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基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类 总被引：6，自引：11，他引：6
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。 相似文献
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LUCC研究进展及其对干旱区生态环境的意义 总被引：2，自引：0，他引：2
土地利用/覆被变化（LUCC）是全球变化的主要原因和核心主题之一。本文通过综述国内外LUCC研究成果,阐述了国际上LUCC研究在信息获取、数据处理、驱动力分析和模型建立等方面所取得的最新进展,分析了LUCC研究对干旱区生态环境保护与区域可持续发展实现的研究意义,介绍了LUCC研究的新趋势,并对研究过程中现存的一些如信息获取过度依赖于3S技术,忽视实地调研等传统信息获取方式与新技术手段的结合、模型功能的欠完善、干旱区土地实现可持续利用缺乏相应的比较全面的科学理论指导等问题进行了讨论。研究认为,健全LUCC研究理论体系,开展相应的理论建设将是未来整个LUCC研究工作的一个重要方向和趋势。 相似文献
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近几十年来,干旱事件的频繁发生已成为全球环境问题中最为严峻的问题之一,大多数植物遭受干旱逆境后的各个生理过程都会受到不同程度的影响。通过遥感手段获取的归一化差值植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)等与植被生长有关的植被指数被广泛用于干旱的监测与评估;然而,利用植被水分指数,例如地表水分指数(LSWI)等对干旱事件发生的响应及其严重程度评估的研究目前还较少。利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)反射率数据,提取2004—2012年8年尺度的拉萨当雄高寒草甸观测站点中心像元的NDVI、EVI与LSWI,结合同时相内地面观测的降水数据与土壤湿度数据,分析植被指数对藏北高寒草甸干旱的敏感性。结果表明,研究区内年尺度上NDVI和EVI对降水的敏感性基本一致,LSWI的敏感性较NDVI与EVI略高,3种植被指数在干旱年份(2006年)减小幅度基本相同;月时间尺度上LSWI与降水的距平相关性最大,R~2达到0.32(P0.001),NDVI、EVI对降水的响应均存在滞后现象;健康植被的LSWI大于0,干旱植被的LSWI小于0,干旱年份植被生长季LSWI小于0的天数多于湿润年份;相比于NDVI、EVI,利用LSWI对干旱进行分级更适用于高寒草甸干旱的监测与评估。 相似文献
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城市扩张模型被广泛应用于多种生态保护情景下的城市扩张预测,然而不同的输入数据会导致模型预测的不确定性,从而影响城市的规划管理和生态保护决策。以常州市市区为研究区,通过土地利用变更数据和遥感影像数据获取两种城市用地图层作为SLEUTH模型的输入数据,对比研究了城市范围的差异对生态效应预测结果的影响。结果表明:(1)两种城市输入层得到的模型校准精度不同。(2)不同城市输入图层对城市扩张预测结果产生影响,城市扩张数量和年平均增长率存在明显差异。(3)生态效应预测结果对城市输入图层的敏感性较强,两种城市图层包含的土地利用类型和最小制图单元不同,建模者应根据具体研究目标和要求,选择合适的模型输入数据,以获取相对准确的生态保护结论。 相似文献
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