基于高光谱与多光谱植被指数的洪河沼泽植被叶面积指数估算模型对比研究

以洪河国家级自然保护区为研究区,2009年8月中旬,在研究区野外实测沼泽植物冠层的光谱反射率和叶面积指数(LAI),将地面实测的植物高光谱反射率以Landsat-5 TM波段范围为基准进行波谱重采样,以重采样后的光谱反射率计算多光谱植被指数,用几种常见的高光谱和多光谱植被指数建立估算沼泽植被叶面积指数的统计回归模型,对比这些模型的精度,选出最优模型.研究结果表明,用各植被指数建立的估算沼泽植被叶面积指数的回归模型分别为二次函数、对数函数或指数函数;各模型对沼泽植被叶面积指数的反演精度差别较大;在全波段高光谱植被指数中,用全波段归一化植被指数H-FNDVI(R930,R515)构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在常规高光谱植被指数中,用修正简单比率H-MSR构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在多光谱植被指数中,用多光谱归一化植被指数M-NDVI构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳.对比发现,由多光谱数据提取的植被指数构建的模型对研究区LAI的估算效果不太理想,而从实测高光谱数据提取的窄波段特有植被指数构建的估算沼泽植被叶面积指数模型表现出较明显的优势,表明窄波段植被指数更适合用来监测沼泽植被叶面积指数.     

应用MODIS卫星数据提取植被-温度-水分综合指数的研究

中分辨率成像光谱仪(MODIS)覆盖可见光、近红外和热红外的36个波段,其波谱分辨率高、信息量丰富.通过分析MODIS数据的波谱特性以及植被和土壤的反射波谱特征,选用可见光波段(0.66 μm)、近红外波段(0.86 μm、1.24 μm)提取修正的土壤调整植被指数(MSAVI)和归一化植被水分指数(NDWI);用两个热红外波段(8.6 μm、11 μm)反演植被冠层温度,并通过分析三者之间的耦合特征来提取反映植被水分状况的综合指标(VTWSI).用实测的植被水分数据和模拟的叶片等效水分厚度数据验证所提取的VTWSI值,拟合结果表明呈显著正相关,说明所提取的VTWSI可有效反映植被的水分状况.该项研究探讨了一种直接从卫星遥感数据提取植被水分指标的新方法,为研究干旱、半干旱地区的区域缺水提供简便途径.     

基于SAIL模型的多角度多光谱遥感叶面积指数反演

随着多角度传感器的陆续出现及植被遥感传输机理研究的深入,多角度遥感逐渐成为地表信息反演的热点问题.以SAIL冠层反射率模型为基础,通过联合多角度和多光谱数据,可以从物理机理角度进行植被叶面积指数(LAI)反演的应用研究.首先通过计算得到多角度多光谱遥感影像的角度信息,并经6S模型纠正后得到多光谱多角度植被冠层反射率数据.然后将PROSPECT模型模拟出的植被叶片反射率和透过率,以及多角度观测数据、LAI和其它实测数据输入SAIL模型,模拟得到了多角度多光谱冠层反射率,进而建立多角度多光谱冠层反射率与LAI的查找表.最后,将影像的多角度多光谱冠层反射率与查找表进行匹配,实现植被LAI的反演.最后对反演结果进行了验证和分析,结果表明反演精度较高,误差均在合理范围之内.     

利用无人机的多光谱参数预测荔枝叶片养分质量分数

以花芽分化期荔枝为例，分析了荔枝冠层叶片养分质量分数的空间分布差异；选用18种光谱变量，研究了荔枝不同冠层叶片养分质量分数与光谱变量的关系及其对无人机多光谱遥感监测模型的影响。结果表明：荔枝不同冠层叶片的氮、钾质量分数随冠层高度降低而明显提高；冠层中、上层叶片氮质量分数与无人机正射数据计算的类胡萝卜素反射指数（CRI）相关性最高（r＝0.86，p＜0.01）；冠层中、下层叶片钾质量分数与无人机正射数据的光谱变量显著相关，且与标准绿波段（NG）指数的相关程度最高（r＝-0.83，p＜0.01）。荔枝冠层叶片养分质量分数空间变化对基于垂直观测遥感数据建立的叶片养分质量分数估算模型精度有影响，无人机多光谱数据具有估算荔枝叶片氮、钾质量分数变化的潜力，但估算精度与冠层高度有关。     

