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1.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。 相似文献
2.
依据Argo的海洋盐度观测及降水、蒸发、海面高度等数据分析了全球海洋表层盐度的平均态和低频变化特征及其与海洋环流和气候变化的关系,并结合前人成果对海洋盐度的研究进行了回顾和展望.蒸发减降水在最低阶上决定了海洋表层盐度的分布,海洋环流动力过程在大部分海域调整了海洋表层盐度的空间结构,并影响了海洋表层盐度的低频变率.全球变暖的情况下,海洋表层盐度表现为盐度高的地方会变得更高、盐度低的地方会变得更低,表征为整个水循环系统的加强.在最近20年全球变暖停滞期,海表盐度变化与全球变暖的趋势不同,更多地体现了对气候系统的年代际及多年代际振荡的响应,此阶段对应着Walker环流加强;西太平洋和东南印度洋海表盐度的反向变化揭示了跨海盆尺度海洋动力过程的重要性,海洋Rossby波和印尼贯穿流的共同作用使得东南印度洋海表盐度显著降低;在东南太平洋和北大西洋更多地体现了全球变暖下的海表盐度单调升高或降低的响应.期待未来的盐度卫星能够提供更高时空分辨率的盐度数据,这将和Argo观测一起,拓展我们在中尺度动力学、区域海洋学以及气候变化等方面的认知. 相似文献
3.
森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为“不冒烟的火灾”,其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数(LAI)与归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)的影响。结果表明:① 受病虫害感染的像元在轻度(Light)、中度(Moderate)和重度(Severe)三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;② EVI与LAI之间的相关性,在轻度(Light)、中度(Moderate)和重度(Severe)三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。 相似文献
4.
机载WIDAS数据的Landsat卫星反照率初步验证 总被引:1,自引:1,他引:0
随着精细化监测的需求,中高空间分辨率的地表反照率产品逐渐成为气候模型的主要输入。目前,中高空间分辨率反照率产品的验证主要基于地表站点的通量塔观测数据,区域机载飞行数据的验证依然相对较少。因此,本文基于区域机载数据验证Landsat反照率产品。针对内蒙古自治区根河森林试验区所获取的机载红外广角双模式成像仪(WIDAS)多角度反射率数据,应用BRDF原型反演算法估算其反照率,分析了应用机载数据验证中高空间分辨率反照率产品的潜力。2016年内蒙古根河森林试验区机载WIDAS飞行多角度观测的可用多角度范围为25°,以前的研究表明BRDF原型反照率反演算法表现出对小观测角度的反照率反演结果的鲁棒性。因此,机载WIDAS反照率在一定程度可用于星载反照率的验证。首先,基于核驱动模型和各向异性平整指数(AFX)提取了试验区4种MODIS二向性反射分布函数(BRDF)原型;然后,将其作为先验知识应用到根河森林WIDAS机载数据的反照率反演中;最后,用WIDAS反照率和单个地面通量塔观测的反照率对Landsat卫星数据的反照率进行初步验证。验证结果表明Landsat反照率与WIDAS反照率结果较为一致,但略有低估,总体均方根误差(RMSE)约为0.02,偏差为0.0057。在多角度观测范围较小时,BRDF原型的反照率反演算法可为星载地表反照率的验证提供了一种有效的验证手段。 相似文献
5.
现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度(FVC)的估算。然而,研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区,从250 m的影像上很难精准地获取NDVIveg(全植被覆盖植被指数)和NDVIsoil(全裸土区植被指数)参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVIveg和NDVIsoil,估算结果存在普遍高估现象。为此,本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据,从GF-2号影像上提取植被覆盖像元;然后,利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率,获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元;最后,将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVIveg和NDVIsoil参数,实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比,结果表明:利用GF-2影像辅助的像元二分模型,精准地获取了低植被覆盖区NDVIveg和NDVIsoil模型参数,提高了干旱区植被覆盖度的估算精度,并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。 相似文献
6.
本文基于2014年、2017年、2018年三期GF1遥感影像,针对北京市石景山永定河河道变化特征,开展基于深度学习算法的河道自动提取与变化图斑自动发现。选择GEOWAY GFLP作为地理要素智能训练平台,采用基于疑似变化区域自动发现与人工交互确认相结合的遥感监测技术路线,选取典型水体样本进行分析、训练,构建深度学习卷积神经网络水体提取模型。通过分析与验证发现,基于深度学习水体提取模型自动提取的河道准确率高于90%,精度高于最小距离、最大似然及SVM分类方法,可用于城市河道的自动提取和变化发现。 相似文献
7.
