共查询到20条相似文献，搜索用时 811 毫秒
1.
目前遥感技术是估测区域森林生物量的有效手段。基于TM影像和样地数据,分析了从TM影像中提取的17个自变量与森林生物量的相关性,并用多元逐步回归法建立森林生物量模型,用于估算2009年北京山区森林生物量。提取的17个自变量中红光波段(TM3)、土壤校正植被指数(SAVI)和主成分分析的第三分量(PC3)为较好的解释变量,据此建立的生物量模型的相关系数较高(R2=0.869),估算得到北京山区森林生物量总计达1 088.38万t,平均生物量密度为35.2 t.hm-2。北京山区多数地方的森林生物量介于20-30 t.hm-2,大于30 t.hm-2的森林生物量主要分布在北部山区,表明北京森林质量不高,但提高的潜力很大。 相似文献
2.
基于高光谱和数码照相技术的苹果花期光谱特征研究 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】旨在探索苹果花期的光谱特征和敏感波段。【方法】以栖霞市为研究区,利用苹果花期数码照片监督分类,提取苹果花树比和花叶比指标信息,通过与同步高光谱探测数据的相关分析,研究苹果树花期光谱特性,确定其敏感的光谱波段。【结果】苹果树花期光谱特征主要表现为对蓝光和红光的吸收、对绿光的反射,和对750～1 300 nm近红外的强烈反射。其光谱特征变化与花叶比和花树比指标呈现较好的相关性,敏感波段范围为400～530 nm的蓝青光和570～700 nm的橙红光,以及中等花树比果树760～1 350 nm的近红外。【结论】该研究提出了高光谱遥感与数码照相技术相结合的有效方法,初步探明了苹果树花期的光谱特征,为苹果园地信息提取、营养诊断和苹果生产管理的实时性与信息化提供了理论依据和技术支撑。 相似文献
3.
用MODIS数据预估森林可燃物湿度的研究 总被引：2，自引：1，他引：1
可燃物湿度(FMC）是决定森林火险和火行为的一个重要因子.为了快速有效地获得FMC,该文使用中分辨率成像光谱仪(MODIS)的短波红外(SWIR)和近红外(NIR)波段反射率、NIR和红光波段反射率估算了内蒙古乌素图林区的FMC,并用2004和2005年的实测数据进行了验证.结果表明,使用SWIR和NIR波段反射率能够更好地估算森林植被的FMC,其R2可以达到0.36.虽然该R2值比草地和灌木林地的要低,但是仍然能够提供有效的森林湿度的空间分布,在预测大面积的森林火灾行为时有一定的实用性. 相似文献
4.
基于FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的单波段反射率和NDVI差异性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现FY-3A/MERSI数据产品与Terra/MODIS数据产品的衔接,利用统计方法,对FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的红光、近红外波段反射率和NDVI的相关性进行了分析。结果表明:FY-3A/MERSI和Terra/MODIS数据中红光、近红外波段反射率和NDVI值具有极显著的相关性,相关系数均超过0.93;在不同的土地覆盖类型中,FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的单波段反射率和NDVI值不同,但FY-3A/MERSI计算的NDVI值均小于Terra/MODIS计算的NDVI值,并且NDVI平均值的日变化大于红光和近红外波段反射率平均值的日变化。 相似文献
5.
《江苏农业科学》2017,(8)
利用花生生物物理参数和冠层高光谱数据,基于光谱一阶微分技术,选取对生物量敏感的波段组成高光谱植被指数,建立花生叶鲜生物量的高光谱遥感估算模型。结果表明,花生叶鲜生物量在绿峰525~556 nm、红谷645~689 nm和近红外710~900 nm波段范围反射光谱与花生叶鲜生物量有极显著相关关系。高光谱反射率与叶鲜生物量在大部分可见光区和近红外波段呈显著相关,并且在可见光红光波段呈负相关,在近红外波段呈极显著正相关。花生光谱反射率与花生叶鲜生物量相关的近红外、红光波段的敏感波段分别为770、673 nm,用这2个波段构建植被指数,组成高光谱归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和再次归一化植被指数(RDVI),并构建生物量反演模型;相对于NDVI、DVI、RDVI建立的简单线性函数估测模型,RVI所构建的花生叶鲜生物量估测模型的预测精度较高。 相似文献
6.
基于中巴资源卫星数据的水稻种植面积监测——以梁平县为例 总被引：3，自引：0，他引：3
以Landsat TM影像数据为参照标准, 中巴卫星CBRES CCD影像为基础数据, 并结合土地利用现状图与实地考查资料, 综合应用了RS和GIS技术手段, 对重庆市梁平县进行地物分类和水稻种植面积提取, 获得的研究区水稻种植信息与TM数据提取的结果相比较, 精度达到92.37%. 通过试验研究得到以下初步结论: (1) 利用CBRES-02 CCD数据提取研究区的水稻种植面积可以得到比较满意的效果. (2) 水稻识别精度受到海拔高度与地形因素的影响, 海拔越低, 地势越平坦, 水稻分布越集中, 水稻识别精度越高; 海拔越高, 地形条件越复杂, 地块越破碎, 水稻识别的精度越低. 相似文献
7.
