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1.
选择浙江省内临安、安吉、龙泉3个毛竹产区为研究区域,基于野外调查数据和Landsat 5 TM影像,分别建立3个区域的毛竹林生物量遥感估算模型,包括一元线性模型、一元非线性模型、逐步回归模型、多元线性模型和Erf-BP神经网络模型,并对3个区域的模型进行评价;最后,选择精度较好的模型进行移植并对其可移植性进行分析.结果表明:在3个区域,Eff-BP神经网络模型精度均最高,逐步回归模型和一元非线性模型次之.Erf-BP神经网络模型的可移植性最佳.模型类型和模型自变量对统计模型的可移植性有较大影响.  相似文献   
2.
大气校正对毛竹林生物量遥感估算的影响   总被引:5,自引:1,他引:4  
基于LandsatTM影像对毛竹林生物量进行了估算,并利用6种大气校正方法(FLAASH、6S、DOS1~DOS4)分析了大气校正对毛竹林生物量遥感估算的影响.结果表明:6种大气校正模型均能有效地消除大气影响;不同大气校正模型校正后,归一化植被指数(NDVI)与毛竹林生物量之间的关系得到很好改善;对于同一种大气校正方法而言,NDVI、红外指数(II)和近红外指数(MI)与生物量之间关系的差异较大,说明在探讨植被指数的生物物理意义时必须进行大气校正;与其他5种模型相比,DOS3模型校正后的LandsatTM数据与毛竹林生物量之间具有最高的相关系数,但6种校正模型校正前后LandsatTM数据与毛竹林生物量之间的相关系数没有显著差异,说明采用单一时相遥感影像建立多元线性回归模型估算生物量时,可以不进行大气校正.  相似文献   
3.
叶面积指数(LAI)是森林生态系统碳循环研究的重要观测数据,也是驱动森林生态系统模型模拟碳循环的重要参数.本文以毛竹林和雷竹林为研究对象,首先利用双集合卡尔曼滤波,同化两种竹林生态系统观测站点2014—2015年MODIS LAI时间序列数据,然后将同化的高质量毛竹LAI和雷竹LAI作为输入数据驱动BEPS模型,模拟两种竹林生态系统总初级生产力(GPP)、净生态系统碳交换量(NEE)和总生态系统呼吸(TER)等碳循环数据,并用通量站实际观测值评价模拟结果;另外,还对比不同质量LAI对碳循环模拟的影响.结果表明: 双集合卡尔曼滤波同化得到的毛竹林和雷竹林LAI与实测LAI之间的相关关系极为显著,R2分别为0.81和0.91,且均方根误差和绝对偏差均较小,极大地提高了MODIS LAI的产品精度;在同化得到的LAI驱动下,BEPS模型模拟的毛竹林GPP、NEE和TER与实际观测值之间的R2分别为0.66、0.47和0.64,雷竹林分别为0.66、0.45和0.73,模拟结果均好于三次样条帽盖算法平滑LAI模拟得到的GPP、NEE和TER,其中,毛竹林、雷竹林NEE的模拟精度提高幅度最大,分别为11.2%和11.8%.  相似文献   
4.
森林生态系统碳通量的年际变化及其驱动因素分析是了解森林碳收支动态变化以及预测未来气候变化对森林碳收支影响的重要理论基础,对评估森林应对气候变化的贡献具有重要意义。结合MODIS叶面积指数(LAI)和归一化植被指数(NDVI)产品、MERRA气象数据和通量塔观测数据,采用光能利用率模型模拟2004—2011年安吉县毛竹林生态系统总初级生产力(GPP)空间分布,并分析GPP年际变化及其驱动因素。结果表明:(1)小年毛竹林GPP稍高于大年GPP;(2)2004—2011年安吉县毛竹林年日均GPP呈下降趋势,东部、西部和整个安吉县毛竹林年日均GPP变化速率分别为-0.064、-0.033和-0.045g C m-2W-1,年均温度持续下降是主要驱动因素;(3)LAI年际变化是GPP年际变化的主要驱动因素,主要原因是毛竹林大小年交替规律引起了有效LAI年际间差异;(4)西部GPP年际变化幅度大于东部,环境和生物因素对GPP年际变化的作用方向决定了毛竹林GPP年际变化的幅度。  相似文献   
5.
基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林叶面积旨数遥感反演   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI)-冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明:PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI>叶绿素含量(Cab)>叶片结构参数(N)>平均叶倾角(ALA)>等效水厚度(Cw)>干物质含量(Cm),并以LAI、Cab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI-冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0%,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.  相似文献   
6.