应用MODIS卫星数据提取植被-温度-水分综合指数的研究

中分辨率成像光谱仪(MODIS)覆盖可见光、近红外和热红外的36个波段，其波谱分辨率高、信息量丰富。通过分析MODIS数据的波谱特性以及植被和土壤的反射波谱特征，选用可见光波段(0．66μm)、近红外波段(0．86μm、1．24μm)提取修正的土壤调整植被指数(MSAVI)和归一化植被水分指数(NDWI)；用两个热红外波段(8．6μm、11μm)反演植被冠层温度，并通过分析三者之间的耦合特征来提取反映植被水分状况的综合指标(VTWSI)。用实测的植被水分数据和模拟的叶片等效水分厚度数据验证所提取的VTWSI值，拟合结果表明呈显著正相关，说明所提取的VTWSI可有效反映植被的水分状况。该项研究探讨了一种直接从卫星遥感数据提取植被水分指标的新方法。为研究干旱、半干旱地区的区域缺水提供简便途径。     

基于PROSAIL模型和Sentinel-2数据的陕北煤炭矿区植被叶绿素含量监测

为满足煤炭矿区植被叶绿素含量高精度动态监测需求,该文以陕北大柳塔矿区为研究区,首先分析PROSAIL模型对矿区典型植被欧李、野樱桃的适用性,然后根据PROSAIL辐射传输模型建立查找表,结合基于正则化的代价函数对欧李、野樱桃叶绿素含量进行反演,并利用SNAP软件反演结果与地面实测数据对PROSAIL模型反演结果进行验证,最后利用所构建模型反演得到2016—2019年大柳塔矿区植被叶绿素含量空间分布。结果表明：PROSAIL模型模拟光谱与地面实测光谱的绝对偏差平均值最大为0.016,该精度满足植被参数反演;PROSAIL模型反演得到的欧李、野樱桃叶绿素含量与地面实测数据的决定系数、均方根误差和相对均方根误差分别为0.679、1.926和4.625%,优于SNAP软件反演结果,反演得到的大柳塔矿区叶绿素含量时空变化与实际植被生态修复情况和土地利用覆盖类型一致。研究结果可为矿区植被叶绿素反演和生态修复效果评估提供技术参考。     

基于高光谱分析的草地叶绿素含量估算研究进展

叶绿素是草地进行光合作用最重要的色素,与氮素、蛋白质、水分等其他植被生化参数均有着密切关系,是草地光合能力及生理状况的良好指示剂。利用高光谱数据建模分析是实现大面积草地叶绿素含量估算的一种重要手段。本文将基于高光谱分析估算草地叶绿素含量的方法总结为：基于红边位置及光谱指数的经验模型和辐射传输模型两类。经验模型通过建立叶绿素含量与红边位置、光谱指数之间统计关系来估算叶绿素含量,参数简单,实用性较强;但光谱指数构造形式多样且与草地叶绿素含量关系复杂,在一定程度上影响了叶绿素的估算精度。辐射传输模型以叶绿素含量与辐射能量的作用过程作为其理论基础,模型中参数较多且对估算尺度敏感,有待于进一步完善。目前草地叶绿素估算的研究相对薄弱,专门用于估算的模型较少。未来的工作一方面应致力于发展和改进适宜于草地的光谱指数,同时确定合适的辐射传输模型参数以改进模型对草地的监测效果;另一方面,如何由叶片尺度拓展到冠层尺度进而拓展到像元尺度,从而更好地实现大面积草地叶绿素含量估算,是一项既具有重要意义又有挑战性的工作。     

