水稻多时相植被指数特征及覆盖度提取研究

为准确快速获取水稻的植被指数特征和植被覆盖度信息,利用无人机采集水稻分蘖期、抽穗期和结实期的多光谱影像数据,选择不同类型的植被指数,利用样本统计法和植被指数交点法,提取并探究水稻3个生长期在地块和像元尺度下的植被指数特征,并运用阈值分割法提取水稻植被信息及覆盖度信息。结果表明,水稻3个生长期内,在像元和地块尺度下均表现出明显的物候特征,且与杂草和树木存在明显区别;多光谱植被指数的植被覆盖度提取精度整体高于可见光植被指数;归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）对水稻3个时期植被覆盖度提取精度最高,提取误差分别为0.40%、0.43%和0.81%,R²为0.77、0.92和0.98,均方根误差（root mean square error,RMSE）为9.09%、2.97%和0.38%;可见光波段差异植被指数（visible-band difference vegetation index,VDVI）提取精度高于超绿红蓝差分指数（excess green-red-blue difference index,EGEBDI）和过绿减过红指数（excess green-excess red index,ExG-ExR）,提取误差分别为4.30%、1.36%和1.60%,R²分别为0.53、0.77和0.80,RMSE分别为14.62%、3.70%和5.50%。该研究成果可为作物长势监测及其植被覆盖度提取提供技术支撑。     

基于无人机RGB影像的苗期油菜识别

无人机可见光遥感具有经济成本低、起降方式灵活等优点,在监测苗期油菜缺苗和植株数量方面具有较好的应用前景。采用大疆Phantom 4 Pro V2.0四旋翼无人机获取油菜种植区的可见光影像,设置1个实验区和4个验证区,对比分析土壤、油菜苗、杂草等地物目标红（R）、绿（G）、蓝（B）波段的DN值,根据各波段DN值的正态分布特性和比值关系构建绿蓝红差异指数（green-blue-red difference index, GBRDI）。利用GBRDI对油菜种植区可见光影像进行计算,绘制不同地物的直方图,将其交点作为图像分割阈值对油菜苗植株进行提取,并与常见的过绿指数（excess green, ExG）、差异植被指数（visible-band difference vegetation index, VDVI）、归一化绿蓝差异指数 （normalized green-bule difference index, NGBDI）的提取结果进行对比。结果表明：相较于ExG、VDVI、NGBDI,GBRDI从杂草等背景地物中提取油菜苗效果更好,精度92.93%,完整性83.63%;在4个杂草长势复杂的验证区,GBRDI指数提取油菜苗的精度和完整性均比VDVI、ExG、NGBDI更高;GBRDI能快速准确地提取油菜苗,分离杂草和土壤等背景地物,可为油菜精细化耕作提供技术参考。     

基于可见光植被指数的乌海市矿山排土场坡面植被覆盖信息提取研究

目的利用可见光植被指数快速准确获取矿山排土场坡面植被盖度，为乌海矿区排土场坡面植被调查提供有效方法。方法选取乌海市典型矿山排土场，通过样方调查法、无人机遥感及可见光植被指数计算筛选适于研究区排土场坡面植被提取的可见光植被指数，并估算其植被盖度，试为排土场坡面植被盖度提取提供新方法。结果结果表明:（1）不同可见光植被指数提取植被效果存在一定差异，其中绿红比值指数（RGRI）和绿蓝比值指数（BGRI）的灰度图中越暗的部分代表植被指数越大，而其他常见可见光植被指数是越亮的部分代表植被指数越大。（2）研究区中不同可见光植被指数灰度图像特征值基本分布在[? 1，1]范围内，由蓝、绿波段构建的归一化绿蓝差异指数（NGBDI）和绿蓝比值指数（BGRI）的灰度图中植被与裸地像元值范围有较大重叠，即存在部分混淆。（3）常见可见光植被指数中，可见光波段差异植被指数（VDVI）可以快速准确提取研究区排土场坡面植被，通过人工目视解译及误差矩阵得到VDVI植被指数提取结果平均识别精度在93.4%，表明VDVI植被指数更加适用于乌海市矿山排土场坡面植被提取，优于其他常见可见光植被指数，利用该方法估算可得研究区坡面植被盖度约20.4%。结论可见光植被指数作为一种非监督分类方法，无需人工选择参考地物即可提取植被，可以作为矿山排土场坡面植被盖度调查的一种新方法，具有广阔的应用前景，同时研究表明VDVI植被指数在提取乌海市矿山排土场坡面植被盖度时具有较高提取精度，对指导当地矿山排土场植被恢复具有实际意义。      