山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段,当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到,但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响,导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响,其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法,综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展,总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题,并讨论了未来研究的发展趋势。 相似文献
8.
黑潮通过吕宋海峡入侵南海呈现明显的瞬态特征。以往的研究通常将黑潮在吕宋海峡附近的流态分为几种不同类型。本文基于表层地转流计算得到的有限时间李雅普诺夫指数场(FTLE),展示了拉格朗日视角下的吕宋海峡上层水交换特征。从FTLE场提取的拉格朗日拟序结构(LCSs)很好地识别了吕宋海峡附近的典型流态和旋涡活动。此外,这些LCSs还揭示了吕宋海峡周围复杂的输运路径和流体域,这些特征得到了卫星跟踪浮标轨迹的验证,且从流速场中是无法直接识别的。FTLE场显示,吕宋海峡附近表层水体的输运形态主要可分为四类。其中,黑潮直接向北流动的“跨越”形态和顺时针旋转的“流套”形态的发生频次明显高于直接进入南海的黑潮分支“渗入”形态和南海水流出至太平洋的“外流”形态。本文还进一步分析了黑潮在吕宋海峡处的涡旋脱落事件,突出强调了LCSs在评估涡旋输运方面的重要性。反气旋涡旋的脱落个例表明,这些涡旋主要源自黑潮“流套”,涡旋脱落之前可有效地俘获黑潮水。LCS所指示的输运通道信息有助于预测最终被反气旋涡所挟卷水体在上游的位置。而在气旋涡的形成过程中,LCS的分布特征表明,大部分气旋涡并未与黑潮水的输运路径相连通。因此,气旋涡对从太平洋到南海的上层水交换的贡献较小。 相似文献
9.
森林植被碳储量的空间分布格局及其动态变化是陆地生态系统碳收支核算的基础。作为森林地上生物量的重要指示因子,森林高度的精确估算是提高森林植被碳储量估算精度的关键。现有研究已证明,由专业星载摄影测量系统获取的立体观测数据可用于森林高度提取,但光学遥感数据最大的问题是受云雨等天气因素的影响严重。区域森林地上生物量产品的生产需要充分挖掘潜在数据源。国产高分二号卫星(GF-2)虽然不是为获取立体观测数据而设计的专业星载摄影测量系统,但其获取的图像空间分辨率可达0.8 m,且具备±35°的的侧摆能力,在重复观测区域可构成异轨立体观测。本文以分别获取于2015年6月20日和2016年7月19的GF-2数据作为立体像对,其标称轨道侧摆角分别为0.00118°和20.4984°,以激光雷达数据获取的林下地形(DEM)和森林高度(CHM)为参考,对利用GF-2立体观测数据进行森林高度提取进行了研究。通过对立体处理得到的摄影测量点云的栅格化得到DSM,以激光雷达数据提供的DEM作为林下地形,得到了GF-2的CHM。结果表明GF-2提取的CHM与激光雷达CHM空间分布格局较为一致,两者之间存在明显的相关性,像素对像素的线性相关性(R2)达到0.51,均方根误差(RMSE)为3.6 m。研究结果表明,在林下地形已知的情况下,GF-2立体观测数据可用于森林高度估算。 相似文献
10.
可见光波段灰度熵和热红外亮温差的沙尘遥感判识 总被引:1,自引:0,他引:1
沙尘作为对流层气溶胶的主要成分,对气候系统有许多影响;同时,作为环境污染物,对人类健康危害也很大。沙尘天气一般在春季爆发,对中国北方大部分区域的生产和生活有较大影响。以往针对沙尘遥感监测人们开展了许多研究,取得了一定的效果。但对于一些云和沙尘混合的复杂状况,传统方法识别效果较差,几乎不能有效识别出沙尘。采用葵花8号(Himawari-8)卫星数据,提出一种针对性的识别方法。引入了0.46μm和0.51μm反射率差值RDI,统计发现该指数在一定范围内可以表现出沙尘连续性特征,并有效地将中高云和大部分地表与沙尘区分开来。碎积云的RDI值分布与沙尘的较为相似,为此进一步引入了灰度熵方法来滤除。例举了3次沙尘过程的判识结果,并结合地面观测数据进行了验证。其中对2017年5月4日沙尘的地面验证表明,位于云沙混合区的27个站中有22个站的地面观测与判识相一致。对于一些复杂条件下的沙尘,该方法是对分裂窗亮温差的有效补充。 相似文献