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PROSPECT+SAIL模型反演叶面积指数的较强适用性植被指数的筛选

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.     

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。     

基于NDVI的鹤壁市植被覆盖动态分析研究

本文采用较高分辨率的2000年ETM+影像和2007年TM影像,对该地区进行归一化植被指数处理,在此基础上进行植被覆盖度反演,并合理地确定植被覆盖等级分类标准,由此得到植被覆盖等级分类图,对比分析鹤壁市植被覆盖度变化情况。     

基于WorldView-Ⅱ影像的呼和浩特市片区绿地覆盖信息提取

高精度城市绿地覆盖信息的获取在园林城市建设中具有十分重要的意义。利用高空间分辨率WorldView-Ⅱ数据,通过阴影消除,用6种植被指数提取研究区绿地信息,计算绿地覆盖率,结果表明:未消除影像阴影,绿地面积将少提取0.807 km2;NDVI、EVI、ARI1、SAVI提取绿地的精度都达到100.00%,SRI、ARVI提取绿地的精度达到99.99%;研究区绿地覆盖率为23.322%。     

基于遥感技术的城市热岛效应研究综述

该文对城市热岛效应的概念、产生原因及其危害进行了介绍,着重论述了遥感技术在城市热岛效应研究与监测过程中的作用,并综述了福州、北京、南京和武汉四个城市的热岛效应研究。     

一种改进的彩色城市倾斜航空影像植被提取方法

KSW熵自动阈值法是面向对象的不需要先验知识的单阈值分割方法,但是面对背景复杂的彩色城市倾斜航空影像,其分割效果有待进一步提高。提出一种改进KSW熵自动阈值法对彩色城市倾斜航空影像植被进行提取,即结合改进的归一化植被指数以及几何特征来进行城市倾斜航空影像的分割。实验证明,该方法能够很好地提取植被,且普适性好。与传统KSW熵自动阈值法相比较,分割效果令人满意。     

基于遥感的上海城市热岛效应与植被的关系研究

选择2001年3月和7月上海地区的陆地卫星ETM+影像,利用ETM+热红外亮温计算模式将6波段影像灰度值转换成像元亮温,由此直接表征地表温度分布,对城市亮温热岛的空间分布特征、强度变化及其相关影响因素进行了概括.通过提取归一化植被指数(NDVI),并基于统计方法对不同下垫面类型的局域亮温和NDVI进行回归分析,一致证明亮温与植被水平呈明显负相关,且植被降低下垫面温度的效果夏季强于春季;对回归方程斜率的比较又揭示出植被对地面温度的影响受下垫面用地类型结构的制约;增加相同水平的植被,夏季白天降温程度在植被面积占优势的地区不及非植被或少植被区.建议应根据不同类型的下垫面环境进行针对性的植被规划.     

稻麦系统产量与多类型高光谱特征变量的相关分析

为了解稻麦系统作物冠层高光谱特征与其系统产量的关系,进而实时动态监测作物长势与产量情况,分析水稻和小麦系统产量与多类型高光谱特征变量之间的关系.选择相关性较好的光谱波谱与变量参数,并分别建立最佳回归预测模型.结果表明,水稻系统产量的估测以多变量回归模型为最优,红边内一阶导数的总和(Sr)与蓝边内一阶导数的总和(Sb)的归一化值(Sr-Sb)/(Sr+Sb)、Sr和红边位置(λr)3个变量对水稻系统产量有较大的影响(R2=0.739),估测精度为88.24%;小麦系统产量的估测以Sr的指数模型为最优(R2=0.780),估测精度为66.43%.红边光谱区域的高光谱变量与光谱指数用于估算稻麦系统作物长势与产量较为有效,可用于定量、准确监测稻麦系统产量.     

利用树轮资料和植被指数估测青海云杉林地上净初级生产力

利用MODIS产品MOD13A3、样地调查数据和树轮资料等数据,构建回归模型以估测祁连山森林保护区的青海云杉林地上净初级生产力(ANPP).结果表明:经质量权重S-G滤波后,回归模型的估测精度有所提高;2000-2013年祁连山森林保护区青海云杉林ANPP呈现波动上升的趋势,空间分布特征为东南多西北少,多年平均森林ANPP为51.34~274.24 g·m~(-2);青海云杉林ANPP与降水和温度呈正相关,受温度变化影响较小,降水成为影响其变化的主要因子.