基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

基于径向基函数神经网络模型的桃江县森林碳储量估测

量化森林碳储量对森林经营者的正确决策至关重要。本文以湖南省桃江县为研究区,根据2013年森林资源一类调查数据和Landsat 8遥感影像,建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和径向基函数神经网络模型,开展碳储量的估测方法比较。结果表明:三种方法中,径向基函数神经网络模型估测森林碳储量效果最好,决定系数达到0.645,相对均方根误差为15.582 t·hm~(-2);其次为偏最小二乘回归模型,决定系数和相对均方根误差分别为0.511和17.135 t·hm~(-2);多元逐步回归模型精度最低,决定系数和相对均方根误差分别为0.431和18.105 t·hm~(-2)。径向基函数神经网络模型反演的研究区森林碳储量分布图表明,海拔高的地方碳储量较大,城区碳储量较小,与实际植被分布情况一致。     

荒漠林高光谱与光学影像植被指数(Ⅵ)的比较

【目的】利用地面遥感和航天遥感数据结合植被指数实现快速调查,研究各数据中植被指数的差异。【方法】用地面高光谱数据和光学影像中分别对梭梭林和柽柳林进行归一化植被指数(NDVI)、重归一化植被指数(RDVI)和土壤调节植被指数(SAVI)3种植被指数的提取,并进行比较。【结果】在高光谱Ⅵ中,梭梭林和柽柳林的3种VI的数值大小和变化趋势都很接近,特别是SAVI和RDVI,但NDVI的变化较其他2种大;而在光学影像Ⅵ中,梭梭林和柽柳林的NDVI和SAVI的数值基本保持在一定范围内,且变化幅度微小,而RDVI的数值和变化趋势均较大,相对不稳定。【结论】高光谱数据所提取的NDVI和SAVI均大于光学影像,而光学影像所提取的RDVI均大于高光谱数据,RDVI对植被覆盖度更敏感。     

基于厘米级无人机影像的水土保持措施精准识别

基于厘米级高分辨率无人机影像,应用面向对象方法(Object-Based Image Analysis, OBIA)对吉林省伊通县椽子沟流域的横坡改垄、地埂植物带、生态恢复乔木林、生态恢复草地等水土保持措施进行自动精准识别。应用超绿指数(Excess Green Index,ExG)、超红指数(Excess Red Index,ExR)、归一化差异指数(Normalized Difference Index,NDI)等光谱指数,形状的主方向、形状指数等形状特征,均值(Mean)、方差(Variance)、对比度(Contrast)等纹理特征进行措施的特征提取。结果表明:研究区水土保持措施识别的总体精度可达91.24%,Kappa系数为0.87;对垄台、垄沟等线性水土保持措施总体精度可达72.33%,Kappa系数为0.63。基于厘米级无人机影像,应用面向对象方法基本可实现对黑土区水土保持措施的精准识别,也可对垄台垄沟等线性措施进行自动识别,研究结果可为水土保持措施实施范围及完好程度的动态监测提供参考依据。     

升金湖湿地生态系统健康评价与越冬候鸟的响应

湿地生态环境及越冬水禽是升金湖自然保护区主要保护对象,其生态系统健康评价对生态系统修复及越冬水禽数量的恢复具有重要意义。利用ERDAS软件将1986、1990、1995、2000、2004、2008、2011及2015年共计8个年份冬季的TM影像数据解译划分为8种景观类型,用FRAGSTATS软件计算出各个年份的景观指标。根据升金湖湿地压力、状态、响应3方面选取10个指标,构建了升金湖湿地生态系统健康评价指标体系,利用逻辑斯蒂增长曲线模式(Logisticgrowthmodel)对这些单项指标进行评价,然后运用层次分析(AHP)的方法确定各个单项因子在指标体系中的权重,最后对1986到2015年升金湖湿地生态系统运用综合评价模型进行综合的评价分析。2015年升金湖生态系统健康综合评价值为0.430,属于亚健康的状态,应及时加强升金湖湿地生态保护措施。通过1995年与2015年对比得知人口密度增长10%以上,人类干扰指数增长了6.685,人类的干扰压力是导致湿地功能下降的主要因素;从状态分析与响应分析可以看出升金湖湿地修复功能处于不稳定的状态。通过越冬候鸟数量与湿地生态系统健康的关系可以看出越冬侯鸟数量的变化是随着湿地的生态系统健康评价状况变化而变化。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。