在分析TM原始波段图像信息特征的基础上,提出了原始图像合成方案,即在可见光组(TM1、2、3),近红外波段(TM4)和中红外光组(TM5、7)中各取一波段合成图像,可获满意的效果。提取最佳立地信息的方法是:单波段直方图均衡化或线性扩展、多波段主成分变换。处理后的合成方案为:直方图均衡化的TM5、2和突出植被信息的第二主成分图像组成最佳方案。处理前后的合成方案相比,后者图像色彩鲜艳,色调明快,地物类型边界清晰,立地信息判读效果甚佳。 相似文献
8.
棉花高光谱植被指数与LAI和地上鲜生物量的相关关系研究 总被引：1，自引：1，他引：0
通过测试棉花关键生育阶段350～2 500 nm波段的冠层高光谱数据,用近红外波段760～850 nm及红光波段650～670 nm的2个范围内的波段,组成了高光谱归一化植被指数(NDVI)和800和670 nm两个波段组成修改型二次土壤调节植被指数(MSAVI2),分别与棉花叶面积指数(LAI)和地上鲜生物量进行相关分析,结果表明,棉花NDVI和MSAVI2与LAI和地上鲜生物量两个参数均以幂指数相关关系为最佳(RNDVI-LAI=0.729 1·,RMSAVI2-LAI=0.743 6·,n=81;RNDVI-鲜生物量=0.742 6·,RMSAVI2-鲜生物量=0.791 1·,n=59), MSAVI2与LAI和地上鲜生物量的相关性均高于NDVI与LAI和地上鲜生物量的相关性,说明MSAVI2较NDVI能更好的消除土壤背景对反射光谱造成的影响,能较精确的提取反映棉花生长状况的叶面积指数和生物量信息. 相似文献
9.
《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2014,(3)
基于高分辨率遥感数据的树种光谱特征分析对树种识别具有极其重要的意义。以呼和浩特市World View-Ⅱ影像为数据源,分析11个树种及草类的影像光谱特征。研究结果表明:各树种及草类均在近红外1和近红外2波段有较高的反射率,而在红光和红边波段有较低的反射率;在绿光、红边、近红外1、近红外2波段,草类的反射率均值明显高于其他树种,在红边、近红外1、近红外2波段,草类可与大多数针叶树种区分开来;各树种及草类在海岸、蓝、绿、黄波段可分性不大,在红、红色边缘、近红外1、近红外2波段可分性较大。 相似文献
10.
利用Landsat TM5 数据,结合地面调查,对我国鲁西黄泛平原典型地区菏泽市的杨树人工林碳储量进行测算。
结果表明:单木生物量模型lnB =2.486lnD -2.415(R2 =0.879,P 0.05),拟合效果较好;基于TM5 影像提取的包
括6 个原始波段(TM1 ~ TM5、TM7)的光谱反射率、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、
主成分变换得到的3 个主分量及缨帽变换得到的亮度、绿度和湿度等在内的15 个参数,及单波段反射率线性或非
线性变换后产生的11 个新参数,通过多元回归分析建立生物量遥感回归模型B = 1 765.412 + 7 378.884ln4 +
2 113.781 ⅹ1/ 4 + 14.541 ⅹ1/ 1 (R2 =0.754,P 0.01),检验结果表明模拟值与实测值平均相对误差为7.65%,预
测精度较高。据该生物量遥感回归模型估算得出菏泽市杨树人工林碳储量为13郾93 Tg,占山东省森林植被总碳储
量的25郾39%;林木碳密度为43.82 t/ hm2 ,比全国杨树林平均碳密度高21.82%。菏泽市73.22% 的杨树人工林碳
密度小于57 t/ hm2 ,固碳增汇潜力巨大。 相似文献
11.
