协同多源遥感数据的北亚热带森林蓄积量贝叶斯分层估测   总被引：1，自引：0，他引：1  

林文科  陆亚刚  蒋先蝶  李桂英  李登秋  陆灯盛 《遥感学报》2022,26(3):468-479

精确估算森林蓄积量是国家实现2060年前碳中和目标的迫切需求,而基于遥感的森林蓄积量定量反演是当前遥感应用领域面临的重要挑战和研究热点.光学遥感数据由于无法获取森林高度信息并存在信号饱和问题,反演森林蓄积量的精度较低,而机载Lidar数据能获取高度信息,但成本高、观测范围有限.本研究利用Sentinel-2多光谱、资源...  相似文献   

基于HJ-CCD影像数据的新疆喀纳斯自然保护区植被叶面积指数估算     

昝梅  李登秋  居为民  王希群  陈蜀江 《冰川冻土》2013,35(4):892-903

以新疆喀纳斯自然保护区为研究区, 评价了HJ-CCD影像数据估算植被叶面积指数(LAI)的能力及其对大气订正方法的敏感性.分别利用6S和FLAASH两种大气订正模型对HJ1B-CCD2影像进行大气订正, 比较了大气订正前后不同植被(针叶林、阔叶林、针阔混交林和草地)反射率及5种植被指数(NDVI、SR、SAVI、MSR、ARVI)的变化, 进而建立了4种植被类型LAI的遥感估算模型, 分析了LAI的空间分布格局.结果表明: 大气订正后可见光波段的反射率降低, 6S模型订正后近红外波段的反射率上升, 而FLAASH模型订正后近红外波段的反射率下降.大气订正后NDVI、SR、SAVI(除针叶林)和MSR上升, 6S模型订正后所有植被类型的ARVI下降, FLAASH模型订正后针叶林和阔叶林的ARVI上升, 而针阔混交林和草地的ARVI下降.大气订正提高了植被指数与LAI之间的相关性, 对于针叶林、阔叶林、针阔混交林而言, 利用6S模型订正后的反射率建立的模型优于FLAASH模型订正后的反射率建立的模型, 而草地却相反.经过大气订正, HJ-CCD影像数据可应用于研究区植被LAI的估算.研究区LAI的高值集中在湖泊和河流附近, 低值分布在海拔较高处.山地森林草原带、亚高山森林带、高山灌丛草甸带、高山冻原、高山冰川带植被LAI的平均值分别为2.6、3.9、2.5、1.7和1.0.  相似文献