樟树幼林叶绿素含量的高光谱遥感估算模型

高光谱遥感的快速发展使得定量估算植被叶绿素含量成为可能.采用美国ASD公司生产的野外光谱辐射仪测量樟树幼林的冠层光谱,并对观测叶片进行同步叶绿素含量的测定;采用统计相关分析法,分析樟树冠层光谱与叶绿素含量之间的相关关系,并建立相应的估算模型.结果表明:樟树幼林叶绿素含量的敏感波段位于400、556、621 nm;通过建立各敏感段与叶绿素含量之间的估算模型并进行精度检验,得出了叶绿素含量估算的高光谱模型分别为y=exp(1.191 1458.912x)和y=3.29×exp(1458.912x).说明利用高光谱遥感数据可以估测樟树幼林的叶绿素含量.     

高光谱遥感森林信息提取研究进展

针对高光谱遥感技术森林信息提取,详细论述了国内外利用高光谱遥感数据进行森林类型识别、森林郁闭度估算和森林叶面积指数估测等森林物理参量,以及森林化学参量估计和森林健康状态评价等方面的应用研究状况,最后对高光谱遥感森林应用的发展趋势作了探讨.     

森林理化参数高光谱遥感反演研究进展

近年来, 成像高光谱遥感技术在森林资源信息提取方面取得了进一步发展。文中介绍国内外在轨运行的主要机载和星载高光谱传感器及其技术参数; 分别从叶面积指数和森林含水量反演及森林树种识别3个方面概述国内外基于高光谱遥感技术的森林物理参数反演方法及模型, 从叶绿素含量及森林养分元素反演2个方面概述基于高光谱遥感技术的森林化学参数反演方法及模型; 分析目前研究中存在的主要技术问题, 并展望其应用和研究前景。     

高光谱遥感森林树种分类研究进展

从基于光谱特征、基于光谱匹配和基于统计分析方法3个方面,论述了高光谱遥感数据进行森林树种分类的应用研究状况,分析了目前研究中存在数据质量与保障性相对滞后、缺乏有效的处理算法等问题,指出了进一步完善森林树种光谱数据库和加强高光谱数据研究的高光谱树种研究方向.     

高光谱遥感森林叶面积指数估测研究现状

文中简要概述了叶面积指数和高光谱遥感的概念, 分析比较了高光谱遥感与传统的宽波段遥感估测森林叶面积指数的优势, 以及利用高光谱遥感数据估测森林叶面积指数的常用方法, 并对目前高光谱遥感估测森林叶面积指数存在的问题行了讨论。     

行道树叶绿素变化的高光谱监测研究

采样分析了城市行道树与对比区相应树种的叶绿素变化,并对由叶绿素变化引起的高光谱响应进行了分析,结果表明:(1)城市环境对行道树叶绿素有重要影响,其中,对针叶树种叶绿素的影响较小,对阔叶树种叶绿素的影响较大;(2)导数光谱与测试树种叶绿素含量关系密切,在740～760 nm附近相关系数达0.83以上;(3)PSSR植被指数与测试树种的叶绿素含量关系密切,幂函数回归的确定性系数达80%左右.以上结论说明:高光谱遥感可以用来监测因城市环境引起的植被叶绿素变化.     

基于红边参数与PCA的GA-BP神经网络估算叶绿素含量模型

利用便携式ASD野外光谱辐射仪对杉木冠层叶片光谱进行测定,同时以分光光度法对叶片叶绿素含量进行提取。样本经均值处理、平滑处理和微分处理后,进行红边参数提取。对11个红边参数以PCA方法进行降维,将得到的前7个主成分得分作为网络输入参数,叶绿素含量作为网络输出参数,以遗传算法(GA)优化网络初始权值阈值,建立隐含层神经元数分别为4,6,8,10,12和14的6种单隐层BP神经网络模型。以R2,RMSE和相对误差作为模型精度检验标准,结果表明:6种模型预测精度均可达到92.0%以上,其中隐含层神经元数为10时,预测精度最高,可达97.372%。说明此种模型可对杉木冠层叶片叶绿素含量进行高精度估算。     

基于高光谱遥感技术的森林树种识别研究进展

在详细介绍高光谱树种识别研究方法的基础上,总结了国内外利用高光谱数据进行森林树种识别的研究应用现状;剖析了目前研究中存在的主要问题;指出了今后开展高光谱树种研究的方向与潜力。     