烤烟叶片氯密度高光谱预测模型的建立

连续2 a设置烤烟3个品种处理和3个地点处理,提取10个植被指数[修正三角形植被指数(Modified triangular vegetation index,MTVI)、归一化植被指数1(Normalized difference vegetation index 1,NDVI1)、归一化植被指数2(Normalized difference vegetation index 2,NDVI2)、新型植被指数(New vegetation index,NVI)、比值植被指数1(Ratio vegetation index 1,RVI1)、比值植被指数2(Ratio vegetation index 2,RVI2)、比值植被指数3(Ratio vegetation index 3,RVI3)、水分指数(Water index,WI)、归一化色素叶绿素植被指数(Normalized chlorophyll pigment vegetation index,NCPI)、简单比值水分指数(Simple ratio water index,SRWI)],用一元线性回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型分别对烤烟叶片氯密度进行估算,比较其对烤烟叶片氯密度的预测效果。结果表明,NDVI2、NVI、RVI2、RVI3、NCPI、SRWI 6个植被指数与烤烟叶片氯密度均极显著相关,相关系数均0.680。一元线性回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型的决定系数分别为0.617、0.617、0.868,其均方根误差分别为1.573、1.577、0.828。BP神经网络的预测效果比一元线性回归模型、多元线性回归模型预测效果好。     

估算水稻叶面积指数的调节型归一化植被指数

【目的】叶面积指数（LAI）是描述植物冠层结构、群落生长分析和陆地生态系统研究的重要参数,提高叶面积指数的估算精度是遥感工作者的重要研究方向之一。【方法】通过不同氮素营养水平的水稻小区实验,利用2004年中稻高光谱反射率数据,模拟中等分辨率成像光谱仪（MODIS）前四个通道,提出包含蓝、绿、红和近红外四个谱段的调节型归一化植被指数ANDVI（adjusted-normalized difference vegetation index）。对ANDVI和归一化植被指数NDVI（normalized difference vegetation index）、增强型植被指数EVI（enhanced vegetation index）、绿波比值指数GRI（green ratio index）、红边比值指数RRI（red-edge ratio index）等5个光谱植被指数与水稻LAI的相关关系进行了分析。利用2004年晚稻试验数据,对与LAI相关关系较好的ANDVI进行验证。【结果】ANDVI指数模型预测效果最好,均方根误差为1.771,估算精度达到63.1%。【结论】说明ANDVI具有进行在大面积范围内监测水稻LAI的能力。     

基于Logistic算法与遥感影像的棉花虫害监测研究

【目的】借助多光谱遥感影像和Logistic算法,实现对棉田虫害的田间监测。【方法】以患虫害棉花区域为研究对象,利用无人机获取棉田多光谱遥感影像,并对影像进行预处理;结合受虫害棉花光谱特征,利用虫害敏感波段反射率与植被指数构建Logistic回归模型,开展棉花虫害识别监测研究。【结果】由土壤调节植被指数(Soil adjusted vegetation index,SAVI)模型和归一化植被指数(Normalized vegetation index,NDVI)模型构建的棉蚜虫、棉红蜘蛛、棉铃虫识别模型为最优模型,其训练样本准确率达到93.7%,测试样本准确率达到90.5%,召回率为96.6%,F1值为93.5%,对棉蚜虫、棉红蜘蛛和棉铃虫的识别模型决定系数分别为0.942、0.851和0.663。【结论】该模型可满足棉田中棉蚜虫、棉红蜘蛛和棉铃虫3种虫害的发生区域识别,且可基本满足棉田精准植保作业相关要求。     

