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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 749 毫秒

1.  基于GF-1号卫星WFV数据反演玉米叶面积指数  被引次数:1
   王立辉      黄进良  杨瑞霞    《华中师范大学学报(自然科学版)》,2016年第1期
   叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是描述作物生长状况的重要生理生态参数之一.该文以河南封丘县玉米为研究对象,利用中国高分辨率对地观测系统的首发星——高分一号(GF-1)WFV数据,计算4种常用的植被指数,包括归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、比值植被指数(simple ratio,SR)、土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI) 和修正的土壤调节植被指数(modified soil-adjusted vegetation index,MSAVI).结合地面同步实测的玉米LAI数据,建立各植被指数与实测LAI的统计回归模型.结果表明:研究区玉米LAI和4种植被指数之间均有较强的相关性,其中,MSAVI-LAI的指数模型相关系数达到了0.842 6,LAI反演精度最高.使用独立的野外观测数据对模型进行验证,平均相对误差为4.85%,均方根误差(root mean square error, RMSE)仅为0.183,表明该文建立的LAI经验统计模型具有较高的精度,利用GF-1 WFV 影像可以快速、准确地监测河南封丘玉米LAI,GF-1影像用于LAI等地表参量遥感定量反演具有巨大的潜力.2014年8月中旬,封丘大部分地区玉米LAI大于4,玉米长势较好.该研究结果可为利用经验统计模型反演河南玉米LAI提供参考.    

2.  用遥感技术计算森林叶面积指数--以江西省兴国县为例  被引次数:12
   骆知萌 田庆久 惠凤鸣《南京大学学报(自然科学版)》,2005年第41卷第3期
   以江西省兴国县为研究区域,基于不同时相的Landsat ETM 地面反射率图像,计算了RS、NDVI和RSR3种植被指数,并与野外观测的叶面积指数(LAI)数据建立相关关系,从而进行了LAI的反演研究.研究发现,对于针叶林地区,一月份图像也可用来反演LAI,只是预测值较五月偏低.而同一时相的原始图像和反射率图像的反演结果表明,去除传感器自身和大气辐射影响的地面反射率图像,更能真实地反演地表植被覆盖度.此外,在研究区森林覆盖度较高,林种较单一的情况下,RSR同LAI的关系比其他植被指数的相关性好,反演的精度也较高.    

3.  基于小波分析的玉米叶绿素a与LAI高光谱反演模型研究  被引次数:1
   宋开山  刘殿伟  王宗明  吕冬梅  张柏  任春颖  杜嘉《农业系统科学与综合研究》,2011年第27卷第2期
   2003与2004年分别在长春市良种场与中国科学院海伦黑土生态实验站,实测了大田耕作与不同经营制度作用下玉米冠层高光谱反射率与叶绿素a含量、叶面积指数(LAI)数据。采用NDVI(Normalized Difference Vegetation index)、SAVI(Soil-Adjusted Vegetation Index)、TVI(Transformed Vegetation Index)、MTVI2(Modified Transformed Vegetation Index2)等植被指数建立了玉米叶绿素a与LAI反演模型;应用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对玉米叶绿素a与LAI进行估算。研究发现NDVI、SAVI、TVI、MTVI2植被指数可以较为准确的估算玉米叶绿素a、LAI(R^2〉0.70);小波能量系数回归模型可以进一步提高玉米叶绿素a含量、LAI的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,玉米叶绿素a、LAI回归确定系数R2分别高达0.79、0.82;以多变量回归分析表明玉米叶绿素a、LAI实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别高达0.87、0.90。以上结果表明,小波分析可以对高光谱数据进行特征变量提取,进而反演玉米生理参数,对其他植被生理参数反演具有一定借鉴意义。图3,表4,参11。    

4.  青海云杉林叶面积指数空间分布模拟——以祁连山区排露沟流域为例  
   赵传燕  沈卫华  彭焕华  王超《兰州大学学报(自然科学版)》,2009年第45卷第5期
   以祁连山区排露沟流域为研究区,利用高分辨率的遥感数据获取多种植被指数,并与观测的叶面积指数进行回归分析,发现叶面积指数LAI与归一化植被指数NDVI的相天性最好(R2=0.3766),且以LAI与NDVI的关系建立的模犁精度最高(RMSE=0.381).通过t检验,证明NDVI模型明显优于其他植被指数模型,因此把它选为最佳模型,模拟整个研究区青海云杉林叶面积指数的空间分布,为小流域分布式生态水文模型提供重要的参数.    

