融合植被指数的3 D-2D-CNN高光谱图像植被分类方法

对于基于高光谱图像的植被分类,利用三维卷积神经网络和空谱结合可以取得良好的效果。但存在计算代价大、参数过多容易过拟合等问题。基于此,设计了一种三维卷积与二维卷积相结合的深度网络,通过数据分块的思想减小了计算量;并提出了一种融合植被指数的特征提取方法,改善了现阶段因高光谱图像样本数量少、光谱层间信息相关度高,造成的容易过拟合的问题。在植物园数据集、IP数据集和PU数据集上的实验结果表明该算法以较低的计算复杂度取得了出色的分类效果,具有较好的应用价值。     

雅鲁藏布江流域NDVI时空分布及与降水量的关系

对雅鲁藏布江流域归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时空变化特征分析的同时,把流域站点降水量点数据插值成与流域NDVI相一致的空间Grid数据,并对流域NDVI与降水量的关系进行了分析.考虑到降水量插值误差的存在,分析了流域站点NDVI与降水量的关系.结果表明,流域与流域站点NDVI与降水量均具有较强的季节性与时间上的一致性.其线性相关系数与对数相关系数都在0.7以上.     

基于CASA模型和SEVI指数的福建省植被NPP遥感估算与分析

植被净初级生产力(NPP)是评估陆地生态系统碳汇和调节过程的重要指标,但遥感影像上崎岖地形造成的光学辐射传输畸变会降低植被NPP估算精度.为了消除地形对山区植被NPP模型估算的影响,以福建省为研究区,利用阴影消除植被指数(SEVI)改进CASA模型中的植被光合有效辐射吸收比率因子(FPAR)计算模型,进行福建省2005...     

基于DART模型的盐地碱蓬植被指数饱和问题分析

植被指数饱和问题直接影响植被参数的遥感估算精度.基于DART模型定量分析盐地碱蓬群落植被指数对LAI的响应,讨论不同植被指数的饱和问题,研究发现:1)盐地碱蓬LAI与株数之间呈显著线性相关,R²为0.99,RMSE为0.008.2) TSAVI抗饱和性最好,NDVI及RVI次之,EVI、SAVI一般,PVI、MVI及MSAVI最差.3) RVI、NDVI及TSAVI敏感度最优,且LAI<0.68时,S_RVI>S_NDVI>S_TSAVI;0.68≤LAI<2时,S_NDVI>S_RVI>S_TSAVI;LAI≥2时,TSAVI最优,RVI和NDVI出现饱和现象;EVI、SAVI对LAI敏感性一般;剩余3种植被指数对LAI的敏感性弱.对于辽河口滨海湿地典型植被盐地碱蓬,结合实测LAI数据,初步分析认为TSAVI、NDVI及RVI可以作为较强适用性植被指数来进行相关研究,能够区分不同LAI下的盐地碱蓬群落.     

云南省建水县石漠化修复模式评价

基于1992—2017年LandsatTM数据、建水县森林资源二类调查数据及云南省石漠化监测数据,借助Mann-Kendall突变分析和趋势分析等方法,探讨近25年云南省建水县植被的时空变化特征及不同石漠化修复模式下的植被恢复情况。结果表明:1)25年间,建水县植被覆盖整体上呈上升趋势,平均增速为0.065%/10a,以2008年为界,增速由之前的0.077%/10a增加到0.475%/10a;2)25年间,建水县植被覆盖呈增加趋势的区域、无显著变化区域及呈减少趋势的区域面积占比分别为55.32%,34.44%和10.24%;3)对于不同修复模式,在10年的修复时间范围内,纯生态林模式与混交生态林模式下植被恢复效果差别不大,而在25年的修复时间范围内,混交生态林模式下植被修复速率明显优于纯生态林修复模式,优势主要展现在修复后期。短期内,纯生态林模式中阔叶树和桤木的植被修复效果较好;从长期看,云南松和车桑子是较好的修复树种。混交生态林模式中,针叶混交林修复速率在10年和25年修复时间范围内均表现最优,是较好的混交模式。研究结果揭示了不同治理模式对植被恢复的效果,可为优化石漠化区域生态修复...     