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,调控着植被与大气之间的物质与能量交换,在生态环境脆弱的我国西北部开展植被LAI的研究对阐明该地区植被对气候变化和人类活动的响应特征具有重要的科学意义。利用LAI-2200和TRAC仪器观测了新疆喀纳斯国家级自然保护区森林和草地的有效叶面积指数(LAIe)和真实LAI,构建了其遥感估算模型,生成了研究区LAIe和LAI的空间分布图。在此基础上,分析了LAI随地形因子(海拔、坡度、坡向)的变化特征,探讨了将其应用于估算研究区森林生物量密度的可行性,并评估了研究区MODIS LAI产品的精度。结果表明:研究区阔叶林、针阔混交林、针叶林、草地LAIe的平均值分别为4.40、3.18、2.57、1.76,LAI的平均值分别为4.76、3.93、3.27、2.30。LAIe和LAI的高值主要集中分布在湖泊和河流附近;植被LAI随海拔、坡度和坡向的变化表现出明显的垂直地带性的特点。LAI随海拔和坡度的增加呈现先增加后减小的变化趋势,坡向对针叶林和草地LAI的影响明显,但对阔叶林和针阔混交林LAI的影响较弱;森林生物量密度(BD)随LAI增加而线性增加(BD=44.396LAI-25.946,R2=0.83),研究区森林生物量密度平均值为120.3 t/hm2,估算的总生物量为5.0×106t;MODIS LAI产品与利用TM数据生成的LAI之间具有一定的相似性(森林R2=0.42,草地R2=0.53),但森林和草地的MODIS LAI产品分别比利用TM数据生成的LAI偏低16.5%和24.4%。 相似文献
12.
Mapping Spatial and Temporal Variations of Leaf Area Index for Winter Wheat in North China 总被引：2，自引：0，他引：2
YANG Peng WU Wen-bin TANG Hua-jun ZHOU Qing-bo ZOU Jin-qiu ZHANG Li 《中国农业科学(英文版)》2007,6(12):1437-1443
Leaf area index(LAI)is an important parameter in a number of models related to ecosystem functioning,carbon budgets,climate,hydrology,and crop growth simulation.Mapping and monitoring the spatial and temporal variations of LAI are necessary for understanding crop growth and development at regional level.In this study.the relationships between LAI of winter wheat and Landsat TM spectral vegetation indices(SVIs)were analyzed by using the curve estimation procedure in North China Plain.The series of LAI maps retrieved by the best regression model were used to assess the spatial and temporal Variations of winter wheat LAI.The results indicated that the general relationships between LAI and SVIs were curvilinear,and that the exponential model gave a better fit than the linear model or other nonlinear models for most SVIs.The best regression model was constructed using an exponential model between surface-reflectance-derived difference vegetation index(DVI)and LAI,with the adjusted R2(0.82)and the RMSE(0.77).The TM LAI maps retrieved from DVILAI model showed the significant spatial and temporal variations.The mean TMLAI value(30m)for winter wheat of the study area increased from 1.29(March 7,2004)to 3.43(April 8,2004),with standard deviations of 0.22 and 1.17,respectively.In conclusion,spectral vegetation indices from multi-temporal Landsat TM images can be used to produce fine-resolution LAI maps for winter wheat in North China Plain. 相似文献
13.
应用遥感数据反演针叶林有效叶面积指数研究 总被引：7，自引：0，他引：7
以红壤丘陵典型区千烟洲及其周边为研究区,利用陆地卫星TM图像数据和同期野外实测的37个针叶林样地有效叶面积指数数据,分析了遥感植被指数与湿地松、杉木林、马尾松和针叶林总体之间的相关关系,进而分别建立了遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数间的线性与非线性回归模型.研究表明,遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数存在较好的相关性,但不同林型之间的相关系数存在一定差异;所建立的针叶林有效叶面积指数遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高. 相似文献
14.
红壤丘陵区针叶林有效叶面积指数遥感反演模型 总被引：11，自引：0，他引：11
以红壤丘陵典型区千烟洲及其周边为研究区，利用陆地卫星TM图像数据和同期野外实测5的37个针叶林样地有效叶面积指数数据，分析了遥感植被指数(NDVI)与湿地松、杉木林、马尾松和针叶林总体之间的相关关系，进而分别建立了NDVI与不同林型针叶林有效叶面积指数间的线性与非线性回归模型。研究表明，NDVI与不同林型针叶林的有效叶面积指数存在较好的相关性，但不同林型之间的相关系数存在一定差异；所建立的针叶林有效叶面积指数遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高。 相似文献
15.
应用遥感数据反演针叶林有效叶面积指数 总被引：11，自引：2，他引：11
以红壤丘陵典型区千烟洲及其周边为研究区,利用陆地卫星TM图像数据和同期野外实测的37个针叶林样地有效叶面积指数数据,分析了遥感植被指数与湿地松、杉木林、马尾松和针叶林总体之间的相关关系,进而分别建立了遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数间的线性与非线性回归模型.研究表明,遥感植被指数与不同林型针叶林有效叶面积指数存在较好的相关性,但不同林型之间的相关系数存在一定差异;所建立的针叶林有效叶面积指数遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高. 相似文献
16.
基于分段方式选择敏感植被指数的冬小麦叶面积指数遥感反演 总被引：8，自引：0，他引：8
【目的】考虑到利用单一植被指数（VI）反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳VI组合以提高LAI反演的精度。【方法】通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合VI来实现LAI的最终反演,并利Landsat5 TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用。【结果】以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以及饱和性问题,联合反演的结果明确优于单一植被指数反演精度。【结论】通过分段选择最佳植被指数形成联合VI可以有效提高LAI反演精度。 相似文献
17.
