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湿地植被生物量是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标,在全球生物多样性受到威胁的背景下,是生态环境与遥感的研究热点之一。针对地上生物量的估算,本文基于Landsat 8遥感影像数据与湿地植被生物量实测数据对黄河三角洲保护区植被生物量的反演进行研究,建立生物量干重与波段、植被指数的一元非线性、多元线性以及多元逐步回归模型,并通过可决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)对模型进行精度评价。结果表明:利用B2、B3、NDVI、EVI为自变量达到最优估算效果,模型R2为0.72,RMSE=341.58g·m-2。通过改进估算方法,提高湿地植被生物量干重估算精度,为黄河三角洲生态系统的维护提供一定的理论参考。 相似文献
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采用卡萨生物圈(CASA)模型的遥感间接估算法对长汀县河田镇马尾松林地土壤有机碳进行模型构建。结果表明:结合多种植被指数构建的综合植被指数(ICV),缓解了归一化植被指数(INDV)在植被净第一性生产力(NPP)反演的饱和现象及高估现象,拟合精度比归一化植被指数提高了17.4%,说明综合植被指数在研究区土壤有机碳(SOC)的估算上有更高的契合度;运用综合植被指数构建的随机森林回归模型,对土壤有机碳预测综合精度(R^2=0.597 2,RMSE=1.76,RM=94.85%)比其他回归模型高,适用于研究区SOC的估算。 相似文献
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基于SAR极化分解与Landsat数据的森林生物量遥感估测 总被引:2,自引:0,他引:2
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基于昆明市2016年森林资源规划设计调查数据与Landsat 8 OLI遥感影像对昆明市12种优势树种分别构建多元线性回归模型、BP神经网络模型和随机森林模型,并选择最优模型对昆明市12种森林类型进行地上生物量反演。结果表明: 3种模型中,随机森林模型有着最好的估测效果,且其中杉木林的模型拟合精度最高为0.683,RMSE为12.68 t/hm2;线性逐步回归模型的拟合精度最低;当AGB小于50 t/hm2和大于100 t/hm2时,3个模型均分别出现不同程度的低值高估和高值低估,但随机森林模型的平均残差值的绝对值较低,在不同生物量段的估测误差相对较低;利用随机森林模型反演研究区森林AGB,反演精度为85.31%,该模型可以较好地反演昆明市森林地上生物量。 相似文献
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生物量是作物生长过程中重要的生物参数之一,能较好地反映作物长势情况。获取了冬小麦开花期数码影像数据、高光谱数据和实测生物量数据,运用相关性分析筛选出对冬小麦生物量相关性高的数码影像指数和植被指数,分别使用多元线性回归分析和逐步回归分析法建立生物量反演估算模型,最后将最优模型估算结果进行可视化空间分析。结果表明:与冬小麦生物量相关性高的数码影像指数有VARI、MGRVI、b等,植被指数有NDVI、SR、LCI、OSAVI等。建立的冬小麦生物量反演模型估算效果较好,其中精度最高的模型为高光谱数据多元线性回归模型,其验证模型均方根误差为0.9041 t/hm2。可视化处理结果能直观地显示试验区冬小麦生物量分布情况,为生长监测及种植管理提供有效依据。 相似文献
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【目的】异速生长方程是构建林木生物量最简单常用的方法,本研究旨在为川西亚高山森林生物量及碳储量估测提供有效的研究方法,同时为异速生长模型优化以及植被原生演替过程研究提供基础依据。【方法】本文基于海螺沟冰川退缩区植被原生演替过程中主要树种的生物量实测数据,通过模型将树木的总生物量及不同组分(如枝、叶、树干、根等)生物量与胸径和树高等易测指标联系起来,建立了各树种总生物量及各组分生物量异速生长方程。【结果】引入树高(H)的二元模型拟合效果要优于一元模型,同一模型对地上和树干生物量估计精度要优于枝叶和地下生物量的估计。【结论】以D~2H为自变量的方程对树干和地上生物量的拟合效果更好,而以D~3/H为自变量的方程更适合枝叶和根的生物量拟合。在实际工作中,考虑到野外测量的难度,可以采用一元模型W=aD~b。本次构建的生物量异速生长方程对于青藏高原东缘亚高山森林生态系统生物量的估算以及植被演替过程中生物量的动态研究具有重要参考价值。 相似文献