天堂山林场森林地上生物量及碳储量的遥感估算模型构建

基于广东省清远市天堂山林场的二类调查小班数据和 landsat8 遥感影像和多元逐步回归的方法,建立森林地上生物量模型,进而构建森林地上碳储量模型,对天堂山林场森林碳储量及其分布进行了估算,并讨论了预测结果及其精确性。结果表明：阔叶林、针叶林和混交林生物量模型的拟合优度分别为 0.77、0.67、0.69。基于碳储量估算模型计算生成的天堂山林场碳储量分布图与采用二类森林调查数据得到的碳储量分布图空间分布一致。验证了基于 landsat8 遥感影像的碳储量模型能为森林碳储量提供快速准确的估测。     

高光谱遥感的森林信息应用研究进展

现今高光谱遥感的实际应用中,利用了航空(有人机和无人机)和地面的同步配合方法,实现了"天空地"一体化的应用模式.目前,越来越多的学者利用高光谱遥感反演技术进行植被参数反演研究,并取得高精度和适用性广的反演模型.文章主要阐述当前高光谱遥感技术在林业应用中关于树种分类、参数提取和灾害监测各个方面的运用,并揭示了高光谱遥感技...     

高光谱遥感森林叶面积指数估测方法研究

叶面积指数(LAI)是反映植物叶片数量、冠层结构变化、植物群落生命活力及其环境效应的重要参数,其定义为植株所有叶片单面面积总和与植株所占的土地面积的比值。文中总结国内外利用高光谱遥感数据估测森林叶面积指数的研究进展,并对众多的估测方法进行比较,最后分析了高光谱遥感森林叶面积指数估测研究的发展趋势。       

高光谱遥感森林应用研究探讨*

详细论述了高光谱遥感技术在森林生物物理和化学参量估计以及森林健康状态遥感评价等方面的应用研究状况，对高光谱遥感植被应用的数据处理技术作了简要说明。对我国高光谱遥感森林应用研究现状和发展水平进行了阐述，最后对高光谱遥感森林应用的未来趋势作了探讨。     

高光谱遥感技术及其在森林监测中的应用探讨

高光谱遥感技术是指利用很窄的电磁波段从地物获取连续光谱信息的技术。高光谱影像具有超高光谱分辨率和多个波段同时对地物成像的特点,借助高光谱影像丰富的植被光谱信息,介绍其在森林火灾、森林病虫害和森林资源变化监测中的应用研究方法和现状,利用高光谱遥感图像进行森林监测的处理技术。     

森林冠层叶片氮浓度高光谱遥感反演研究进展

氮素是植物生命活动所需的重要营养元素,在森林植被的光合作用和生态系统固碳方面起着关键作用。因此,理解森林叶片氮浓度在叶片和冠层（遥感像元）尺度上的高光谱特征,是开展森林冠层叶片氮浓度（CNC）遥感反演、优化森林碳循环模拟、应对气候变化的重要基础工作。当前,森林CNC的光谱特征提取受到冠层结构因素的影响,其高光谱遥感反演的理论亦不明确。文中通过梳理国内外大量植被叶氮高光谱反演的代表性研究成果,以时间为轴线从叶片和冠层2个尺度上进行文献综述,详细阐述当前国内外森林叶氮浓度高光谱遥感反演的主要方法、研究热点和面临的问题,并对近年来学界关于森林冠层结构在冠层叶片氮浓度遥感反演中的影响进行综述,并展望森林冠层叶氮浓度高光谱遥感反演的发展方向。     

森林蓄积量遥感估测的研究进展

传统的森林资源调查是一项周期长、任务重、劳动强度大,需大量经费的工作。随着遥感技术广泛应用于森林资源调查工作,特别是森林蓄积量的遥感估测,将比传统方法省时、省力,节约经费。目前,利用遥感进行森林蓄积量的估测研究已取得了一系列重要进展,文章则简要综述了国内外在光学遥感和微波遥感范围内的森林蓄积量遥感估测方面的研究进展,认为利用遥感技术进行森林生物量估测对于了解和监测全球生态系统对气候变化和人类活动的反应具有重要的意义。