基于Landsat数据的白龙江上游迭部林区植被覆盖度动态变化

【目的】基于1993、2003、2011和2015年的Landsat数据,提取并定量分析白龙江上游迭部林区的植被覆盖度及其不同年份间的动态。【方法】采用归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型,运用像元二分法,计算得到4个年份的植被覆盖度等级和不同时段的植被覆盖度转移矩阵与变化强度。【结果】22a来林区低覆盖度植被共有56.94%转出,中低和中覆盖度植被主要向中高覆盖度转移,高覆盖度植被变化强度较弱,各等级正向转移面积共1 477.72km~2,中高和高覆盖度植被面积达到2 225.09km~2;不同时段植被覆盖度变化明显且具有各自特点。总的来说,在时间尺度上,区域植被覆盖度增长和衰退的变化强度均减小,维持稳定的能力逐步增强,呈现出增长区明显破碎化、不变区域稳中扩大、衰退区从干旱河谷逐渐向高寒山地转移的空间格局。【结论】由于大面积采伐的停止和各级政府生态保护措施的持续开展,1993-2015年研究区植被覆盖度渐次提升,先快后慢,平均覆盖度增长到67.48%,植被得到明显恢复。     

基于可见光影像分析的黄土高原小流域植被指数研究

小流域植被状况的快速、高精度和低成本监测是评价退耕还林还草与生态环境建设功效的基础工作。为丰富植被指数多样性,本文旨在提出一种适宜黄土高原小流域植被状况监测的可见光植被指数。基于无人机遥感技术获取小流域可见光影像,论文构建了简化可见光植被指数(Simplified visible light vegetation index,SVVI),结合样本统计法确定阈值,以支持向量机(Support vector machine,SVM)的监督分类结果对比了8种常用可见光植被指数提取效果,并以黄土高原2个典型流域为例,以混淆矩阵检验指数精度及其适用性。结果表明：1)SVVI能有效抑制非植被地物信息,在提取地物种类丰富且植被覆盖度相对较低的区域时,SVVI提取精度高达96%。2)在地物相对单一且植被覆盖度较高的验证区,SVVI提取精度依然在90%以上,表明SVVI有较好的适用性。相比较于监督分类结果,基于SVVI进行植被覆盖度计算可以有效保留植被信息,实现黄土高原小流域植被状况高精度监测。     

基于哨兵2号时序影像的冬小麦空间分布研究

为获取当地精准、详实的冬小麦空间信息,为冬小麦种植区域规划提供技术支撑,本文基于多时间序列的归一化植被指数构建模型,估算了2018-2021年归一化植被指数（Normalize Difference Vegetation Index, NDVI）模型提取的冬小麦面积,获取其时空分布情况,并参考农业数据进行精度评定,研究了多时相指数模型与黄土高原冬小麦的相关性,探讨了多时相归一化植被指数模型对冬小麦提取的可行性。结果表明：(1)基于多时相NDVI模型,利用随机森林算法提取冬小麦具有较高精度。每年2、4、6月（越冬期、拔节期、乳熟期）为冬小麦识别的关键期,其构建的指数模型提取效果最佳。(2)单期遥感影像容易受到同期植被的干扰,多时相指数模型可以有效提高冬小麦提取的精度。分别对2018-2021年冬小麦提取,对提取结果进行检验,总体精度分别为91.16%、90.35%、94.26%。(3)基于Sentinel-2影像数据的甘谷县提取结果,近3年冬小麦种植面积整体呈现平稳态势。种植的时空分布上看,冬小麦主要集中于甘谷县中部断陷河谷地区,南北山区向中部种植区域逐渐增加,且分布在海拔在2 036 ...     

基于无人机多光谱影像的地物识别

【目的】利用2018年5和6月获取的无人机多光谱影像对北京市大兴试验基地的部分农田进行地物类型提取研究。【方法】确定感兴趣地物种类,对影像进行时相与光谱特征分析,然后确定归一化植被指数NDVI、归一化绿蓝差异指数NGBDI、修正型比值植被指数MSR和红边波段反射率可以作为最优分类特征,通过基于光谱变量阈值分割的决策树分类法,实现地物分类,并提取种植面积,选取基于目视解译的地面调查数据进行方法验证。【结果】基于时相与光谱特征的决策树分类方法有较好效果,该方法用于小麦、果树和大棚的提取,误差值分别为10.68%、6.06%和16.48%,面积提取误差在17%以内,对无人机多光谱遥感影像进行地物识别具有一定的适用性。【结论】无人机低成本、高效率的优势为农田信息及时获取提供参考。     