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选取黑河流域中游的甘州、临泽县(区)为研究区,以反映区域内主要作物(玉米和春小麦)关键生长期的HJ-1-A/B卫星影像为数据源,反演归一化植被指数(NDVI)等表征植被长势的多种植被指数,并利用时序NDVI数据结合主要作物的物候特征提取出玉米分布信息.在此基础上,利用回归模型建立实测LAI与各植被指数及植被覆盖度的经验关系,获得LAI分布信息;通过建立气温与太阳辐射同纬度、经度及高程之间的统计回归模型,分别模拟得到其空间分布;利用水体指数反演得到对应玉米各生长期的水分条件指数(WI).最后,利用最佳时相的LAI数据结合累积气温、累积太阳辐射与水分条件构建出LAI环境估产模型,估算得到2012年研究区玉米产量及其分布.结果表明,基于LAI环境模型估算的玉米产量,单产水平主要集中在6 500 ~7 500 kg/hm2,平均为6 793.65 kg/hm2,略大于张掖市种子管理局提供的玉米产量均值水平6 750 kg/hm2. 相似文献
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基于开花期卫星遥感数据的大田小麦估产方法比较 总被引:4,自引:2,他引:2
【目的】卫星遥感具有覆盖范围广、获取速度快、信息量大、动态性强等优势,能够及时准确地获取作物产量信息,反映作物产量空间变化趋势。遥感技术作物估产已成为现代农业生产中研究热点。通过改善遥感估产建模方法,以实现进一步提高大田作物遥感估产精度,为宏观了解不同区域作物产量形成情况及变化趋势提供直观、可靠的参考。【方法】论文结合2011—2012年江苏省大丰、兴化、姜堰、泰兴、仪征5个县区的定点观测试验,以国产卫星产品HJ-1A/1B影像为遥感数据,于小麦开花期开展大田定位观测区卫星遥感植被指数、关键生长指标与收获期单产间的定量分析。通过对产量与小麦生长指标以及植被指数进行定量关系分析,进一步增强遥感反演的机理性和重演性。将卫星遥感变量与小麦产量进行相关关系分析作为遥感估产的直接建模方法,间接建模方法则是选取与产量相关性较好的遥感变量以及与遥感变量相关性较好的主要苗情指标,利用筛选得到的敏感遥感变量,首先监测对应的小麦生长指标,结合该小麦生长指标与产量间的定量关系,进而建立间接估产模型,利用此模型进行小麦遥感间接估产。利用直接和间接建模方法,以相关性最高为原则,筛选估算产量的敏感卫星遥感变量。以2012年试验数据为建模样本,采用线性回归分析方法,分析小麦开花期苗情指标、产量与卫星遥感变量两两之间的相关性,分别构建以遥感植被指数为基础的大田小麦估产模型,与地面实测结果一起建立模型共同分析。以2011年试验数据为验证样本,选取评价指标拟合度(R2)和均方根误差(RMSE),对两类模型的估算精度进行验证和比较,以提高遥感反演的定量化水平和可信度。【结果】分别以差值植被指数(difference vegetation index,DVI)和比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)为基础的单因子直接估产模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)为918 kg·hm-2和1 399.5 kg·hm-2,以DVI和RVI遥感变量构建双变量估产模型的RMSE为1 036.5 kg·hm-2,以归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和叶片氮积累量为基础构建的间接估产模型的RMSE为805.5 kg·hm-2,说明开花期HJ-1A/1B影像估算小麦区域产量是可行的,且精度较高;经比较,以NDVI和叶片氮积累量为基础的间接估产模型精度明显高于直接估产模型,相较于DVI直接估产模型RMSE降低了112.5 kg·hm-2,相较于RVI直接估产模型RMSE降低了594 kg·hm-2,相较于双因子模型RMSE降低了231 kg·hm-2。【结论】国产卫星HJ-1A/B可以较好满足估测小麦产量要求,且利用间接方法建立作物遥感估产模型要好于直接方法,研究结果为利用遥感技术更为准确估算大田小麦产量提供了一种新的途径。 相似文献
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以HJ-CCD影像为基础的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感定量反演 总被引:2,自引:0,他引:2
【目的】应用卫星遥感数据可以及时获取大田种植作物“面状”苗情信息,准确反映作物群体苗情状况及其趋势,服务于产量预报和实际生产。进一步深化冬小麦关键期苗情遥感反演机理与方法,为大田种植管理提供及时信息。【方法】结合2011-2013年定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-CCD数据为遥感影像源,着重研究样本实验区孕穗期冬小麦关键苗情参数与籽粒品质参数和产量间及其与卫星遥感变量间的定量关系,进一步增强遥感反演的机理性和重演性,与地面实测结果一起建立模型共同分析,提高遥感反演的定量化水平和可信度;以相关性最高为原则,筛选反演孕穗期冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD以及叶片含氮量的敏感卫星遥感变量,并以2013年数据为建模样本、2011年和2012年数据为验证样本,分别构建及评价基于HJ-CCD影像遥感变量孕穗期叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量监测模型。