Multivariate analysis of multispectral remote sensing data on grasslands from different soil types

Summary From an area of 60 sq. km in East-Flanders (Belgium), two sets of stereoscopic aerial photographs were taken. After selection of 13 soil types, 58 grasslands (mainly permanent ones) were localized. Data on species composition (S1 taxa) were quantitatively sampled with a double meter.Density values were obtained from both emulsions and using three filters. Using the densitometric varishles (extended to 22) or taxa variabies. Minimum Variance Clustering (MVC) and Principal Component Analysis (PCA) were applied. The recognition of different grasslandtypes and their relative position in both new sample point spaces was discussed as well as their relation to soil type. The results obtained by both Canonical Analyses (CCA and CVA) were examined and where necessary compared to the searce applications in vegetation ecology.Finally, the possible reasons for the meagre results were briefly discussed.Nomenelature follows De Langhe e.a. (1973).     

基于HJ1B和ALOS/PALSAR数据的森林地上生物量遥感估算

森林地上生物量的精确估算能够减小碳储量估算的不确定性。为了探寻一种有效地提高森林生物量估算精度的方法,探讨了基于遥感物理模型和经验统计模型估算山地森林地上生物量的方法。首先,基于Li-Strahler几何光学模型和多元前向模式(MFM)进行模型模拟,结合查找表算法(LUT)从多光谱图像HJ1B估算贺兰山研究区的森林地上生物量。其次,采用统计方法建立了2种回归模型:(1)多光谱图像HJ1B进行混合像元分解(SMA),并与雷达图像ALOS/PALSAR进行图像融合建立生物量回归模型;(2)雷达图像ALOS/PALSAR后向散射系数和实测生物量建立了生物量回归模型。用实测数据对3种算法估算结果进行精度验证。研究结果表明:采用几何光学模型和MFM算法估算的森林地上生物量精度最好(决定系数R2=0.61,均方根误差RMSE=8.33 t/hm2,P0.001),其估算地上生物量与实测值一致性较好,估算生物量精度略优于SMA估算的精度(R2=0.60,RMSE=9.417 t/hm2);ALOS/PALSAR多元回归估算的精度最差(R2=0.39,RMSE=14.89 t/hm2)。由此可见,采用几何光学模型和混合像元分解SMA适合估算森林地上生物量,利用这2种方法进行森林地上生物量遥感监测研究具有一定的应用潜力。     

IKONOS影像景观格局特征尺度的小波与半方差分析

建立不同方向和尺度下景观格局的小波分析方法,并以IKONOS PAN 1m 影像为例,对城市景观和农田景观格局进行了实例研究,并与半方差函数的分析结果进行比较分析。试验结果发现试验区的城市景观图像表现出不同层次和方向的结构特征,主要是阴影－单个楼房－楼房与道路的组合3个尺度的特征,分别出现在2m,16m和128m以及256m分析尺度上,农田景观主要是树木行－农田2个层次和方向尺度特征组合,分别为2m,128m和256m。半方差分析结果对试验区景观结构的多层次和方向不敏感,但可发现景观结构的总体平均特征。城市景观总体结构在空间上的变程为135m,反映的是楼房与道路组合的总体平均特征;农田景观总体结构在空间上的变程为152m。通过改变半方差函数的分析范围和计算间距可以克服半方差对多尺度分析的不足,如该试验通过缩小城市景观和农田分析范围,也发现城市景观有一个在空间结构上15m的变程,与小波分析的特征尺度16m非常接近,而农田景观出现空穴效应的周期一半长度大约为2m,正好是小波分析出种植树木的行距结构特征尺度的大小。这要分析者对研究有一定的先验知识才能够做到选择合适的分析范围,而这恰是景观格局特征尺度分析服务的目的。通过试验区研究证明小波分析是一非常有应用前景的景观格局研究方法,与半方差分析相比,对在解释多尺度结构和不同方向的结构具有明显的优势,且不受分析数据统计平稳假设的约束,但由于对图像分解是基于2进制,导致分析尺度以2的幂函数变化,不像半方差分析可通过理论模型拟合,对特征尺度的估计可以是连续的。     

USLE/RUSLE模型中植被覆盖管理因子的遥感定量估算研究进展

通用土壤流失方程（USLE）及其后续修正方程（RUSLE）是区域土壤侵蚀风险评估和水土保持规划的有效工具.植被覆盖管理因子作为USLE和RUSLE的重要参数之一,其合理估算对土壤侵蚀的准确预测尤为重要.基于野外实地调查和测量的传统估算法费时、费力且费用高,无法满足宏观尺度上植被覆盖管理因子的快速提取.近年来,遥感技术的发展为大尺度植被覆盖管理因子获取提供了丰富的数据和方法.本文基于国内外相关研究成果,综述了植被覆盖管理因子遥感定量估算方法的研究进展,评述了各类方法的优劣,以期为进一步开展大尺度植被覆盖管理因子的定量估算及拓展现有研究思路提供借鉴.