一种利用可见光波段无人机遥感的林下植被覆盖识别方法

利用可见光无人机遥感数据,通过分析不同地物在像元和对象尺度上的光谱信息,建立一种利用归一化红绿差异指数NGRDI特征并结合面向对象思想的林下植被覆盖识别方法,并对试验区和验证区开展方法应用与适应性分析. 分析结果表明：NGRDI在像元尺度可以很好地区分乔木、 草地和裸土,在对象尺度也能较好地区分林下有植被覆盖区域和林下无植被覆盖区域,同时该指数能较好地消除地形因素等影响. 试验区林下植被识别的总体精度为85.9%,Kappa系数为0.78;验证区林下无植被覆盖区域和林下有植被覆盖区域提取的正确率分别为82.9%和95.1%. 故利用可见光无人机影像的NGRDI指数进行林下植被覆盖识别方法是可行的.     

RS-based research on the relationship between vegetation development and groundwater in upper-middle reaches region of the Yellow River basin

The relationship between the groundwater and the surface eco-environment in arid area is very close. In this paper, the authors extracted normalized difference vegetation index (NDVI) and vegetation conditional ratio (VCR) from MODIS images, and analyzed the relationships among NDVI, VCR and the measured data of groundwater of the same location in the research region. Based on this, the depth of groundwater suitable for vegetation growth in the upper-middle reaches of the Yellow River basin has been calculated. The results show that the depth of groundwater suitable for vegetation growth in the research region ranges from 0.8 to 4.5m, and the optimal groundwater depth is 1.2m. The method developed in this study is applicable to research the relationship between the groundwater and land surface vegetation environment on large-scale in arid area.     

祁连山黑河流域NDVI时空变化及其对气候因子的响应

基于GIS和RS技术,利用SPOT-VGT(NDVI)数据和黑河流域15个常规气象站及自动气象观测站的气温.降水量、不同深度的土壤温度、体积含水量等资料,系统分析了黑河流域NDVI的变化特征及其对气候因子的响应特征.通过年平均累积和趋势线分析方法,得出1999-2011年黑河流域NDVI的时空分布特征:年累计NDVI和年均NDVI绝大部分处于增长趋势,只有下游的西部和上游的南部一些地区处于降低趋势;季节累积NDVI和季节平均NDVI绝大部分区域处于增长趋势;在植被退化的阶段,冬季植被退化较其他季节严重;在植被增长的阶段,秋季植被增长较快.通过数理统计方法分析了NDVI对气象因子的响应关系:土壤温度对NDVI的关系能够较好地拟合NDVI的发展趋势,NDVI对气温和降水量的滞后时间大约分别为2旬、1个月,春季NDVI受到前一年11月份和秋季降水量影响较大,总体上土壤水分对NDVI影响较复杂.     

基于缨帽变换和热红外数据的地表温度反演

选取覆盖柳州市的Landsat 5 TM数字影像,利用缨帽变换提取研究区的植被指数,应用辐射传输方程法反演研究区的地表温度;并与传统的热红外卫星遥感技术反演的结果进行比较,分析研究区2001~2011年10年间地表温度的变化。结果表明:比较改进方法和传统方法反演结果的标准差,改进方法的标准差略低,证明了改进方法的可行性和有效性。柳州地区11月份的温度主要集中在15~25℃;10年中,该温区间范围减少,有部分区域逐步向高温区转化,表明柳州地区的城市地表亮温有升高的趋势;柳州地区的高温区主要集中在中心城区,主要是由密集的建筑群和工业、居民日常生活等产生的人为热造成的。     

应用高光谱植被指数反演冬小麦叶绿素的光谱指标敏感性研究

高光谱植被指数反演叶绿素含量的精度除与模型有关外,光谱指标中心波长、波段宽度、信噪比等的差异也会带来一定的影响。本研究基于实测光谱数据,结合波段模拟、噪音分析等方法,研究不同的光谱指标对植被指数反演叶绿素含量的影响,分析用于反演的光谱指标的敏感性,结果表明：(1)最佳中心波长的位置与适用于高低覆盖的植被指数类型有关,反演精度在一定范围内并不随着波段宽度的增加而提高;(2)不同植被指数抗噪声能力有一定的差异,其中DVI、NDVI和SAVI等抗噪能力比较强,MCARI和TCARI抗噪能力比较弱;(3)联合反演模型反演结果为R2=0.7415,RMSE=0.4026,优于MTCI的反演结果,通过模拟HJ1A-HSI,Hyperion等数据,研究出联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定的适用性。