5.  基于MODIS反演的2000—2011年江西省植被叶面积指数时空变化特征  
   吴国训  阮宏华  李显风  居为民  耿君《南京林业大学学报(自然科学版)》,2013年第1期
   叶面积指数(LAI)是陆地植被的重要结构参数之一,是陆地生态系统生产力模型和气候、水文、生物地球化学等模型的关键输入参数。笔者基于MODIS-MOD09A1反射率数据,利用4-尺度几何光学模型反演了2000—2011年江西省植被LAI。结果表明:(1)江西省植被LAI呈现出明显的季节变化,1年中1—2月LAI值较低(最低为1月,平均值为0.85),3—4月随着植被生长,LAI值逐渐增大,到6—8月,LAI达到最大值,最大值为7月的4.8,约为最小月份平均值的5.6倍,9月以后,LAI值逐渐减少;(2)2000—2007年江西全省生长季LAI呈增加趋势,2008—2011年LAI平均值呈下降趋势,2000—2011年全省生长季LAI平均值呈下降趋势,平均下降0.048;(3)江西省不同植被类型的LAI值差异较大,2000—2011年间,各植被类型LAI平均值从大到小顺序为:常绿针叶林(5.67)、常绿阔叶林(4.57)、混交林(4.01)、落叶阔叶林(3.17)、农作物/自然植被混合(2.08)、高郁闭度灌木(1.92)、农作物(1.85)。2000—2011年江西全省植被LAI的平均值为3.60。    

6.  黑河上中游流域地表植被对干旱的响应  
   赵捷  徐宗学  左德鹏  王子丰  余学林  程建忠《北京师范大学学报(自然科学版)》,2014年第5期
   在干旱半干旱区,水量是植被生长发育的重要因素.本文基于黑河上中游流域2000—2010年MODIS遥感叶面积指数(LAI)产品、中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集等多源数据,计算研究区域各栅格逐月的累积相对湿润指数,通过皮尔逊回归分析,建立LAI与累积相对湿润度指数的相关关系,以此定量评价黑河上中游流域不同土地覆被类型(农田、森林、草地、聚落、湿地)LAI对气象干旱的响应.结果表明:1)植被对干旱的敏感性随植被生长的不同阶段而变化,多数类型的植被在每年的8月份对干旱最为敏感;2)不同类型的植被受干旱影响的程度不同,干旱对农田和草地的影响较大;3)含虚拟变量的回归模型能够合理地描述干旱对植被的影响,模型具有一定的精度.    

7.  宽波段与窄波段植被指数估算大豆LAI对比研究  
   靳华安  刘殿伟  宋开山  王宗明  李方  刘焕军《农业系统科学与综合研究》,2007年第23卷第4期
   分析比较几种常见宽波段植被指数和高光谱窄波段植被指数与大豆叶面积指数(LAI)的相关性及其预测力,通过建立不同植被指数与LAI之间的统计回归模型,发现各植被指数均与LAI曲线相关,相关关系可分为两种不同的模式——幂函数关系和指数函数关系。对于全部植被指数和窄波段植被指数而言,一阶微分绿度植被指数1DZ-DGVI对大豆LAI的估算效果最佳;而对于宽波段植被指数而言,以宽波段三角植被指数B-TVI的效果最佳。通过对比发现,在估算大豆LAI方面,窄波段植被指数并没有表现出明显的优势性,有些植被指数甚至还没有其对应宽波段植被指数表现的好。不论从回归分析结果的均方根误差RMSE来看,还是从模型检验的均方根误差RMSE和相对误差RE来看,B-TVI的表现与1DZ-DGVI的表现相差不多,因为两者回归分析和模型检验的RMSE分别相差0.0153、0.0083,模型检验的相对误差仅相差0.0043,这表明宽波段光谱植被指数可以用来监测大豆LAI。图2,表3,参22。    

