由冠层孔隙度反演植被叶面积指数的算法比较

植被的叶面积指数（LAI）是植被最重要的生态参数之一，也是估算多种植被冠层功能过程的关键参数迄今已提出的LAI的获取方法可归纳为直接测定和间接估算两大类．本文以河北省黄骅市为研究区，从遥感光学模型建立机理及数量分析的角度，对由植被冠层孔隙度反演植被LAI的4种间接估算方法进行了试验和比较．研究结果表明，LAI与植被盖度之间呈明显的正相关关系，即随着LAI的增大，植被盖度也在增大．在这4种估算方法中，LAI-2000算法最适用于研究区植被LAI的估算．     

耦合植被指数改进水分利用效率气孔导度遥感模型

水分利用效率(WUE)是深入理解生态系统碳-水循环耦合关系的重要指标，改进融合环境因子与遥感参数的WUE直接估算方法，对于评价陆地生态系统碳-水循环耦合与气候的交互具有重要的科学意义。研究针对中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感产品间接估算WUE精度低以及气孔导度模型(也称分析模型)适用性有限的问题，改进温带落叶阔叶林生态系统WUE的直接估算。在分析现有估算方法不确定性来源的基础上，分析了生态系统WUE及其主要调控因子的季节变化特征，进一步分析探讨了WUE对遥感监测植被覆盖以及冠层结构因子的线性和非线性响应，提出耦合遥感植被覆盖和冠层结构因子的WUE分析模型改进方案。结果表明，改进的WUEan×ScaledNDVI模型拓展了分析模型在8 d尺度的适用性，也对单因子线性模型实现了提升，在植被密度较高的森林站点，改进模型比原模型精度提升了36.98%，比MODIS间接估算WUE精度提高了31.00%。改进的分析模型弥补了8 d尺度WUE估算能力和适用性上的不足，也提升了基于植被覆盖和冠层结构因子的单因子模型的性能。     

叶面积指数遥感反演方法进展

叶面积指数（LAI）是描述植被冠层结构的关键参数,而模型反演法是提取LAI的潜在有效方法．论文综述了植被冠层辐射传输模型和辐射传输模型遥感反演LAI方法的理论发展,详述了植被冠层辐射传输模型和LAI反演的发展历程．通过逐步的理论扩展,进而引出目前学者广泛关注的LAI提取同化算法,为遥感观测提取LAI或其它参数提供了理论参考．     

基于真实三维结构的玉米冠层生化参数垂直分布的定量化分析

为了定量研究作物生化参数在冠层中的垂直分布情况,本文以2000年栾城实验测量的玉米冠层自上而下不同叶位叶片的光谱数据为基础,利用PROSPECT模型进行反演,获得每层叶片的叶绿素(a b)含量、等效水厚度、干物质含量等叶片的生化参数.通过比较发现:玉米冠层叶绿素等含量生化参数具有明显的随高度垂直分层现象,最明显的就是叶片的叶绿素含量,最大和最小叶绿素含量的相对差值甚至可以达到最大值的79.1%.在此基础上,根据实测玉米冠层结构,利用扩展L系统生成玉米真实三维结构冠层场景.通过统计计算每层叶片的生化参数,进而得到冠层生化参数的垂直分布.这为进一步基于冠层光谱的参数反演和定量分析以及农业应用等研究奠定了理论基础.     

地面植被的主被动同步观测实验方法

针对植被冠层结构参数主被动遥感协同反演的问题,开展了不同地形、不同植被覆盖类型的地面观测实验,获取了典型植被不同方位、不同角度的地面激光雷达和成像光谱数据,同时,测量了多种冠层结构参数,构成了与飞行数据配套的地面同步观测数据集。该文介绍了实验中样地选择,观测站点设置,主被动数据获取,辅助数据测量等过程的具体目标和设计;总结了实验中获得的主要经验,对遥感类专业的实践教学及科研实验均具有指导意义。     

基于Landsat8影像的植被覆盖度遥感估算方法比较

植被覆盖度在生态环境中扮演着非常重要的角色,遥感影像可以反映不同空间尺度的植被覆盖信息及其变化的趋势,因此,遥感监测是获取区域植被覆盖度参数的重要的手段。在前人研究基础上,本文结合现有数据,选择Landsat8数据作为植被覆盖度估算的研究数据,通过像素的二元模型和线性像素的混合模型估算铜川地区的植被覆盖度, Geoland2植被覆盖率数据集用于验证两种模型的估算结果。     

