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1.
遥感反演植被含氮量研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
植被含氮量表征植被氮素状态。它作为植被生长状况的重要指标,在生态系统健康状况检测、生态系统生产估测、精准农业、生态系统干扰评估等方面均有重要意义。遥感监测植被含氮量主要基于高光谱和多光谱数据,采用的算法包括经验方法(波谱指数与回归分析)及物理方法(辐射传输模型法)。但受数据源和研究方法的局限,目前植被氮含量遥感监测局限于区域范围较小且内部植被类型与环境条件(气候、地形等)基本一致的情形,而对复杂生态系统的监测能力不足。未来的研究需针对氮沉降和人类活动的生态系统响应这一重大研究需求,发展和改进现有植被含氮量遥感反演方法。可考虑开展对不同环境条件下、不同类型植被光谱曲线进行标准化的研究,以形成普适的植被含氮量反演方法。并考虑综合运用多种数据(如微波遥感、无人机遥感),形成多尺度同步监测,以提高遥感对区域乃至全球范围内植被氮含量常规监测的能力。 相似文献
2.
基于水文平衡的湿地退化驱动因子定量研究 总被引:1,自引:0,他引:1
作为地球上最为重要的生态系统类型之一,湿地与森林、海洋并称为地球三大生态系统。但是,近年来湿地生态系统退化速度远大于其他类型生态系统,开展湿地退化的定量评估分析研究对于湿地生态系统的保护和恢复具有重要意义。选择北京城市湿地为研究对象,利用卫星遥感数据分别提取得到1991年和2007年的湿地面积,基于湿地水量平衡理论和湿地水文方程方法,定量评估分析了导致湿地退化的原因和不同驱动因子的贡献率。结果表明:(1)与1991年相比,2007年北京湿地减少约6275.31 hm2,约占1991年北京湿地总面积的24.46%。显著退化区域主要发生在野鸭湖湿地和密云水库湿地,分别减少了约1377.69 hm2和4654.50 hm2。(2)引起湿地退化的自然驱动因子中,以降水减少、入境地表水减少和蒸发量增加为主,驱动湿地退化的贡献率分别为39.22%、14.05%和11.85%。引起湿地退化的人为驱动因子中,以城市扩展为主,驱动湿地退化的贡献率为3.42%,而技术进步所采取的节水措施等有利于湿地保护,贡献率为25.55%。 相似文献
3.
针对神农架川金丝猴生境基础研究中乔木树种大范围分布数据难以获取问题,尝试利用多源多时相遥感数据结合专家知识分层次实现树种识别。首先采用冬季Landsat8/OLI数据根据物侯特性分层提取常绿、落叶林的地域范围;进而依据夏季Worldview-2高分遥感影像的实地乔木样本的光谱特征分层次完成常绿树种(巴山冷杉、华山松、青$、刺叶栎)和落叶树种(红桦、日本落叶松、米心水青冈、漆树、锐齿槲栎、椅杨)的识别;并通过实地植被样方及专家知识通过高程数据完成分类结果的修正;最后结合GIS对主要优势树种的地形及地域分布特征进行了空间分析。实验精度表明常绿林中巴山冷杉、华山松、刺叶栎、虫害华山松整体精度较高,落叶林中红桦、漆树等识别精度相对较高,部分树种如椅杨、锐齿槲栎识别精度较低;总体上常绿树种的精度要优于落叶树种。从植物地理学、遥感、GIS三者相结合的角度,将多源、多时相遥感数据与物种物候特性、专家知识进行有效整合,提出了一种乔木树种识别的方法(1)提供了复杂山地环境的主要乔木优势种识别途径,且具有通用性;(2)完成了物种物候特性与遥感数据特性的整合利用,有效降低数据成本费用;(3)配合地面样方及专家知识修正结果,避免了过分依赖光谱特征引起的误判。这将为神农架川金丝猴栖息地保护与恢复提供更精确的数据依据。 相似文献
4.
基于多源遥感数据的植物物种分类与识别: 研究进展与展望 总被引:2,自引:0,他引:2
物种分类与识别是生物多样性监测的基础, 明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题, 本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析, 发现: 当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原; 使用最多的遥感数据是机载高光谱数据, 而激光雷达作为补充数据, 通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息, 显著提高了分类精度; 支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法, 平均分类精度达80%; 随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟, 人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此, 本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结, 并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。 相似文献
5.