基于Landsat 8 OLI影像的塔里木河下游河岸林叶面积指数反演

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是描述植物冠层结构特征的重要参数,也是研究植物冠层表面物质和能量交换必不可少的参数。根据在塔里木河下游河岸林地利用LAI-2250实测的LAI数据,比较Landsat 8 OLI遥感数据提取的几种常规植被指数估算LAI的能力,建立LAI估算模型,并利用实测数据对模拟结果进行精度验证,生成塔里木河下游LAI分布图。结果表明:(1)各植被指数(Vegetation Indexes,VIs)与LAI均具有一定的相关性,对于不同的植被指数,二次多项式回归模型相关性均最高;(2)在不区分植被类型的样本分析中,大气阻抗植被指数(Atmospherically Resistant Vegetation Index,ARVI)与实测LAI具有最高的相关性;(3)分别针对柽柳林和胡杨林样本分析,判定系数R2和反演精度均具有不同程度的提高,对应的最适植被指数分别为归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)和ARVI;(4)塔里木河下游河岸植被LAI有3个高值区:大西海子水库附近、下游中部和尾闾湖台特玛湖附近。全区LAI值主要分布在0~1.5之间,均值为0.361。该研究结果为遥感提取塔里木河下游河岸林带高空间分辨率的叶面积指数数据提供了数据支持和方法支撑。     

近地机载激光雷达棉花LAI提取方法研究

棉花叶面积指数（LAI）是描述其长势的重要指标,准确获取冠层结构参数是叶面积指数反演的必要条件。以ScoutB-100油动单旋翼无人机为飞行平台,搭载RIEGL VUX-1激光雷达,精确获取棉花高密度点云数据,得到研究区棉田数字表面模型（DSM）和数字高程模型（DEM）,通过差值运算获得其冠层高度模型（CHM）,进而提取有效的冠层结构参数。利用相关性分析法选取相关系数大于0.2的激光穿透力指数（LPI）、回波点云密度（D）、孔隙率（f_gap）、归一化高程值（V_nDSM）构建棉花LAI反演模型,并与实测叶面积指数进行精度验证与评价。实验结果表明：模型估算的LAI与实测LAI之间的决定系数为0.824,均方根误差为0.072,验证了模型的可靠性。     

MODIS影像的NDVI和LSWI植被水分含量估算

植被含水量估算在作物灌溉和森林火灾预警中具有重要指导意义。采用8天合成MODIS地表反射率数据,针对植被水分含量与陆表水指数,植被覆盖与归一化植被指数的关系及不同植被类型和地表水分含量状况在NDVI-LSWI二维空间中的分布规律,在NDVI-LSWI梯形特征空间中确定最大和最小含水量边界线的基础上采用植被干燥指数直接估算植被水分亏缺程度。该方法不仅简便,而且可以避开植被指数温度梯形图中陆地表面温度和气温差值的测量。     

植被指数方法估算冬小麦冠层叶绿素含量的角度效应研究

叶绿素是表征作物长势状况、光合作用能力及生理状况的重要指标,其含量变化对于分析作物生理生化过程以及指导作物精准管理具有重要意义.该文结合辐射传输模型模拟数据和实测多角度遥感数据研究不同叶倾角株型冬小麦叶绿素含量反演的角度效应,即观测天顶角和太阳天顶角变化对植被指数方法估算冬小麦冠层叶绿素含量精度的影响.结果表明:模拟与实测多角度数据的角度效应影响植被指数与冠层叶绿素含量的相关性,实测多角度数据观测天顶角变化对植被指数与冠层叶绿素含量相关性的影响显著高于太阳天顶角以及平均叶倾角变化特征的影响.其中,实测多角度数据下,红边归一化植被指数(ND705)在后向10°和20°观测天顶角下估算冠层叶绿素含量精度最高(R2=0.71,RMSE=49.95μg/cm2,RRMSE=22％);角度不敏感植被指数(AIVI)垂直观测下估算冠层叶绿素含量精度最高(R2=0.72,RMSE=49.08μg/cm2,RRMSE=21％);观测天顶角小于30°时,红边植被指数估算冠层叶绿素含量精度受角度效应影响较小.     

