黄河源区高寒草地植被覆盖度反演模型精度评价

植被覆盖度是许多气候、水文、生态等模型的重要输入参数,其估算精度的提高对相应模型的改进及模拟精度的提高具有重要的现实意义。本研究以黄河源为研究区域,基于大量与卫星遥感像元空间尺度匹配的实测植被覆盖度数据,评估了回归模型法、像元分解法、神经网络算法三种常用植被覆盖度遥感估算方法的反演精度。结果表明:回归模型法中基于归一化植被指数(NDVI)的反演精度高于其他植被指数;像元二分法中,变量因子(L)的加入不能显著提高反演精度;反向传播(BP)神经网络算法应用植被指数替换卫星遥感反射率数据作为驱动数据,反演精度显著提高。因此,通过比较和优化可以提高植被覆盖度的反演精度,但每类反演方法的最高反演精度差异不显著。     

Landsat8数据植被覆盖度遥感反演模型研究

植被覆盖度遥感反演模型是定量的描述一定区域内植被的覆盖情况.本文主要利用Landsat8影像资源,采用优化土壤调节植被指数,依托像元二分模型建立植被覆盖度估算模型.同时利用均方根误差函数对其估算模型进行验证,直观地反应估算模型的精度.     

2001-2010年青藏高原草地生长状况遥感动态监测

基于1 970个地面实测数据,结合MODIS EVI和NDVI数据,利用留一法交叉验证方法确定了适合青藏高原地区草地生长状况的遥感反演模型,估算了2001-2010年草地生物量干重空间分布格局,分析了近10年草地生物量变化动态.结果表明:青藏高原地区MODIS的NDVI较EVI能更好地估算草地生长状况,指数模型反演的草...     

基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型适用性分析

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...     

基于无人机高光谱影像的植被覆盖度遥感估算模型比较

为了探寻光谱解混模型估算植被覆盖度的精度及适用性,对广东省中山市民众镇义仓村内的一块香蕉林地,利用无人机高光谱数据,比较了3种植被覆盖度估算的经典模型(像元二分模型、Carlson模型和Baret模型)以及目前较为常用的3种光谱解混模型(线性光谱混合模型(Linear Mixed Model, LMM)、后验多项式非线性混合模型(Polynomial Post-nonliner Mixing Model,PPNMM)和考虑光谱变异的正态组分模型(Normal Compositional Model,NCM))估算植被覆盖度的效果. 实验结果表明:像元二分模型高估了植被覆盖度;Carlson模型低估了植被覆盖度;Baret模型在低植被覆盖度区域内高估了植被覆盖度、在高植被覆盖度区域内低估了植被覆盖度;LMM模型在高植被覆盖度区域有较好的估算效果;PPNMM模型在低植被覆盖度出现小幅度高估;NCM模型估算的效果最佳.     

遥感技术在森林健康研究中的应用

遥感技术以提供宏观、连续、动态的信息为森林健康研究提供了有效的技术平台.森林植被的健康状态可以通过提取遥感光谱数据及植被参数进行判断和区别,以便于精确、实时地掌握森林健康发生、发展的现状.文章在综合阐述国内外基于遥感技术进行森林健康研究的现状的基础上,结合遥感数据综合性的特征,提出国内外森林健康遥感研究应向高分率、高光谱遥感影像处理技术、模型反演研究方法以及遥感监测预警等方面的发展趋势.     

基于Landsat-TM数据鄱阳湖湿地植被生物量遥感监测模型的建立

建立合理的经验模型对地面植被生物量进行遥感监测是可行的方法．利用遥感影像获得的植被指数和实地得到的生物量做回归统计分析,得到近似的地面生物量估算模型,这种模型的合理性取决于数据处理的水平和样本数据的大小．任何模型在具体应用时都需要根据实际情况进行改进,生物量估算模型更是如此．该文首先说明了回归分析的理论依据和适用条件;然后基于大量的实地测量数据,选取了若干种植被指数,分别进行了植被指数与生物量的线性和非线性回归分析,结果表明,非线性回归得到的结果更优．但是不同于以往的是,该文从统计学的角度对这种结果做了进一步说明,指出这种分析的局限性,说明了模型的适用条件,希望结果能为比较准确地实施遥感监测和湿地调查提供参考。     