西南喀斯特地区植被定量遥感研究进展

喀斯特地区植被相比非喀斯特地区具有更高的时空差异性,在维持脆弱生态系统稳定与可持续发展中具有极其重要的作用。西南喀斯特地区作为全球生物多样性热点地区,植被类型多样且存在显著的同物异谱/同谱异物现象。为更精准、高效地进行喀斯特地区植被定量遥感研究,本文从个体尺度到生态系统尺度,从遥感数据源选择和方法应用上回顾了西南喀斯特地区植被定量遥感的研究进展,并探讨下一步需要重点关注的研究方向。西南喀斯特地区植被定量遥感研究主要集中在群落和生态系统尺度的植被覆盖度、植被分类、生态系统服务功能与价值研究;遥感影像数据应用相对单一,主要为被动成像中低分辨率的光学影像(如Landsat和MODIS)。在个体和种群尺度上,虽采用了地物高光谱遥感技术和无人机遥感技术,但该技术主要应用于小尺度近地面植物个体和种群研究,难以扩展到区域范围。亟待开展融合多源影像,尤其是激光雷达影像(Light Detection and Ranging,LiDAR)与非影像数据的应用及其先进分析方法研究,以及个体和种群尺度的喀斯特地区植被生化参数定量估算与自然植被物种精准识别,群落和生态系统尺度的生物多样性与碳循环定量遥感研究工作,以期为喀斯特地区植被格局、过程及其生态系统服务功能定量研究、脆弱生态系统植被恢复和石漠化治理决策的制定提供参考。     

冬小麦多时期冠层含水量遗传优化遥感反演

开展作物冠层含水量的遥感反演有利于评估麦田干旱胁迫、实施精准灌溉.为快速获取华北地区冬小麦生长期冠层含水量,本文利用在2017年1—5月冬小麦生长期获取的Landsat-8 OLI和Sentinel-2MSI多时相遥感影像,基于混合像元分解模型,建立了归一化水指数与麦田实测含水量之间的定量关系.通过构建反演方程并结合遗传优化算法,求解冬小麦冠层含水量.对比地面实测数据,研究结果显示,本文方法能取得较优的反演结果,决定系数(R²)与均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别为0.567和5.6%.与直接利用归一化水指数的反演方法相比,误差降低20%以上.研究表明,量化小麦冠层和土壤背景的不同线性混合比,可以有效消除土壤对小麦冠层含水量反演的影响,对小麦等作物生长的遥感监测具有重要的应用价值.     

不同放牧方式对典型草原草场植被变化的影响——以中蒙边境两侧对应嘎查为例

中蒙典型草原既是气候变化的敏感区又是生态系统的脆弱区,放牧是其主要的生产方式,而植被作为生态系统的关键指标,在不同放牧方式下有其独特的演替规律。因而探讨不同放牧方式下的草场植被变化,对草地植被恢复及生态畜牧业可持续发展有重要的科学意义。在基于遥感数据和地面样方调查数据基础上,利用像元二分模型和统计分析方法,分别对草场植物群落地上生物量、植物组成、植被覆盖度(FVC)以及M.Gordon稳定性进行比较。研究结果表明:地上生物量差异显著(P0.05);禁牧区地上生物量(455.9 g)大于游牧区(268.4 g)和连续放牧区(122.2 g)。游牧区草场群落组成植物种最多,且原生建群种重要值占比较高。像元二分模型估算的植被覆盖度与实测值有较高的相关性(R~2=0.86);游牧区植被覆盖度均大于连续放牧区。游牧区草场群落稳定性相对较好。     

重庆市沙坪坝区植被覆盖度的遥感估算

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标，在许多方面作为重要参数输入。根据像元二分模型原理和归一化植被指数，利用归一化植被指数（NDVI）定量估算植被覆盖度的模型可以求得研究区域的植被覆盖度。本文根据该模型对重庆市沙坪坝区进行了植被覆盖度的遥感估算，结果表明，该方法简单易行。     

基于RS和GIS的藏北地区草地退化动态监测与驱动力分析——以申扎县为例

该文运用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,以1990年、2000年和2009年陆地卫星遥感影像为信息源,通过提取植被指数和遥感二分像元模型,估算了西藏申扎县不同时期的植被覆盖度.结果表明:在整个研究时段内,草地退化的面积在增加,从1990年到2009年,草地植被覆盖面积减少了92.88万hm2,占申扎县草地面积...     