【结果】冬小麦处于孕穗期,植被衰减指数(PSRI)可作为反演冬小麦叶面积指数、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,比值植被指数(RVI)可作为反演冬小麦生物量的敏感遥感变量,所构建的遥感反演模型是可靠的,且精度较高,尤其利用PSRI反演叶片含氮量最可靠。模型的决定系数(R2)分别为0.651、0.585、0.630和0.675,均方根误差(RMSE)分别为1.344、4.62、0.618%和2 804.3 kg·hm-2。以此为依据,为表征该研究的实际农学意义,对冬小麦不同等级的关键苗情参数进行遥感反演并制图分析,从而量化表达了冬小麦关键苗情参数区域空间分布,不仅有助于制定冬小麦田间补救措施和水肥资源调配方案,而且为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据。【结论】构建的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感反演模型是可行的,为大田生产提供了一种快速、便捷、费用低廉的大面积作物苗情参数提取方法,可支持农业研究者、涉农部门领导和种植管理者获取及时有效的农情信息。 相似文献
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本文利用TM影像及相关数据,对内蒙古西部湿地做了全面的分析,总结了湿地的遥感影像特征,采用二级分类系统建立了湿地3类8个解译标志,通过室内样点预判与野外核查的对比,对解译标志的精度进行了评定,本次建立的解译标志的精度为88%,通过建立操作性较强的解译标志,对内蒙古西部湿地资源的动态监测和保护有着极其重要的意义。 相似文献
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不同放牧强度下温性草甸草原土壤生物性状及与地上植被的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】土壤微生物数量和酶活性是土壤质量和生态系统功能变化的敏感指标,是判别干扰条件下土壤生态系统退化的重要生物学指标。研究不同放牧强度下温性草甸草原土壤生物性状及其与地上植被的关系,以了解放牧作用下草原土壤与植被退化的过程和机制,为退化草地生态恢复提供理论依据。【方法】以呼伦贝尔草甸草原肉牛控制放牧试验为平台,分析4种不同放牧强度(对照区G0.00:0.00 Au·hm-2、轻度放牧G0.23:0.23 Au·hm-2、中度放牧G0.46:0.46 Au·hm-2、重度放牧G0.92:0.92 Au·hm-2)下温性草甸草原地上植被、土壤微生物生理群数量以及土壤酶活的特性,并探讨土壤生物性状与地上植被指数的相关性。【结果】氨化细菌、好气性纤维素分解菌、嫌气性纤维素分解菌的最高值出现在轻度放牧G0.23处理,好气性固氮菌、嫌气性固氮菌在中度放牧G0.46处理最多。随着放牧强度的增加,除过氧化氢酶外,碱性磷酸酶、脲酶、蔗糖酶均随放牧压力的增加显著降低(P<0.05),植被盖度、群落生物量、植被多样性指数明显下降。各土壤微生物数量(除硝化细菌外)与地上植被物种丰富度、植被盖度、群落多样性指数、生物量均成正相关;碱性磷酸酶和脲酶均与植被盖度、群落多样性指数、群落生物量显著正相关(P<0.05)。【结论】不同放牧强度下温性草甸草原土壤生物性状出现了不同程度的变化,土壤酶活性比微生物生理群数量更能表征土壤生态系统当前所处状态,其同地上植被指数有更好的相关性。 相似文献
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湿地植被在湿地生态系统中起着无可替代的作用,其空间分布在很大程度上反映了滨海湿地的开发利用、生态环境特征和健康状况。以杭州湾南岸为研究区,以QuickBird影像和野外调查数据为数据源,基于面向对象原理在确定最优分割尺度的基础上采用随机森林模型,对滨海土地利用分类,并精确提取湿地植被。结果表明:面向对象和随机森林相结合的方法可以有效提取杭州湾5种湿地植被类型和6种土地利用类型,分类总体精度达86.90%,Kappa系数达到0.85,5类滨海湿地植被的用户精度均达到85%以上,更有海三棱藨草Scirpus mariqueter的用户精度达到100%,充分说明了基于面向对象分割和结合随机森林模型方法适用于滨海湿地植被信息的精确提取。 相似文献