矿区植被物化参数高光谱遥感估算研究

基于高光谱遥感数据Hyperion和植物冠层反射光谱,应用指数法、回归统计法和基于光谱位置变量的方法对矿区植被生物量和叶绿素浓度(SPAD)进行估算.结果表明:植被指数R752/R548与植物鲜重相关性最高,相关系数为0.88;选用植物像元光谱,基于植被指数R752/R548,利用三次函数法构建植物鲜重估算模型精度较高,多重判定系数R2达0.883;植被指数DVI[752,640]与植物干重相关性最高,相关系数为0.42;基于植被指数DVI[752,640],应用线性回归法构建植被干重估算模型精度较低,多重判定系数R2为0.177;基于四点内插法提取的红边位置与叶绿素浓度显著相关,相关系数为0.433;Datt(1)和Datt(2)植被指数与叶绿素浓度存在显著相关,相关系数分别为0.871和0.868;基于红边位置(REP)、Datt(1)和Datt(2)植被指数构建植物叶绿素浓度估算模型精度较高,多重判定系数R2分别为0.814、0.805和0.781.应用高光谱遥感技术可有效地检测矿区受损生态环境下的植被,为矿区植物生态修复工程提供本底资料.     

国产高分一号数据估算草地植被覆盖度方法研究——以呼伦贝尔草原露天煤矿区为例

为了探讨与分析国产高分一号(GF-1)数据在北方露天煤矿区草地植被覆盖度估测中的精度及适用性,该文基于GF-1与SPOT6多光谱影像数据,以多个植被指数为自变量,利用像元二分模型、偏最小二乘(PLS)回归、支持向量机(SVM)回归3种模型对区内植被覆盖度进行估算,结合野外同步实地植被样方数据,对比分析不同估算模型的精度及适宜性,并通过蒙特卡洛模拟多尺度交叉建模的误差传播,分析空间分辨率不同对植被覆盖度估测的精度影响。结果表明:GF-1数据基于增强型植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8149,RPD=2.336,RMSE=8.694%)与SPOT6数据基于归一化植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8755,RPD=2.870,RMSE=7.032%)估算效果较好。不同分辨率数据交叉传递过程中SVM回归模型的精度高于PLS回归模型。因此,基于GF-1数据构建的SVM回归模型可以高精度地估算区域草地植被覆盖度。     

祁连山国家公园森林地上碳密度遥感估算

准确、及时地绘制森林地上碳密度图是了解全球碳循环的必要条件。虽然星载激光雷达(如ICESat/GLAS)数据已被广泛用于估算大尺度的森林地上碳密度分布,但地形坡度对GLAS提取冠层高度精度的影响往往限制了其在山区森林的应用。通过以祁连山国家公园为研究区域,结合GLAS数据、Landsat OLI(Operational land imagery)数据、样地调查数据,对祁连山地区进行区域性的森林地上碳密度估算。首先通过改进后的地形校正模型减小坡度对GLAS数据提取森林冠层高度精度的影响,使得更多的GLAS数据可用于后续的研究;其次将所建立的不同类型森林地上生物量估算模型与相关碳含量转换系数结合,得到GLAS激光光斑(脚印点)的森林地上碳密度;最后利用非参数化算法最大熵(Max Ent)模型得到祁连山国家公园2018年森林地上碳密度分布图。结果表明:祁连山国家公园2018年平均森林地上碳密度为40.72±6.72 t·hm~(-2),总蓄积量为28.58±4.72 Tg,海拔2770～3770 m区域的森林植被碳储量最大,且阴坡的碳储量明显高于阳坡。采用森林资源清查数据独立验证估算结果的准确性,模型估测均方根误差(Root mean square error,RMSE)为18.946t·hm~(-2)。本研究结果可以为监测区域乃至国家尺度的森林碳储量变化以及制定可持续的森林管理措施提供依据。此外,本文所采用的方法在山区森林碳储量估算方面也具有较大的潜力。     