城市地表热环境研究进展 总被引:21,自引:6,他引:15
近50年来,以中国为代表的发展中国家快速城市化过程所引起的生态环境问题直接导致了城市地表热环境的剧烈变化。当前,采用定量化的研究方法开展城市地表热环境研究已成为国内外城市生态环境与气候领域的研究热点之一。因此,厘清城市地表热环境的研究进展对于今后更好地开展城市空间热环境定量评价研究以及进一步促进城市可持续发展具有重要的现实意义。在对城市空间热环境和城市热岛等相关概念、主要研究方法和数据获取方式进行简要叙述的基础上,着重从城市地表热环境的时空特征及其变化、驱动力和驱动机制、城市地表辐射与能量平衡、城市地表热岛与城市大气热岛的关系及其演变规律、城市绿地和水体对城市热岛效应的缓解、城市地表热岛的尺度转换等6个主要方面对当前国内外已开展的城市地表热环境研究进行了归纳总结,并就当前研究过程中存在的问题以及未来的研究重点进行了探讨,以期为今后更好地开展城市地表热环境定量化研究提供参考。 相似文献
6.
Research progress on monitoring vegetation water content by using hyperspectral remote sensing 下载免费PDF全文
《植物生态学报》2018,42(5):517
植被含水量是陆地植被重要的生物物理特征, 其定量遥感反演有助于植被干旱胁迫的实时监测与诊断评估。该文系统综述了国内外利用高光谱遥感评估植被水分状况的4个常见植被水分指标——冠层含水量、叶片等量水厚度、活体可燃物湿度和相对含水量的概念及其遥感估算方法研究进展, 评述了植被含水量高光谱遥感估算各类方法的优缺点, 探讨了植被含水量高光谱遥感估算目前存在的问题, 并提出进一步的研究任务, 即服务于植被干旱胁迫的高光谱遥感监测、预警与评估。 相似文献
7.
卫星土壤水分产品在青藏高原地区的适用性评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为了分析土壤水分产品在青藏高原地区的可靠性和适用性,利用青藏高原地区地下5 cm深度的地面实测土壤水分数据,结合多种评价指标(相关系数R、均方根误差RMSE、偏差Bias和无偏均方根误差ubRMSE)对土壤水分主动-被动探测卫星(SMAP)、高级微波扫描辐射计2(AMSR2)、风云三号(FY-3B)土壤水分产品,从时间和空间两个方面进行了适用性研究。结果表明:(1)土壤水分产品均能反映青藏高原的土壤水分变化,在降水较多的季节,三种产品精度均有不同程度的下降。(2)土壤水分产品在夏季和秋季反演效果好于冬季和春季,并且在秋季与实测值更接近。其中,SMAP产品在各个区域都能反映土壤水分的季节变化趋势,并普遍在夏季高估、冬季低估;AMSR2产品在夏季低估,冬季明显高估;FY-3B产品在夏季普遍低估。(3)土壤水分产品在那曲和狮泉河地区反演结果较好,在那曲地区与实测值相关性最高;在玛曲地区表现出较大的不确定性,虽然相关系数较高,但RMSE和Bias同样较高,整体精度较差;SMAP产品在阿里地区满足目标精度。综合来看,SMAP产品在青藏高原地区反演结果较为稳定,受气候和环境的影响较小,具有相对较大的R和较小的RMSE和Bias。 相似文献
8.
联合GF-6和Sentinel-2红边波段的森林地上生物量反演 总被引:1,自引:0,他引:1
光谱反射率能反映地物差异,是森林地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)遥感反演的理论基础。红边波段处于近红外与红光波段交界处快速变化的区域,能对植被冠层结构和叶绿素含量的微小变化做出快速反应,对植被生长状况较敏感。研究以GF-6和Sentinel-2多光谱影像作为数据源,结合野外调查AGB数据,构建落叶松和樟子松AGB线性和非线性估测模型,通过比较模型精度选择最优模型进行森林AGB反演和空间分布制图。结果表明:GF-6和Sentinel-2影像红边波段反射率与落叶松、樟子松AGB均呈显著相关(P<0.05),红边波段对AGB估测较敏感。多变量估测模型整体估测效果优于单变量模型,所有模型中多元线性回归模型取得了最优的决定系数(落叶松R2=0.66,樟子松R2=0.65)和最低的均方根误差(落叶松RMSE=31.45 t/hm2,樟子松RMSE=54.77 t/hm2)。相比单个数据源,联合GF-6和Sentinel-2影像构建的多元线性回归模型估测效果得到了显著提升,模型RMSE对于落叶松和樟子松AGB估测分别最大降低了22.9%和11.2%。增加红边波段进行AGB估测能显著提高模型估测精度,三组数据源分别加入红边波段信息后进行建模,模型RMSE得到了显著降低。GF-6拥有800 km观测幅宽和高效的重访周期,可以快速地提供大尺度时间序列数据,在森林地上生物量反演和动态监测方面有着很大潜力。 相似文献
9.
10.