数字图像技术在草原植被生长状况监测中的应用

本研究利用尼康D560单反数码相机获取草原植被冠层的图像信息，用Photoshop默认的RGB(red-green-blue,红-绿-蓝)色彩模式提取图像色彩参数，将提取的红光(rad)值、绿光(green)值，蓝光(blue)值与植被平均高度、植被覆盖率、单位面积株数3个反映植被生长状况的指标进行分析，构建植被生长状况与图像色彩参数模型，利用决定系数(R²)、均方根误差(root mean squared error, RMSE)、相对误差(relative error, RE,%)进行模型精度评价。结果表明：植被覆盖率与图像色彩参数的决定系数较平均高度和单位面积株数高，与R值、G值及B值3个色彩参数的决定系数分别为0.837 9、0.899 4、0.869 9,均高于0.8的水平。构建植被覆盖率与色彩参数G值和R值回归模型，模型分别为y=0.310 5x+40.943和y=-0.008x²+1.409 8x+9.462 6,这两个预测模型的解释比例达到89.94%和92.18%,预测精度较理想。对这两个模型进行验证，二次方程预测的植被覆盖...     

基于多源数据的甘南草地植被覆盖度遥感监测研究

选取甘南藏族自治州为研究区域,以2016-2017年野外实测样方盖度数据和无人机照片提取的草地植被覆盖度数据为基础,对基于像元二分模型计算的草地植被覆盖度进行精度校正,分析并探讨无人机用于野外草地植被覆盖度调查的可行性,构建基于不同遥感数据源草地植被覆盖度的回归模型,并对模型进行精度评价.结果表明,利用无人机在草地上空一定距离(25 m)获取的照片可以多时相匹配Landsat 8等中分辨率遥感影像,动态监测野外大面积草地植被覆盖度;乘幂模型对以像元二分法计算的陆地卫星-8陆地成像仪(Landsat 8 OLI)产品的草地植被覆盖度校正效果最佳,模型的估测精度高达93.60%,在进行空间小尺度研究时模型计算精度最高;对数模型对以二分法计算的MOD13Q1产品的草地植被覆盖度校正效果最佳,模型的估测精度为91.97%;用中分辨率遥感数据Landsat 8 OLI校正低分辨率MODIS模型,修正后的模型R2=0.64,比原始的中分辨率成像光谱仪(MODIS)估测模型(R2=0.23)明显提高,在进行空间大尺度研究时该模型更适应.     

无人机遥感估算绿化园林三维绿量——以福州大学旗山校区为例

针对传统的三维绿量估算方法存在耗时费力的缺点,提出利用可见光无人机影像快速估算绿化树木三维量的方法.首先获取高于10cm分辨率的无人机可见光遥感影像;其次结合可见光波段的光谱特征与无人机数据点云的高程特征获得研究区的冠层高度模型;再次通过局部最大值算法与标记控制分水岭算法提取单木树高、株数以及冠径参数,通过野外实测数据构建“树高-冠高”关系模型得到冠高;最后结合树种分布情况,按照不同的树冠形状构建三维绿量估算模型.     

基于Landsat8遥感影像青海省草地产草量监测研究

为了更好地开展青海省复杂草地类型特点下的草地产草量遥感监测,选择2015年8月草地主生长季Landsat8遥感影像,以地理加权回归模型为基础,结合地面样点,按统一建模和分草地类型的分类建模两种方法,对青海省天然草地产草量进行估算。结果表明:(1)草地类型空间分布特征的分类建模评估精度达75%,优于统一建模的61%;(2)两种模型总产草量估算值差异较小,但不同区域两种模型估产值差异较大。利用遥感监测技术方法,将草地类型空间分布区域引入模型,能更好地反映实地草地产量,满足青海省草原生产力各类管理的需求。     

基于波谱数据库先验信息的地表参数同化反演方法

我国典型地物波谱数据库的构建为地表参数反演提供了先验信息,而时间序列遥感观测数据则能够提供反演目标参数的动态变化信息．文中将描述植被冠层反射的遥感辐射传输模型与描述作物生长变化的过程模型结合,提出了综合利用时间序列遥感观测数据和波谱库所提供的参数先验信息对农作物生长过程中的关键结构参数叶面积指数（LAI）进行反演的方法．时间序列遥感观测数据能为目标参数LAI的反演提供更多信息,而作物生长模型的引入则能够对反演过程中LAI的变化趋势进行约束．实验结果表明,利用地物波谱库中提供的参数先验信息结合时间序列遥感观测数据,采用变分数据同化算法可以明显提高具有时间变化特征的地表目标参数反演精度．     

苍山东坡植被垂直分布格局研究

 苍山是中国高山植物模式标本的产地之一,具有较完整的植被垂直带谱.在对苍山东坡1966~4092 m沿海拔梯度进行植被调查的基础上,利用地形图和ETM+遥感影像进行苍山东坡植被制图,与数字高程模型(DEM)数据叠加,对苍山东坡植被景观的垂直分布格局进行了分析,并与顶级群落进行了对比.结果表明:苍山东坡绝大部分山体位于2500~3500 m范围.苍山东坡现状植被垂直分布格局明显,具有6个垂直分布带.该垂直植被带谱与顶级群落垂直带谱相比有一定变化.研究结果进一步量化了前人对苍山植被的垂直分布格局所做的定性和半定量的研究结果,找出了两者的差异,并进行了原因分析.     