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用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域冬小麦理论产量 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】作物遥感估产是遥感技术在农业生产中研究与应用的重点领域,能够向大田区域生产提供及时可靠的产量信息,准确地估测作物产量,对于确保国家粮食安全,制定社会发展规划,指导和调控宏观种植业结构调整,提高涉农企业与农民的经营管理水平具有重要意义,为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。通过筛选冬小麦理论产量的敏感遥感变量,构建基于国产影像的理论产量遥感估测模型,实现区域冬小麦理论产量遥感估测,为及时了解不同生态区域冬小麦产量丰欠变化趋势提供参考。【方法】以2010年4月26日、2011年4月28日、2012年4月28日和2013年5月2日冬小麦开花期四景HJ-1A/1B影像为遥感数据,提取出13个遥感变量,以江苏省泰兴、姜堰、仪征、兴化、大丰5县作为试验采样区,于各实验区选取具有代表性的样点进行采样,并于室内进行测定,将335个实测的冬小麦理论产量样本按3﹕2比例分成建模集和验证集样本,依据估算残差平方和处于最小值确定模型所需主成分数,将决定系数、均方根误差和相对误差为模型评价参数,利用建模集样本分析了卫星遥感变量与冬小麦理论产量的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以理论单产为目标的多变量遥感估产模型,将其算法模型估产效果与线性回归算法和主成分分析算法模型进行比较,并制作了冬小麦理论产量空间等级分布图。【结果】理论产量与所选的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有极显著的多重相关性;理论产量偏最小二乘回归模型的最佳主成分数为4,且结构加强色素植被指数、归一化植被指数、绿色归一化植被指数和植被衰减指数为理论产量遥感估测的敏感变量;经建模集和验证集评价,理论产量估测模型的决定系数分别为0.79和0.76,均方根误差分别为720.45和928.05 kg·hm-2,相对误差分别为11.45%和13.92%,且估测精度比线性回归算法分别提高了25%以上和27%以上,比主成分分析算法分别提高了15%以上和16%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域理论产量的效果明显好于线性回归和主成分分析算法,且具有较强的应用能力。【结论】该模型应用结果与冬小麦理论产量实际区域分布情况相符合,为提高遥感对区域冬小麦理论产量的估测精度提供了一种有效途径,有利于大面积应用和推广。 相似文献
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在对面向对象遥感分类方法的基本原理与基本算法阐述的基础上,以山东省微山湖湿地植被分类为实验区数据,进行湿地植被分类训练和精度评定。结果表明,实验区居民区、水域、陆生植被、水生植被的面向对象的分类精度分别为:92.81%、93.78%、96.29%、95.38%,明显高于监督分类的分类精度92.13%、88.36%、89.24%、86.55%,充分展示出在湿地植被分类中面向对象遥感分类的优势。 相似文献
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融合无人机光谱信息与纹理信息的冬小麦生物量估测 总被引:9,自引:1,他引:9
【目的】生物量是表征植被生命活动的重要参数,对植被长势监测、产量预测有重要意义。以无人机为平台的高光谱遥感技术,具有机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势,能够及时准确地估测植被生物量,已成为遥感估算研究的热点之一。由于光谱特征反演生物量存在饱和问题,因此,本研究尝试结合纹理特征与植被指数构建一种"图-谱"融合指标,探究"图-谱"融合指标的抗饱和能力及生物量估测能力。【方法】首先,利用无人机高光谱影像,提取其光谱信息和纹理信息,分别基于植被指数和纹理特征构建生物量模型。其次,针对光谱特征存在的饱和问题,将植被指数与对生物量敏感的纹理指标相乘或相除两种形式构建"图-谱"融合指标,分析"图-谱"融合指标的饱和性,并基于"图-谱"融合指标构建生物量估算模型。最后,对比不同指标构建的生物量模型的估测效果,来分析"图-谱"融合指标估测生物量的能力。【结果】(1)植被指数多在LAI=5时出现饱和现象,而"图-谱"融合指标VI×sm658,VI/ent658,VI/dis658,VI/con658,VI/dis514,VI/con514,VI/var514,VI×con802,VI×dis802均在LAI5时才出现饱和现象,相比之下,这些"图-谱"融合指标一定程度上改善了饱和问题;(2)与植被指数相比(除了GNDVI、NDVI之外),抗饱和能力提高的"图-谱"融合指标VI×sm658、VI/ent658、VI/dis658、VI/con658、VI/dis514、VI/con514、VI/var514、VI×con802、VI×dis802,其与生物量的相关性也相对提高,所构建的生物量模型精度较高(R2=0.81,RMSE=826.02 kg·hm-2)。(3)对比单一植被指数、纹理特征,将纹理特征与光谱特征相结合的"图-谱"融合指标估算小麦生物量的能力相对最强,模型精度明显高于单一植被指数(R2=0.69)和单一纹理特征(R2=0.71)构建的生物量模型。【结论】"图-谱"融合指标的抗饱和能力明显提高,其构建的生物量模型精度也有效提高,实现了结合光谱信息和纹理信息的冬小麦生物量遥感估测,为生物量定量反演提供一种新思路。 相似文献