8.  由冠层孔隙度反演植被叶面积指数的算法比较  被引次数:6
   吴彤  倪绍祥  李云梅  陈健《南京师大学报》,2006年第29卷第1期
   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.    

9.  几种典型地表类型反照率时序变化特征及其参数化研究  
   薛华柱  张国东  周红敏  王锦地  万华伟《北京师范大学学报(自然科学版)》,2019年第2期
   地表反照率对地表能量平衡、气候模式和全球变化研究具有重要的作用.受季节和下垫面影响,地表反照率呈现一定的时序变化特征,刻画这种变化特征可以为地表反照率估算提供背景信息,有利于提高反照率反演精度.目前已有许多研究致力于分析地表反照率时序变化特征和影响因素,但分析仅限于某一特定区域的一种或几种地表类型,同时对反照率与叶面积指数(leaf area index,LAI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等影响因子的相关性还缺少参数化研究.本文使用美国通量观测网络AmeriFlux观测数据资料,利用该网络站点分布范围广、地表类型丰富的特点,选取其中代表性较强的站点观测数据,分析了落叶阔叶林、常绿针叶林、草地、农田4种典型植被类型地表反照率的时序变化特征.发现各植被地表类型反照率呈现"U"形年内变化特征,在植被生长季,落叶阔叶林、农田、草地3种地表类型反照率均先减小再增大后减小,而常绿针叶林地表反照率变化不明显.利用统计方法分别建立了地表反照率与LAI和NDVI的参数化模型,结果显示:2种估算地表反照率的参数化模型均能较好反映植被生长过程中地表反照率的变化特征,与地面实测数据相比,计算得到的地表反照率具有较高的精度;2种参数化模型估算得到的反照率一致性好,相关系数为0.721 9.该参数化方案可为地表反照率的进一步估算提供背景参考模型.    

10.  2002—2011年河北省植被LAI时空变化特征  
   张宇佳  袁金国  张莎《南京林业大学学报(自然科学版)》,2015年第39卷第1期
   利用2002—2011年EOS/MODIS数据的植被指数产品MOD15A2和植被类型产品MCD12Q1及气象观测资料,对比分析了7种典型植被的叶面积指数(LAI)的变化趋势,探讨了河北省植被生长季(5—10月)LAI的时空变化特征及其与气温和降水等影响因子的关系。结果表明:河北省植被生长季年均LAI变化在1.0~1.3之间,2008年最高(1.286),2002年最低(1.066);多年平均LAI的空间分布表现为位于东北部的承德地区最高(可达5.0以上),位于西北部的张家口地区最低(小于0.5);7种典型植被生长季年均LAI差异很大,LAI从高到低依次为阔叶林(2.765)、混交林(2.535)、灌丛(1.867)、稀树草原(1.476)、针叶林(1.331)、农田(1.116)和草原(0.967)。显著影响LAI变化的因子有降水、气温、地形、植被类型及其物候期等,且各因子对植被LAI的影响程度不同。    

11.  叶面积指数遥感反演方法进展  被引次数:3
   王东伟  孟宪智  王锦地  王磊《五邑大学学报(自然科学版)》,2009年第23卷第4期
   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.    