林分斑块尺度下的森林群落碳汇研究

针对森林碳循环过程模型空间模拟尺度多样化,但数据获取比较困难,森林碳变化响应与适应的研究不可 能实现在不同生境下均安置碳通量观测系统的问题,提出利用遥感过程耦合模型定量估算动态 GPP 值、NPP 值、 RH 值及 NEP 值等,反演森林植被群落不同优势树种碳汇/ 碳源情况,探寻造林、森林转化和森林人工经营管理等 植被恢复措施对森林碳增汇的生态价值,激活碳源效应的促进重建作用。 通过以空间代替时间的实地调查采样法 和遥感模型相结合,输入 GLOPEM-CEVSA 模型中温度影响系数、蒸散量、水气压影响系数、二氧化碳浓度胁迫、植 物呼吸及土壤呼吸等驱动因子,研究在林分斑块尺度下森林碳储量差异。 研究表明:(1)从整体情况来看,林地净 初级生产力>草地>农业用地>水域>建设用地,林地净生态系统生产力>农业用地>草地>建设用地>水域;(2)从年 际 NPP / NEP 值来看,森林生态系统大部分表现为大气 CO2 碳汇;(3)森林群落自然恢复演替中 NPP 值大小关系 是:乔幼落叶阔叶林群落(A4)>马尾松/ 杉木常绿针叶林群落(A5)>柏木常绿针叶林群落(A6) >常绿灌丛/ 灌草丛/ 人工灌木群落(A2) >草本群落(A1);NEP 值表现为乔幼落叶阔叶林群落>马尾松/ 杉木常绿针叶林群落>常绿灌 丛/ 灌草丛/ 人工灌木群落>柏木常绿针叶林群落>草本群落;人工辅助演替中 NPP 值大小关系是(慈竹)竹林群落 >马尾松/ 杉木常绿针叶林群落>柏木常绿针叶林群落>常绿灌丛/ 灌草丛/ 人工灌木群落;NEP 值表现为(慈竹)竹 林群落>马尾松/ 杉木常绿针叶林群落>常绿灌丛/ 灌草丛/ 人工灌木群落>柏木常绿针叶林群落,NPP 值和 NEP 值 随顺行演替均呈现出先上升后下降的单峰状发展趋势。     

植被水分遥感监测模型的研究

植被水分含量的遥感测定对农、林业和水文研究具有重要的意义，对于植被干旱评估也十分重要．研究表明，在叶片尺度上建立400-2500nm的反射率数据与表征叶水分含量的参数，如EWT（等价水厚度）与FMC（叶片相对水分含量）之间存在紧密的相关关系；在冠层水平上，植被水分与光谱指数存在很好的相关关系．归一化水分指数（NDWI）（R860-R1240）／（R860＋R1240）等能较好地反演植被冠层的水分含量．同时，本文对辐射传输模型及其与植被水分指数结合对植被水分反演的应用也进行了讨论；从利用高光谱站台辐射传输模型（如PROSPECT等）进行植被水分反演的角度，对植被水分监测进行评述．最后对利用多角度和偏振光技术定量反演植被水分和临测旱情的研究提出展望。     

基于遥感的城市生态环境质量动态变化定量评价——以江苏省宜兴市为例

城市化与人类生存环境改善之间的矛盾日益突出,综合、快速、准确、定量监测城市生态环境质量状况尤为重要.以利用遥感技术反演城市生态系统净初级生产力、植被覆盖度和地表温度等生态参数,提出基于归一化不透水指数的地表裸露度;综合以上参数建立基于遥感参数的生态环境指数模型,并运用该模型定量评价江苏省宜兴市生态环境质量动态变化.结果表明,2000—2013年,宜兴市生态环境质量呈下降和升高趋势的面积分别占总面积的79%和21%,其中,20.56km2呈显著降低趋势,并未监测到显著改善区域.该模型综合各项遥感参数,能快速、准确、定量监测城市生态环境质量变化,具有良好的应用潜力.