祁连山典型小流域高寒草地生物量估算及空间分布特征

以祁连山八宝河流域为例,实地采集的数据为基础,利用统计分析方法,估算了流域内高寒草甸与高寒草原的生物量,并结合实测的归一化植被指数(NDVIGS)和同期的多光谱遥感影像(NDVILD),建立了流域内高寒草地生物量的估算模型,并对流域内草地生物量进行了估算。研究结果表明:研究区内草地地上平均生物量为216.78g/m2,地下平均生物量为2 985.07g/m2。基于遥感估算高寒草地地上生物量的最优模型为指数函数(n=40,R2=0.731,P0.01),经与实地数据检验,精确度达到72%,模型适合高寒草地地上生物量的估算。基于遥感估算八宝河流域高寒草地地上生物量最高为459.54g/m2,最低生物量为45.12g/m2,地上总生物量为0.198×109 kg。     

基于高光谱的湿地植被冠层叶绿素反演研究

植被冠层叶绿素含量直接反映植物的生长健康情况.以三江平原洪河湿地自然保护区为研究区,采用地面实测光谱数据为数据源,通过对光谱数据预处理以及特征参数(植被光谱指数、吸收特征)提取,在冠层尺度上,利用统计方法分析了植被叶绿素的敏感波段,并对植被叶绿素含量和光谱特征参数进行了相关性分析,最后,构建了植被叶绿素冠层反演模型并进行了验证.结果表明,原始光谱反射率在690~720,755~770nm叶绿素含量具有较高的相关性,植被指数DD与叶绿素含量有非常高的相关性.研究证明,基于吸收特征反演植被叶绿素也是较好的方法之一.     

基于正交试验的植被-土壤像元偏振光谱分析

植被-土壤混合像元是一种在遥感中及其普遍的一种现象,是干旱地区遥感中研究植被分布的热点问题.通过对不同面积比例情况下的植被-土壤混合像元偏振高光谱进行定性以及定量的正交试验分析,并选取了四种常见的植被指数与吸收谷深度这一光谱特征参数进行建模分析.结果表明,偏振角、探测角和植被像元面积比例都会对其偏振高光谱特征产生影响,正交试验结果表明植被面积比例对植被-土壤混合像元偏振高光谱的影响最大,而且它和探测角的交互作用也有显著的影响.同时所选取的植被指数与吸收谷深度呈现出良好的相关关系,证明了利用吸收谷深度来估算植被指数的可行性.     

内蒙古典型草原地带草场牧草产量估算的光谱模型

一引言建立草场光谱反射率与产草量的相关关系模型是利用遥感资料估算草场牧草产量的前提。在用卫星资料作农业估产时,新建立的反射率与叶面指数或生物量的关系模型,大多仅限于一种植物。内蒙古草原幅员辽阔,生境类型的差别甚大,天然草场的植被一般又很少是     

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．     

沙河流域地表通量的定量遥感估算

地表通量遥感估算对植物长势监测、灾害监测和地区能量水循环研究具有重要的现实意义.本文选取北京市沙河流域2002-10-16和2003-04-07LandSat TM影像反演研究区春秋季地表特征参数和地表通量,结合地面观测资料,利用二层遥感模型对该地区的植被、土壤地表通量分别进行了遥感估算.结果表明,研究区地表能量平衡各分量具有明显的时空特征.春、秋季晴日植被通量和土壤通量的估算结果空间分布态势保持一致,植被通量略大于土壤分量,土壤通量的空间分异性更明显.     

玛纳斯河流域山区雪粒径HJ-1卫星反演

雪粒径是影响雪面能量收支和表征积雪状态的重要参数,利用遥感手段定量反演雪粒径信息对雪水当量估算、流域水资源管理和局地气候变化研究等具有重要意义.针对新疆玛纳斯河流域山区积雪表层粒径地遥感反演,以渐近式辐射传输模型为基础建立雪粒径反演模型,利用HJ-1卫星多光谱数据得到玛纳斯河流域山区冬季积雪期和春季融雪期的雪粒径反演结果,并利用地面实测数据对反演结果进行验证,最后分析雪粒径随海拔的分布特征.结果表明:建立的雪粒径反演模型能够较好地描述雪粒径与卫星遥感信号间的定量关系;雪粒形状对反演结果影响较大,当选择适当的雪粒形状时,雪面粒径反演值与实测值较为吻合;海拔对雪面粒径的分布影响较大.     