12.  基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型适用性分析  
   汪小钦  叶炜  江洪《福州大学学报(自然科学版)》,2011年第39卷第5期
   针对基于植被指数(VI)的森林叶面积指数(LAI)统计模型反演方法通用性较差的问题,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的光谱归一化方法,构建基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型,并分析光谱归一化前后LAI估算模型对不同传感器的适用性.以福州市ALOS AVNIR-2、Landsat5 TM和MODIS作为多传感器数据源.结果表明:利用光谱响应函数对不同传感器的相应波段进行光谱归一化校正,能较好地消除传感器的差异;基于光谱归一化后VI建立的阔叶林LAI估算模型,对不同传感器均具有较好的适用性,可以减少模型对传感器的依赖.    

13.  海南石梅湾青皮林LAI的冠层数字成像问接法测算  被引次数:1
   颜文洪 胡玉佳《中山大学学报(自然科学版)》,2004年第43卷第3期
   对基于林隙比(gap-hction)原理的LAI数字成像间接法进行了系统的描述,通过对石梅湾青皮林及其周围其它不同类型的次生林和人工群落共9个观测点的测定,得出了相应群落的叶面积指数、消光系数、辐射透过系数等冠层的特征指标,按垂直结构测算了不同阶段的青皮林LAI特性,指出了CI110冠层数字成像仪(Digital Plant canopy Imager CI110)减小人为误差的方法。处于顶极状态的青皮林的叶面积指数为3.554,低于典型结构的热带雨林,探讨了石梅湾青皮林LAI比混合雨林和山地雨林LAI小的原因。    

14.  海南石梅湾青皮林LAI的冠层数字成像间接法测算  被引次数:4
   颜文洪  胡玉佳《中山大学学报(自然科学版)》,2004年第43卷第3期
   对基于林隙比(gap-fraction)原理的LAI数字成像间接法进行了系统的描述,通过对石梅湾青皮林及其周围其它不同类型的次生林和人工群落共9个观测点的测定,得出了相应群落的叶面积指数、消光系数、辐射透过系数等冠层的特征指标,按垂直结构测算了不同阶段的青皮林LAI特性,指出了CI110冠层数字成像仪(Digital Plant Canopy Imager CI110)减小人为误差的方法.处于顶极状态的青皮林的叶面积指数为3.554,低于典型结构的热带雨林,探讨了石梅湾青皮林LAI比混合雨林和山地雨林LAI小的原因.    

15.  基于PROSPECT+SAIL模型反演叶面积指数的较强适用性植被指数的筛选  被引次数:1
   赵虹  鲁蕾  颉耀文《兰州大学学报(自然科学版)》,2014年第1期
   基于PROSPECT+SAIL植被辐射传输模型,通过控制不同的植被生化变量、地表参数和土壤光谱参数建立光谱数据集,定量地分析了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、土壤调节植被指数(SAVI)等10种常用的植被指数(VIs)对叶面积指数(LAI)的响应.利用敏感性函数定量地筛选出具有较强适用性的转换型土壤调节植被指数(TSAVI).在此基础上,分别建立了TSAVI及常用植被指数NDVI反演LAI的模型.以张掖市南部地区的TM影像为数据源,进行了LAI的反演,并利用黑河生态水文遥感试验获得的中游LAI数据集对模型进行精度评价.结果表明:TSAVI–LAI模型最佳拟合关系为指数形式,其反演结果与LAI实测值的偏差最小(0.200),R2最大(0.686),RMSE最小(0.397).TSAVI可以作为较强适用性植被指数来进行LAI的反演.    

16.  利用遥感反演的叶面积指数研究中国东部生态系统对东亚季风的响应  被引次数:4
   张佳华  符淙斌《自然科学进展》,2002年第12卷第10期
   利用遥感信息反演的叶面积指数(LAI)数据和生物气候数据,研究区域尺度的植被生态系统季节和年际变化对东亚季风的响应.结果发现,中国东部季风区的植被生态系统与东亚季风气候呈显著的年际和季节变化相关.在季节尺度上表现为随着东亚季风从春季到秋季的由南向北的推进过程,植被生态系统出现明显的季节变化;在年际尺度上,高的LAI出现于强的东亚季风年,而低的LAI值则与弱的东亚季风年相对应.证明中国东部季风区呈现出季风驱动生态系统的明显特征,而且LAI可显示这一强的信号.    

