别为0.60、0.47、0.51、0.74）,而SPOT NDVI数值远高于其他2个数据集,尤其是在青藏高原草原区,SPOT NDVI数值每年较另外两套数据集约偏高0.15,表明该区域使用SPOT数据应慎重。部分温带草原类型（典型草原和草甸草原）GIMMS NDVI和SPOT NDVI数据集在年际波动以及变化趋势上具有较高的一致性（相关系数分别为0.85和0.60）,但温带草原区3种数据集NDVI数值范围整体相差不大,小于0.06。基于上述结果,本研究进一步采用时间序列最长且与MODIS NDVI一致性最好的GIMMS NDVI分析了研究区NDVI的时空动态,发现1982—2015年中国北方草原区NDVI整体呈增加趋势,25%的区域达显著水平（p<0.05）,主要集中在温带草原区;高寒草原区NDVI大部分区域变化不显著且有一定比例的区域NDVI呈显著下降趋势。本研究可以为模型数据集选择和预测中国北方草原区植被对未来气候变化的响应提供科学依据。 相似文献
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青海三江源区是长江、黄河、澜沧江3大河流的发源地。草地是该区域的主体生态系统,高寒草甸是其主要类型。近30年来,三江源地区草地发生了大面积的退化,不同退化程度的高寒草甸光谱特征是高寒草甸遥感分类和退化监测的重要依据。2009年8月作者在青海省三江源区对高山嵩草、矮嵩草和藏嵩草3种未退化高寒草甸,以及4种不同退化程度的高山嵩草草甸,进行了地面光谱测量和草地样方调查。同时对实测光谱曲线进行了比较,提取和分析了它们在557nm、675nm和760nm处反射率,以及"红边"斜率。结果表明,3种高寒草甸的光谱曲线,以及4种退化程度高寒草甸和未退化高寒草甸的光谱曲线在557nm处的反射率差异较小,在675nm和760nm处的反射率及"红边"斜率存在明显差异,能有效区分高寒草甸,可为高寒草甸遥感自动分类和退化监测提供依据。不同退化程度的高寒草甸地上生物量与其光谱曲线的"红边"斜率和归一化植被指数(NDVI)线性拟合的确定系数分别为0.93和0.87,其相关性较好,可用于高寒草甸地上生物量的估算。本文提取的光谱反射率的"红边"斜率不仅能有效区分3种典型高寒草甸和不同退化程度的高寒草甸,且与高寒草甸地上生物量的关系优于NDVI,对高寒草甸识别分类,退化监测和生物量估算有重要意义。 相似文献
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MODIS的增强型植被指数（EVI）时间序列数据早已广泛应用于植被观测、生态环境和全球气象变化等研究领域,但即使EVI时间序列数据已经经过严格的预处理,其中仍然存在着一些噪声。因此,本文开发了一种简单有效的方法来重构EVI时间序列数据,减少EVI时间序列数据中的噪声,尤其是一些由大气云层和冰雪覆盖产生的噪声。新方法的理论来源于图论,利用拉普拉斯矩阵的关系对EVI中选定的邻域窗口的像元权重进行赋值,得到中心像元的拟合。新方法已应用于2016—2018年的MODIS MOD13A1产品,并与S-G滤波法、谐波函数法、双逻辑斯蒂拟合法和非对称高斯函数法进行了比较。结果表明,在荒漠、草原和林地中,新方法留一验证测试的绝对差值最小,相较于其他方法效果较优;在拟合不同植被类型的EVI时间序列数据时,图论邻点方法呈现出更好的细节拟合曲线;其在5类植被类型中的RMSE值分别为200.59、46.58、63.48、165.47和40.95,在5种方法中均为最小值,在获取高保真和高质量的EVI时间序列数据方面优势更明显有效。本文的方法研究可以给植被遥感时序数据的去噪和生态环境的研究提供有益借鉴。 相似文献
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青藏高原典型植被生长季遥感模型提取分析 总被引：2，自引：0，他引：2
物候变化是衡量全球气候变化最直接、敏感的指示器,针对青藏高原这个独特地域单元上特殊的高寒植被进行关键物候期遥感提取模型及植被物候时空变化的研究具有重要的意义。本文首先以反距离加权空间插值算法与Savitzky-Golay滤波算法相结合的数据重建模型获得高质量2003-2012年青藏高原MODIS归一化植被指数(NDVI)数据。在此数据基础上,分别利用动态阈值法、最大变化斜率法、logistic曲线拟合法3种遥感植被生长季提取模型,对青藏高原地区两种典型植被的生长季(SOS生长季开始期,EOS生长季结束期,LOS生长季长度)进行提取。通过对3种模型提取结果的对比分析,并结合日均温模型对提取结果的验证发现,动态阈值法为青藏高原地区典型植被生长季的最优遥感提取模型。该模型对近10 a的高分辨率典型高寒植被物候参量的反演及时空变化特征分析表明,受青藏高原水热及海拔梯度的影响,青藏高原植被物候变化呈现出从东南向西北的空间分异规律,随春季温度的升高,近10 a来青藏高原高寒草地总体呈现生长季开始期(SOS)提前(0.248 d/a)的趋势。 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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西南山区地块破碎且复杂,种植类型多样,且该地区多云多雨,可利用遥感数据有限,利用单一的光谱特征或植被指数难以实现作物的有效识别。物候特征能够反映作物的生长周期规律,可用于复杂地区作物的精细监测。本研究以重庆市潼南区为例,基于多时相中分辨率的Sentinel-2和Landsat8遥感影像,对地块尺度的NDVI、EVI等6个植被指数进行时间序列构建并提取其物候特征,通过特征优选构建多维数据,利用随机森林分类模型对柠檬、油菜、水稻、玉米等作物进行识别。结合植被指数与物候特征进行作物分类,总体精度达94.52%,Kappa系数为0.90,柠檬、油菜、玉米、水稻的精度分别为89.88%、87.30%、84.98%和95.57%。研究表明,利用时序遥感数据的植被指数与物候特征能够有效进行地块尺度的作物识别,为复杂种植结构地区获取大范围作物分布制图提供参考。 相似文献
