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1.
新疆生态系统健康遥感评估及关键驱动因子研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
作为我国陆地面积最大的省级行政区,新疆维吾尔自治区具有多样的生态系统结构和丰富的动植物物种资源,是我国西北地区重要的生物多样性热点研究区域。通过以新疆维吾尔自治区为研究对象,结合区域特点和定量遥感数据实时、易获取、周期性等优势,选取归一化植被指数、动物物种丰富度、干旱度、人类扰动指数四类单因子指标,依据“活力-组织-恢复力”生态健康评估模型,定量化的构建了新疆以遥感数据为主导的区域综合生态健康遥感评估指数,并进一步基于地理探测器探明不同环境驱动因子对新疆生态健康的影响程度,在县级行政区层面对该方法进行了长时间序列的应用分析和验证。结果表明:(1)新疆生态健康水平以塔里木河—叶尔羌河流域为分界线,北疆生态健康水平明显高于南疆,具有显著的空间分异性和集聚特征。(2)各环境因子对新疆生态健康的影响程度依次为:归一化植被指数(0.645)>人类扰动指数(0.512)>动物物种丰富度(0.414)>干旱度(0.116)。(3)2000—2018年新疆整体生态健康水平呈现逐步攀升的趋势,变化最为显著的区域是在昌吉回族自治州的玛纳斯县、呼图壁县以及昌吉市;阿勒泰地区的福海县和富蕴县。  相似文献   
2.
植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究   总被引:8,自引:1,他引:7  
基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.  相似文献   
3.
叶面积指数(LAI)和叶倾角分布(LAD)是决定植被冠层结构的重要参数。在计算机模拟植被冠层,两个参数是植被三维真实结构生成的重要控制因子。本论文中,结合计算机图像学理论,基于实验的地面实测结构参数数据利用可改写的扩展L-system方法生成草以及白杨树的真实三维场景。RGM(A radiosity-graphics combined model)模型是基于辐射度方法的计算机模拟模型,利用此模型来计算生成的三维场景可见光及近红外波段的冠层辐射特性,如冠层波谱以及方向反射特性等。在本研究中,模拟了两种不同下垫面的白杨林地:(1)下垫面只有土壤的白杨树场景;(2)下垫面包括土壤和草的白杨树。在特定的场景组分光学特性下,模拟得到两种情况的主平面冠层BRF(bi-di-rectional reflectance factor),并对两者的差异进行了分析。可以看出,下垫面对冠层BRF的影响不可忽视。但是,由于白杨林地结构的复杂,大尺度的场景中必须由成千上万个面元组成,因此辐射度方法不能模拟大尺度的真实结构场景。为了拓展辐射度方法应用范围,根据白杨树树冠的特点,将其抽象为椭球体,从而减少场景组成面元个数,满足了辐射度方法的要求。并结合几何光学模型的思想,在对椭球体面元赋值加入了间隙率;并考虑了整个树冠的承照面以及阴影面的差异,模拟大尺度林地冠层BRF,且与GOMS模型结果符合的很好。通过以上研究,可以看出计算机模拟为遥感研究获取多角度数据信息提供了一种很好的手段。  相似文献   
4.
叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是调节植被冠层生理过程的最重要的生物物理变量之一,高空间分辨率时间序列LAI对于植被生长检测、地表过程模拟与区域和全球变化研究至关重要,但是由于数据缺失和反演方法限制,目前还没有时空连续的高分辨率LAI数据产品。本研究提出了一种生成时间连续的高空间分辨率LAI数据的算法,首先对MODIS LAI产品滤波平滑,生成时间序列LAI的上包络曲线,根据上包络曲线提供的变化信息构建LAI动态模型。然后利用地面实测的LAI数据与Landsat反射率数据构建LAI反演的BP (Back Propagation)神经网络模型。将反演得到的高分辨率LAI数据作为LAI观测数据,利用集合卡尔曼滤波EnKF (Ensemble Kalman Filter)方法实时更新动态模型,生成时间连续的30 m空间分辨率LAI数据集。基于该算法生成了塞罕坝地区2000年—2018年长时间序列LAI数据集,利用Prophet深度学习模型进行模拟和预测,根据预测和原始LAI差异,利用支持向量机SVM (Support Vector Machine)方法检测植被干扰状况。结果表明:EnKF算法能够生成时空连续的高空间分辨率LAI数据,估算结果与地面测量值一致性较高,R~2为0.9498,RMSE为0.1577,在区域尺度上与Landsat LAI参考值较为吻合,R~2高于0.87,RMSE低于0.61。Prophet与SVM模型检测到研究区2009年,2010年,2013年,2014年,2015年植被受干扰较为严重,主要由于年降水量偏少和林区作业砍伐造成,检测结果与当地降水量与砍伐数据吻合。本文提出的算法可用于大范围高时空LAI数据反演和植被变化检测,对塞罕坝乃至全国林区规划管理具有重要的参考价值。  相似文献   
5.
贝叶斯网络支持的地表参数混合反演模式研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
基于贝叶斯网络理论,建立用于植被地表参数估计的混合反演模式,结合遥感物理模型实现了冬小麦叶片叶绿素含量(Cab)和冠层叶面积指数(LAI)的反演。用模型模拟数据以及2001年顺义遥感实验数据验证结果表明,LAI和Cab均有较好的反演精度。针对含噪声模拟数据反演结果中约有10%的噪声数据反演失败的情况,用不确定知识的处理方法有效地降低了失败点的比例。混合反演模式本质上是一个融合先验知识与观测数据的知识推理方案,本文实现了对反演过程中参数后验概率更新算法并引入热力学中的信息熵概念实现了参数后验信息动态定量计算,同时简单探讨了现阶段定量评价遥感反演过程中信息流控制存在的难点问题。  相似文献   
6.
干旱区生态系统极易受到气候及土地利用变化的影响,其生物多样性格局及其形成机制是重要的生态学问题。基于新疆地区鸟类及哺乳动物物种多样性数据,结合气候、地形和长时间序列的植被遥感参数产品FAPAR数据等,主要在不同的土地利用类型及海拔带上采用单因子相关分析方法探讨了物种丰富度格局的形成机制。总体来说,不同生境类型中,植被遥感参数因子(DHI、NDVI等)与两种类群物种丰富度分布的相关性强于与气候因子(温度、降水)的相关性。具体而言,植被遥感参数因子中,基于FAPAR的生境指数因子与丰富度的相关性大于基于植被指数的因子(DHI_cumNDVI_cumEVI_cum);气候因子中,在草地生境或者较低的海拔上,年均降水因子对于丰富度分布的解释力强于年均温度因子。这表明在新疆地区,影响鸟类与哺乳类动物物种丰富度分布的主导理论是生境异质性假说与环境稳定性假说,其解释力在多种生境内均强于生产力与环境热量。  相似文献   
7.
叶绿素a浓度的动态峰反演方法   总被引:5,自引:1,他引:4  
叶绿素a是影响内陆水体光学特性的主要水色要素之一.作为反映水体富营养化程度的重要参数指标,国内外学者发展了大量的算法和模型进行水体中叶绿素a浓度的遥感反演.这些算法均使用固定的波段位置.叶绿素a的特征谱段随着其浓度的变化存在一定的位移,尤其是701nm反射峰,其存在着明显的"红移"现象,因此使用固定波段势必带来一定的误差.通过对不同叶绿素a浓度水样的光谱曲线分析,提出动态峰反演叶绿素a浓度的方法.使用反射峰范围最大值和吸收谷范围最小值,而不是固定波长位置进行建模,以求获得更高的反演精度.  相似文献   
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