17.  森林叶面积指数遥感研究进展  
   汪小钦  江洪  傅银贞《福州大学学报(自然科学版)》,2009年第37卷第6期
   介绍了叶面积指数(LAI)的不同定义,论述了LAI遥感定量估算的经验模型和物理模型.分析了森林LAI遥感定量反演和LAI多尺度问题的国内外研究进展.针对目前的研究进展和存在问题,就森林LAI遥感定量反演的研究趋势和方向进行了展望.    

18.  针对植被虚拟仿真的LAI反演研究  
   王昊鹏  宋凤斌  赵凯《农业系统科学与综合研究》,2010年第26卷第3期
   植被环境因素(如土壤、水体的化学成分,地表温、湿度,光照强度等)是提高植被虚拟仿真可用性的关键。有效、准确地从遥感数据中反演植被特征,在遥感数据与植被虚拟仿真的建模接口建立联系则是关键所在。LAI(叶面积指数)则是典型的植被特征。应用IAI反演的等密度模型、非密度模型和两流近似法及其效率分析,给出了通过光合作用辐射吸收系数(FPAR)实现LAI反演的过程和方法。该研究为基于空间遥感信息的植被虚拟仿真工作提供重要方法和理论支撑,是数字农业的基础性工作,对于我国东北地区玉米作物的生长、发育的可视化监测和估产有着重要的意义。表1,参11。    

19.  基于遥感信息和作物生长模型同化的水稻估产方法研究  
   陈劲松  黄健熙  林珲  裴志远《中国科学:技术科学》,2010年第Z1期
   本研究的目的是通过数据同化方法,将国产环境卫星HJ-1A/B数据提取的水稻叶面积指数LAI信息和作物生长模型相结合,以提高水稻估产的精度.具体方法为:首先通过分析水稻叶面积指数LAI和水稻归一化植被指数NDVI的时域变化关系建立模型反演水稻LAI,并应用研究区历史数据和作物生长模型WOFOST建立初始水稻生长模型估算水稻产量.在构建代价函数的基础上,采用SCE(shuffledcomplex evolution)数据同化方法对初始水稻生长模型参数进行优化,使水稻生长模型估算的水稻LAI和遥感数据反演的LAI差值最小.最后将采用同化方法的水稻生长模型估算的研究区水稻产量和不加同化方法的原始水稻生长模型估算的水稻产量进行比较,结果显示水稻估产精度有明显提高.研究结果表明采用遥感数据提取的农作物实时生长信息可以修正作物生长模型关键参数以提高区域范围的农作物估产精度,同时也显示国产环境卫星数据在农作物生长监测上具有广阔的应用潜力.    

20.  江苏句容下蜀次生栎林的空气动力学参数研究  
   张学仕  蒋琰  薛建辉  胡海波  吴永波《南京林业大学学报(自然科学版)》,2010年第6期
   根据江苏句容下蜀次生栎林气象观测塔30 m处三维超声风温仪1 a的观测资料,应用温度方差方法计算了空气动力学参数,并对其影响因子(风向、风速、摩擦风速和叶面积指数(LAI))进行了分析。研究结果表明,零平面位移d和粗糙度Z0都具有明显的随着植被生长先增大后减小的季节变化趋势,两者生长季的平均值为15.20 m和1.86 m,非生长季为14.25 m和1.24 m。d随风向无太大变化,Z0在90°~180°和300°~30°的主风向上有显著变化,平均值分别为1.23 m和1.81 m。Z0随风速增大而减小,当风速增大到一定程度后Z0随风速的变化较小,而Z0随着摩擦风速的增大而变大。d随LAI增大而增大,Z0也随LAI增大而增大,当LAI增大到一定值时,Z0随着LAI的增大而变化不大。根据有效数据比分析表明,TVM法中的系数C3取3.5、C1取0.9~1.05较合适。    

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