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基于支持向量机理论的地下水动态遥感监测模型与应用 总被引：2，自引：0，他引：2
地下水是我国内陆干旱地区水资源的重要组成部分,也是极为敏感的生态环境因素之一。地下水动态变化影响着绿洲和湿地的演化,以及土地资源的开发。西北地区地下水监测网尚不完善,动态资料相对缺乏。遥感技术可以弥补传统地下水位监测手段的不足。由于降水极少,西北干旱区地表反射率与地下水水位埋深关系极其密切。选用归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)数据,应用支持向量机回归方法,建立西北干旱地区地下水位遥感监测模型。提取MODIS影像中的NDVI和LST产品上的地表温度和植被指数信息,作为模型的输入,通过合理选择核函数进行支持向量机的回归分析,从而建立地表植被指数、地表温度与地下水位的相关数学模型,并分析了不同核函数所拟合结果。在河西走廊疏勒河流域的研究成果表明,运用MODIS数据开发地下水动态模型反演水位变化是可行的,模型拟合的结果比较符合实际情况,尤其是对于细土平原地下水浅埋地区模型应用效果更为理想。一次多项式核函数适合模拟埋深小于3m浅埋地下水,径向基函数RBF核函数和三次多项式核函数法则更适合模拟较大埋深情况。开发的地下水位遥感监测模型可为西北干旱区水循环研究和流域水资源管理提供技术手段。 相似文献
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各类光学植被指数已成功地应用于各种植被监测与作物产量估算中,但这些指数易受大气状况的影响。由星载微波辐射计得到的植被光学厚度数据（VOD）与植被密度、含水量密切相关,数据可全天候获得,在农业遥感监测中呈现着巨大的潜力。作为来自不同传感器的遥感数据,微波遥感数据与光学遥感数据可以提供不同波长范围内的植被信息。为了更准确地进行作物产量估算,本研究提出将微波遥感数据与光学遥感数据共同应用于冬小麦单产估算中。研究选择L波段微波辐射计SMAP卫星的VOD数据与MODIS的标准归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI、叶面积指数LAI、光合有效辐射分量FPAR数据作为研究变量,分别使用BP神经网络、GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络建立冬小麦产量估算模型。结果表明： 3种神经网络回归模型的P值均小于0.001,通过了显著性检验。GA-BP神经网络回归模型的估算值与真实值在3种神经网络回归模型中表现了最高的相关性（R=0.755）与最低的均方根误差（RMSE=529.145 kg/hm2）,平均绝对误差(MAE=425.168 kg/hm2)和平均相对误差（MRE=6.530%）。为了分析多源遥感数据的结合在作物产量估算中的优势,研究同时构建了仅使用NDVI和LAI,使用NDVI、EVI、LAI、FPAR等光学数据进行冬小麦产量估算的3种GA-BP神经网络回归模型作为对比。结果表明,使用微波遥感数据与光学遥感数建立的GA-BP神经网络回归模型较上述3种作为对比的GA-BP神经网络回归模型的相关系数R值分别提高了0.163,0.229与0.056,均方根误差RMSE分别降低了122.334、158.462和46.923 kg/hm2,使用多源遥感数据的组合可以很好地提高作物产量估算的准确性。 相似文献
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Distribution of soil carbon in different grassland types of the Qinghai-Tibetan Plateau 总被引：2，自引：1，他引：1
Shu-li Liu Yan-gong Du Fa-wei Zhang Li Lin Yi-kang Li Xiao-wei Guo Qian Li Guang-min Cao 《山地科学学报》2016,13(10):1806-1817
Accurate estimate of soil carbon storage is essential to reveal the role of soil in global carbon cycle. However, there is large uncertainty on the estimation of soil organic carbon (SOC) storage in grassland among previous studies, and the study on soil inorganic carbon (SIC) is still lack. We surveyed 153 sites during plant peak growing season and estimated SOC and SIC for temperate desert, temperate steppe, alpine steppe, steppe meadow, alpine meadow and swamp, which covered main grassland in the Qinghai Plateau during 2011 to 2012. The results showed that the vertical and spatial distributions of SOC and SIC varied by grassland types. The SOC amount mainly decreased from southeast to northwest, whereas the SIC amount increased from southeast to northwest. The magnitude of SOC amount in the top 50 cm across grassland types ranked