基于Hyperion植被指数的干旱地区稀疏植被覆盖度估测

受稀疏植被与明亮土壤背景影响,干旱地区植被覆盖精确遥感估测难度较大。以Hyperion影像为数据源,选取甘肃省民勤绿洲-荒漠过渡带为研究区,系统比较了利用不同类型高光谱及多光谱植被指数估测干旱地区稀疏植被覆盖度的能力,以期确定干旱地区稀疏植被覆盖度估测的最佳植被指数。不同植被指数估测稀疏植被覆盖度的能力利用线性回归R2及留一交叉验证的均方根误差进行比较,结果表明:高光谱植被指数估测稀疏植被覆盖度的能力显著优于相应的多光谱植被指数,抗大气植被指数(ARVI)及抗土壤和大气植被指数(SARVI)表现明显优于归一化植被指数(NDVI)与土壤调节植被指数(SAVI),其中以基于833.3nm/640.5nm波段组合的ARVI表现最佳,R2可达0.7294,均方根误差(RMSE)仅为5.5488。     

植冠种子库生态功能对铁路沿线沙区段植被恢复的重要性

从铁路风沙危害的特点及植物防沙应用实例2个方面分析了植被恢复对防治铁路沙害的作用,并从植冠种子库的生态功能及植冠种子库对沙区铁路植被恢复的重要性2个方面评述了植冠种子库对沙区铁路植被恢复的意义。指出铁路沿线沙区段的植被恢复对于铁路的安全畅通至关重要,沙生植物植冠种子库的生态功能对铁路沿线沙区段植被恢复的意义不容忽视。并提出应针对铁路沿线的沙生植物植冠种子库,在种子脱落动态、不同尺度上植冠种子库对土壤种子库时空格局的影响、种子库对种子萌发和幼苗出土的调节作用等方面展开相关研究,从植冠种子库角度揭示铁路沿线沙区段沙生植物的特殊繁殖适应对策,分析其对铁路沿线沙区段植被恢复的生态功能,探讨植冠种子库所体现的生态功能在铁路建设植物防沙措施中的意义和价值,为沙区铁路建设的沙害防治提供科学依据。     

基于RS与GIS方法的海南植被变化分析

遥感和地理信息系统技术的发展为研究植被变化提供了有效手段 .该文以 1987年海南植被类型分布图和1998年的TM遥感资料为信息源 ,综合GIS参与监督分类及目视判读的方法 ,以GIS为工具对海南岛的植被变化进行了分析研究 .结果表明 ,海南岛建省后人类活动对森林生态系统影响加剧 ,人工植被面积明显增加 ,但空间差异大 ;自然植被面积减少 ,边缘线在向中部山区退缩 ,森林生态系统有退化趋势     

大巴山自然保护区植被及其特征的初步研究

大巴山自然保护区地处北亚热带向温带过渡区,植被构成以森林植被为主,通过调查和分析,将本区植被划分为4个植被型组,12个植被型,36个群系.本区植被种子植物的主要组成种类和森林植被类型和分布等具有明显的地带性过渡特征.     

植被年际变化对蒸散发影响的模拟研究

利用通用陆面模式(CLM3.0)及其植被动力学模式(DGVM)研究植被覆盖度(FC)和叶面积指数(LAI)的年际变化对全球蒸散发的影响。设计两套实验方案,其植被的FC和LAI的气候态相同,但一套实验中植被的FC和LAI有年际变化,而对照实验中则没有。结果表明:(1)在草、灌木、树占优势的地区植被FC年际变化依次减小;LAI年际变化较大的地区集中在草和灌木覆盖的地区,在落叶林地区,春秋两季植被LAI的年际变化也较大。(2)全球树占优势的大部分地区,植被的年际变化使得年平均蒸散发和地表蒸发增加、冠层蒸发和蒸腾减少;而在灌木和草覆盖区,变化则大致相反。(3)低纬度地区蒸散发季节循环变化比较明显,而北半球中纬度地区,蒸散发变化明显区随着纬度增加而在时间上向后推延。(4)FC和LAI年际变化较大时,蒸散发及地表蒸发降低,而蒸腾增加;这些差异随FC和LAI年际变化的增加而增加。单点分析进一步表明植被年际变化不仅改变蒸散发的多年平均值,同时改变其分量间的相对比例。     