基于HJ-IACCD数据的辐射传输模型反演叶面积指数研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古自治区赤峰市克斯克腾旗贡尔大草原为研究对象,利用HJ-IA的CCD数据进行叶面积指数反演。采用辐射传输模型PROSPECT和SAIL模型,根据贝叶斯理论回归反演LAI,获取LAI反演效果图。同时利用同步野外实测地面数据对反演LAI进行检验,发现两者存在较好的一致性,相关系数达0.696。最后对误差进行分析。结果表明,利用HJ-IA的CCD数据反演LAI,可较好地反映地面状况,具有较高的应用价值和广阔的应用前景。 相似文献
18.
基于MISR数据大兴安岭地区叶面积指数反演及尺度转换验证研究 总被引：1，自引：1，他引：0
叶面积指数(LAI)是气候研究和生态研究中重要的植被冠层结构参数,遥感技术为快速获取大面积叶面积指数提供了有效途径。大兴安岭地区是我国重要的生态功能区,本文以大兴安岭为研究区域,根据森林林分特征,采用基于物理过程的4-Scale几何光学模型,利用多角度MISR遥感数据反演该区域叶面积指数数据。几何光学模型特点在于参数具有物理意义,考虑地面反射的热点效应,模型反演过程不依赖于样本数据适用于大区域反演研究,MISR数据提供同一区域多角度遥感数据,有效解决了单一观测角度植被指数和叶面积指数函数关系饱和点低的问题。由于地面验证数据空间尺度无法满足MISR数据的空间分辨率,本文采用TM数据对样地实测叶面积指数数据进行尺度转换,针对不用坡向叶面积指数空间异质性进行分析,讨论不同空间分辨率验证数据的合理性,研究表明大兴安岭区域使用600m空间分辨率验证数据对MISR数据反演结果检验最优,该分辨率下叶面积指数变化随空间尺度变化趋于稳定,并较好地避免了2种遥感数据几何配准带来的误差。结果表明:4-Scale几何光学模型适用于我国大兴安岭地区森林叶面积指数反演,实验中MISR数据反演叶面积指数的平均绝对误差为25.6%、均方根误差为0.622。本研究为大兴安岭地区叶面积指数大区域快速定量反演提供了研究基础。 相似文献
19.
以2010年TM影像为数据源,结合实测叶面积指数(LAI)数据,采用逐步回归方法,分析滁州市森林叶面积指数与植被指数关系并建立估测模型。结果表明:在0.01显著水平下,地面LAI和NDVI、RVI、SAVI的相关性分别为0.899、0.868、0.853;以NDVI为自变量构建的指数函数关系模型与LAI相关系数最高,相关性达0.839,LAI预测精度达78.96%;以NDVI、RVI、SAV为自变量构建的多元线性回归模型与LAI相关性达0.917,LAI估测平均精度达83.36%,符合森林资源监测要求。研究结果为使用遥感数据进行滁州市大面积森林质量监测、森林分布变化提供依据和技术支持。 相似文献
20.
本文比较分析了三种基于MODIS数据生成的LAI遥感产品(MOD15 LAI、MCD15 LAI和GLASS LAI)在浙江省的差异;以地面观测的LAI结合TM遥感数据生成的30 m分辨率LAI数据(LAITM)为参考,评价了它们在浙江省天童山常绿阔叶林地区的可靠性。研究发现,三种LAI遥感产品在可靠性、大小、空间格局及变化趋势上均存在显著差异:GLASS LAI表现优于MOD15 LAI和MCD15 LAI,GLASS LAI与LAITM具有较好的相关性(R2=0.61,RMSE=1.20),而MOD15 LAI和MCD15 LAI与LAITM的一致性较差(RMSE分别为1.42和1.63)。2003—2012年期间,基于GLASS LAI得到的浙江省LAI年平均值(2.13 m2/m2)分别高出MOD15 LAI和MCD15 LAI约23%和12%;而GLASS LAI年最大值的10年平均值(3.82 m2/m2)比MOD15 LAI和MCD15 LAI的值都偏低约30%。2003—2012年期间,GLASS LAI年平均值在浙江省显著升高和下降的面积比例分别为16.6%和14.7%;MOD15 LAI和MCD15 LAI分别在全省21.8%和13.7%的地区呈明显下降趋势,明显升高地区分别仅占1.2%和4.0%。三种LAI遥感产品的全省年平均值方面,GLASS LAI具有较大的年际波动,但趋势不明显;MCD15 LAI略有下降;而MOD15 LAI呈现较为明显的下降趋势(0.02 m2/m2,P=0.06)。 相似文献