小波包分析在Hyperion数据提取农田土壤有机质含量中的应用研究

基于星载高光谱遥感影像Hyperion数据,运用连续统去除,小波包分析等技术,探索土壤有机质含量遥感定量提取的新方法.作者对采样点的反射率光谱曲线进行连续统去除、小波包分析处理、连续统去除后的光谱再进行小波包分析,研究了土壤有机质含量与反射率光谱及其变换形式的相关性系数,并建立了13个多元线性回归模型,经分析认为连续统去除后的光谱比原始光谱建立的模型效果好,而小波分析处理的光谱建立的模型的预测能力和精度均比未进行小波分析光谱的反演模型高,其中高频信号的效果要优于低频信号的效果.从研究结果可以看出把小波包分析方法引入到地物特征波谱的增强处理中对于提高定量遥感反演的精度具有良好的效果.     

扬花期冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演研究

利用扬花期冬小麦实测冠层高光谱数据与同步叶面积指数(LAI)数据,分析350～1 000 nm波段范围内冠层反射率与LAI之间的相关性,分别在蓝波段、红波段、绿波段及近红外波段选取光谱特征波段,并用其计算6种被广泛应用于植被LAI反演的植被指数.通过相关分析、回归分析等统计方法,构建扬花期冬小麦LAI反演模型并进行真实性检验.研究结果表明,6种植被指数与冬小麦LAI均具有显著相关性,其中NDGI和EVI反演模型效果较好,拟合方程决定系数R~2均高于0. 6,分别为0. 634和0. 623.最后通过精度验证,得出结论:EVI反演模型R~2最高,为0. 779,故选取EVI为自变量的二次模型为扬花期冬小麦LAI最佳反演模型.研究可为作物长势监测及产量估算等提供一定的理论依据.     

红透山地区植被异常遥感信息提取及其找矿意义

为了解决遥感技术在高植被覆盖区的应用受到较大限制的问题,在充分考虑植被反射光谱特征及其在TM数据波段响应基础上,对TM5,TM4,TM2/TM3多光谱遥感数据进行主成分分析并拉伸处理.矿化区植被与背景区植被表现出明显的区别,矿化区植被呈暗红色,而背景区植被则表现为鲜艳的粉红色;对上述影像数据进行监督分类,结果表明该方法可以很好地突出由矿化蚀变导致的植被异常信息.该方法对东北高植被覆盖区遥感地质勘查具有一定的借鉴意义.     

多背景条件下铁矿区降尘量的光谱反演实验研究

我国一些矿区的粉尘污染比较严重，利用遥感技术可实现全面、快速的降尘量监测.在铁矿区开展四类典型背景下的级差降尘光谱测量实验，研究不同背景下降尘量的反演精度差异.结果显示，对于高光谱模型(350~2500nm)，基于900nm光谱吸收指数(SAI)建模时植物背景反演精度最高(误差为4.92g/m²)；基于统计方法获得优势波段进行反演，发现植被和油毡楼顶的反演精度较高(误差分别为6.02和7.35g/m²).对于多光谱模型(按Landsat-8 OLI波段设置)，亦是植物和油毡楼顶背景在第7波段反演精度较高(误差分别为6.19和7.93g/m²).综合来看，植物背景下的降尘量反演精度最高，可作为降尘遥感监测的首选；若受限于生长季，可优先选择油毡楼顶背景.在无高光谱数据时，则以多光谱的第7波段为首选反演波段.     

三江源自然保护区植被覆盖度遥感估算

采用了基于重归一化植被指数的像元二分模型,并结合实测数据和相关辅助数据,对三江源自然保护区2007年的植被覆盖度进行了估算和精度验证.植被覆盖度实测值和遥感估算值之间的线性相关系数达到了0.9017,平均精度为81.52%.结果表明使用此方法进行大面积植被覆盖度的遥感估算是有效可行的.     

基于SVR的GF1号遥感影像森林蓄积量估测

国产高分辨率卫星遥感影像已成为森林资源调查和监测的重要数据源。基于国产卫星遥感的森林蓄积量估算成为重要的研究方向之一。本研究以福建省将乐县为研究区,选择国产高分辨率高分一号卫星2 m分辨率遥感影像为主要数据源,加以辅助野外实地调查数据,分别采用多元线性回归和SVM(support vector machine)回归方法开展亚热带针叶林蓄积量估算效果评价研究。首先,从融合影像中提取遥感因子,包括11个光谱因子和10个纹理因子等;其次,对21个遥感因子进行相关性分析,选取皮尔森相关系数较大的6个遥感因子;第三,应用多元线性回归和支持向量机回归(support vector regression,SVR)对所选遥感因子建立模型,选取最优模型反演将乐县蓄积量分布图。结果表明:支持向量机回归(SVR)估测蓄积量的模型预估精度达到98. 22%。