浙江舟山桃花岛的天然植被类型

以点-线结合法等对桃花岛天然植被进行了调查,根据群落外貌特征,建群层片中相同生活型植物重要值大小及建群种的异同将该岛的天然植被划分为8个植被型,即:Ⅰ、常绿阔叶林;Ⅱ、落叶阔叶林;Ⅲ、常绿、落叶阔叶混交林;Ⅳ、暖性针叶、阔叶混交林;Ⅴ、暖性针叶林;Ⅵ、常绿阔叶灌丛;Ⅶ、灌草丛;Ⅷ、草甸。以此该岛植被可进一步划分为12个群系,即:1.青冈、石楠、刺叶桂樱林;2.南京椴、枫香林;3.枫香林;4.红楠、日本珊瑚树、落叶树林;5.青冈、红楠、枫香林;6.马尾松、青冈、枫香林;7.马尾松林;8.柃木灌丛;9.滨柃、赤楠灌丛;10.禾草灌丛;11.沙钻苔草、绢毛飘拂草、肾叶打碗花草甸;12.碱蓬、钻形紫菀群落。本文对各群系的组成及结构特征进行了描述。根据目前更新层树种的重要值分析后,笔者认为现有的主要森林群落若加以保护,将较快地演替为常绿阔叶林。鉴于岛屿植被的特殊性,在植被片下划分植被小区时,舟山群岛可单独划为岛屿植被小区。     

基于NDVI数据的双峰县22年植被变化研究

为研究双峰县县域最近20多年来的植被覆盖动态变化,选用Landsat卫星1996年、2007年和2018年3个时相遥感影像,通过影像几何校正、大气校正、影像拼接和裁剪等系列预处理后计算归一化植被指数（NDVI）,基于NDVI分级和差值法对植被空间分布及其变化进行分析研究。结果表明,全县植被覆盖空间分布呈现东高西低的规律;高、极高覆盖植被主要分布在北部、东部、南部边缘和东南群山之间,中、低覆盖植被主要分布在中部、西部的丘陵岗地中。1996-2018年22 a间,植被变化表现为随时间先退化后改善的趋势,总体以改善趋势为主,双峰县NDVI均值从1996年的0.532 1提高到2018年的0.705 7。前11 a植被变化以逆向变化为主,主要表现在:低覆盖植被面积增长了18.80%,中覆盖植被和高覆盖植被面积分别减少了21.96%、2.89%。后11 a植被变化以正向变化为主,主要表现在:低覆盖、中覆盖和极低覆盖植被面积分别减少27.27%、15.23%和5.34%,高覆盖和中高覆盖植被面积分别增长了27.34%和20.50%。后11 a间植被指数的增长幅度大于前11 a植被指数的减小幅度,反映出植被发生正向变化的程度要强于植被退化程度,反映了我国生态文明建设近十余年以来取得了较大成果。     

吕梁山南段天然次生植被自然恢复及技术对策

对吕梁山南段天然次生植被恢复存在的主要问题、植被自然恢复的必要性及可行性、次生植被群落自然演替、次生植被自然恢复的效果进行了分析,认为:天然次生植被能依据自繁殖能力进行自然演替,并形成群落.提出植被自然恢复的技术对策.     

应用TM图像分析重庆南川市土壤侵蚀与植被覆盖度的关系

以TM图像为数据源，以重庆南川市为例，结合地面调查数据，利用ERDAS遥感处理软件，对植被覆盖度信息提取方法、植被覆盖度与植被指数的关系、植被覆盖度分类、土壤侵蚀与植被覆盖度等进行了研究。实验结果表明：随着植被覆盖度的增加，土壤侵蚀强度逐渐减弱，特别是流失等级越高，递减越明显。