by: swamp > alpine meadow > steppe meadow > temperate steppe > alpine steppe > temperate desert, while the SIC amount showed an opposite order. There was a great deal of variation in proportion of SOC and SIC among different grassland types (from 55.17 to 94.59 for SOC and 5.14 to 44.83 for SIC). The total SOC and SIC storage was 5.78 Pg and 1.37 Pg, respectively, in the top 50 cm of soil in Qinghai Province. The mixed linear model revealed that grassland types was the predominant factor in spatial variations of SOC amount while grassland types and soil pH accounted for those of SIC amount. Our results suggested that the community shift of alpine meadow towards alpine grassland induced by climate warming would decrease carbon sequestration capacity by 6.0 kg C m2. 相似文献
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基于随机森林算法的草原地上生物量遥感估算方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
草原是我国面积最大的陆地生态系统,生物量是反映生态系统质量和功能的关键指标,准确地掌握草原生物量对草原资源合理利用、生态修复、畜牧业高质量发展都具有重要的意义和作用。本研究以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,利用高分一号遥感卫星影像,结合216个野外样本数据,采用随机森林算法（Random Forest,RF）对草原地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）遥感估算进行了适用性分析与应用。在运用随机森林算法的过程中,进行了K-折交叉验证、多元共线性诊断、偏效应等一系列分析,完成了随机森林模型的构建,同时,将建模结果与其它模型进行了对比,最终实现了锡林郭勒盟草原AGB的反演估算。结果表明：① 随机森林算法能够较好地规避生物量建模中自变量多元共线性的问题;② 随机森林模型在草原AGB估算中较其它模型具有更好的适用性,模型精度达85%,RMSE为202.13 kg/hm2;③ 应用构建的随机森林算法估算了研究区2017年草原AGB,从结果来看,其空间分布上呈现为自东向西逐渐递减的趋势;从草地类型上看,山地草甸类AGB单产最高,温性草原类总产量最高。研究结果将对草原生态系统监测评估和草原宏观管理具有一定的参考价值。 相似文献
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Zhi-wei Wang Qian Wang Lin Zhao Xiao-dong Wu Guang-yang Yue De-fu Zou Zhuo-tong Nan Guang-yue Liu Qiang-qiang Pang Hong-bing Fang Tong-hua Wu Jian-zong Shi Ke-qin Jiao Yong-hua Zhao Le-le Zhang 《山地科学学报》2016,13(6):1035-1046
In this paper,an updated vegetation map of the permafrost zone in the Qinghai-Tibet Plateau(QTP) was delineated.The vegetation map model was extracted from vegetation sampling with remote sensing(RS) datasets by decision tree method.The spatial resolution of the map is 1 km×1 km,and in it the alpine swamp meadow is firstly distinguished in the high-altitude areas.The results showed that the total vegetated area in the permafrost zone of the QTP is 1,201,751 km~2.In the vegetated region,50,260 km~2 is the areas of alpine swamp meadow,583,909 km~2 for alpine meadow,332,754 km~2 for alpine steppe,and 234,828 km~2 for alpine desert.This updated vegetation map in permafrost zone of QTP could provide more details about the distribution of alpine vegetation types for studying the vegetation mechanisms in the land surface processes of highaltitude areas. 相似文献