毛竹林老竹水平和经营措施对新竹发育质量的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
毛竹林是我国重要的森林资源类型,在森林固碳和林业应对气候变化中具有不可替代的重要作用。由于毛竹林的持续采伐与自我更新特性,在竹林经营过程中,新竹的发育数量和质量成为评价竹林固碳功能变化的决定性因子。利用两因素随机区组设计,排除地形因子等影响,选取施肥和采伐留养方式这两个因素,研究老竹水平和经营措施对2010年和2013年毛竹林新竹发育质量的影响。结果表明:无论2010年还是2013年,新竹平均胸径、株数和碳储量与3年生和5年生老竹的相关性均高于2年生和4年生老竹。新竹碳储量与3年生和5年生老竹碳储量呈线性相关,建立线性回归模型y=0.675x-2.2491,R~2=0.8561,而新竹碳储量与2年生和4年生老竹碳储量相关性较低,线性回归模型为y=-0.1109x+6.7287,R~2=0.0061。不同经营措施实施后,新老竹之间关系发生了很大的改变,新竹平均胸径与老竹的相关性大幅下降,新竹株数和碳储量与老竹几乎没有相关性,新竹碳储量与3年生和5年生老竹碳储量的线性回归模型为y=0.1036x+3.7539,R~2=0.0981,新竹碳储量与2年生和4年生老竹碳储量的线性回归模型为y=-0.0408x+5.9069,R~2=0.0151。不同经营措施的实施对新竹的平均胸径、株数和地上碳储量产生了很大的影响。处理A_1B_2(大量施肥中度采伐中密度留养)、A_2B_2(中等施肥中度采伐中密度留养)和A_3B_2(不施肥中度采伐中密度留养)新竹平均胸径、新竹株数和新竹碳储量都有所增加,新竹平均胸径增幅为:处理A_2B_2(8.78%)A_1B_2(2.43%)A_3B_2(2.06%),新竹株数增幅为:处理A_1B_2(81.0%)A3B2(35.4%)A2B2(15.2%),新竹地上碳储量增幅为:处理A_1B_2(90.8%)A_3B_2(35.7%)A_2B_2(49.7%),而其余处理基本都会减少,说明适度采伐留养最有利于提高毛竹林新竹的发育质量。仅仅从固碳最大化的角度出发,大量施肥中度采伐中密度留养最有利于新竹碳储量的增加,而从培养大径竹材的角度考虑,中等施肥中度采伐中密度留养能收到更好的效果。  相似文献   
7.
本文以雷竹林为研究对象,基于MODIS地表反射率数据构建了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、Gitelson绿色植被指数(GI)、增强型植被指数(EVI)和土壤调整植被指数(SAVI)5种植被指数,并将其与MODIS 7个波段原始反射率数据作为遥感变量,采用逐步回归和相关分析两种方法进行变量筛选,结合LAI实测数据构建了逐步回归和BP神经网络两种模型,对雷竹林生态系统观测站点2014年1月-2017年3月LAI时间系列数据进行反演,并将反演结果与同时期MOD15A2 LAI产品进行对比分析.结果表明: SR为唯一入选逐步回归模型的变量;b1、b2、b3和b7以及5种植被指数与LAI之间的相关性均达到显著水平,可作为BP神经网络模型的输入变量.使用BP神经网络反演得到的LAI与实测LAI之间的相关性显著,R2为0.71,RMSE为0.34,RMSEr为13.6%,其R2比逐步回归模型提高了10.9%,RMSE降低了5.6%,RMSEr降低了12.3%,与MODIS LAI相比,其R2提高了54.5%,RMSE降低了79.3%,RMSEr降低了79.1%.结合MODIS时间序列反射率和BP神经网络模型能够精确地反演雷竹林LAI,为实现基于遥感技术快速监测区域雷竹林LAI提供可行的方法.  相似文献   
8.
西瓜是受连作障碍影响最为严重的作物之一,由化感物质引起的自毒作用被认为是造成连作障碍的主要原因。为阐明化感物质对西瓜种子萌发及生长发育的影响,本研究选择4种最为普遍的化感物质——苯甲酸、肉桂酸、阿魏酸与丁香酸处理6个品种的西瓜种子,利用平底圆柱玻璃瓶培养法直接观察测量西瓜种子萌发以及幼苗根系与下胚轴生长动态变化。结果表明,浓度超过10 mg/L的化感物质处理显著抑制了西瓜种子的萌发和幼苗的生长,其中幼苗根系受化感物质的影响最大。不同西瓜品种对化感物质的响应差异显著,苯甲酸、肉桂酸处理后,‘郑麻10号’受到的抑制作用最强,‘利丰3号’与‘新优16号’受到的抑制作用较弱;‘晋抗6号’和‘中优杂1号’受阿魏酸、丁香酸的抑制作用最强,但这2种化感物质对‘新优16号’的抑制作用相对较弱。总体上,化感物质对西瓜抑制效果从强到弱依次为苯甲酸肉桂酸阿魏酸丁香酸。在所研究的材料中,‘利丰3号’与‘新优16号’对化感物质相对不敏感,可能在连作障碍防控中有一定的应用价值。  相似文献   
9.
采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI) 冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明: PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI>叶绿素含量(Cab)>叶片结构参数(N)>平均叶倾角(ALA)>等效水厚度(Cw)>干物质含量(Cm),并以LAI、Cab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI 冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0%,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.  相似文献   
10.
基于几何光学模型的毛竹林郁闭度无人机遥感定量反演   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于几何光学模型,探讨无人机遥感数据在毛竹林郁闭度定量反演中的应用,并分析了无约束和全约束两种混合像元分解对反演结果的影响.结果表明:利用无人机遥感数据与几何光学模型在一定程度上能够实现毛竹林郁闭度的估算,但不同混合像元分解方法反演精度差异较大;相对于无约束混合像元分解而言,全约束混合像元分解反演得到的郁闭度精度高,其反演郁闭度与野外实测数据的相关系数达显著水平,决定系数R2为0.63,且均方根误差也很小,为0.04左右,能够较真实地反映毛竹林的实际情况.  相似文献   
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