基于HASM的中国森林植被碳储量空间分布模拟

当前区域尺度上森林碳储量估算主要依据森林资源清查数据,整个过程不仅消耗大量人力、物力,而且十分耗时,严重影响了森林碳储量估算的时效性。针对这一问题,本文提出了基于HASM的森林植被碳储量模拟方法,该方法以全球植被动态模型LPJ-Guess 输出的植被碳储量为驱动场,以森林清查样地数据为精度控制点,模拟生成中国陆地森林碳储量分布情况。研究以第7 次中国森林资源清查数据作为精度控制点数据源,同时作为本文模拟方法的精度验证。结果表明,中国森林碳储量为9.2405 Pg,考虑到森林资源清查是基于一定的郁闭度进行的,因此HASM模拟的结果与根据森林资源清查结果计算得出的7.8115 Pg 相比更符合实际情况,西南山区和东北林区是中国森林最主要的碳库,其碳储量分别占中国森林植被碳储量的39.82%和20.46%。同时与之前(1975-1995 年) 相比具有较大幅度的增长,表明近几十年来中国坚持大规模植树造林的碳汇效果显著。同时也表明基于HASM的森林植被碳储量空间分布模拟方法是有效的,模拟结果合理且精度较高,表明该方法在全球尺度上森林植被碳储量模拟及其它生态系统中碳储量模拟中具有应用潜力。     

黄河中游砒砂岩地区长川流域植被盖度及其动态分析

应用遥感监测并结合地面实测数据,分析黄河中游砒砂岩地区典型流域——内蒙古长川流域植被盖度及其变化特征。经野外实测数据进行检验植被盖度遥感监测的精度发现,以遥感手段通过植被盖度与归一化植被指数(NDVI)之间关系来估算长川流域植被盖度的精度达到81.3%。长川流域上游地区(北部)植被盖度相对较高,达到40%~70%;沟道两侧也有相对较高的植被盖度,也达到了30%~60%;一般梁峁地植被盖度较低,只有5%~15%。从1983年开始实施的小流域第一期水土流失重点治理和1993年至1997年期间实施的小流域第二期第一阶段水土流失重点治理的效果明显,使得长川流域植被盖度在该期间内大幅度增高。     

黄河中游大尺度植被冠层截留降水模拟与分析

大尺度植被冠层截留降水定量模拟与分析是揭示气候变化和人类活动综合作用下区域水沙变化机制的重要研究内容。以黄河中游河口镇—潼关区间为研究区,耦合遥感等空间数据与植被冠层截留估算模型,利用地面监测站点降水数据、GLASS叶面积指数遥感数据和地理信息空间分析技术,定量模拟和分析了黄河中游20 世纪80 年代以来3 个典型年份的地表植被冠层截留降水及其时空变化特征。结果表明：（1） 20 世纪80 年代以来,特别是20 世纪末实施的生态修复政策,使得黄河中游叶面积指数显著提高,植被覆盖明显改善;（2） 20 世纪80 年代以来,黄河中游植被冠层截留降水发生了明显变化,1984 年、1995 年和2010 年研究区植被冠层截留降水量区域年平均值分别为19.57 mm、13.66 mm和22.68 mm,截留率分别为3.24%、3.32%和4.92%;（3） 黄河中游植被冠层截留降水特征及其变化受降水特征和地表植被状况共同影响,其中,降水量是决定植被冠层截留降水特征的控制性因素,而叶面积指数年际变化是影响植被冠层截留降水特征变化的主要因素。     

照相法测量冬小麦覆盖度的图像处理方法研究

植被覆盖度是重要的农学和生态学参数,对水文、生态、全球变化等研究具有重大意义。数码照相法作为一种方便快捷、精度较高的地面测量方式,在科学研究中得到了广泛的应用。目前照相法测量植被覆盖度的图像处理方法可以分为彩色空间判别法和图像分类法两类。通过对冬小麦覆盖度的连续监测,对不同植被分类判据进行了对比分析,结果表明基于RGB和HLS彩色空间算法的判据具有一致性。基于景合成模型的最大似然分类方法突破了传统分类方法将图像仅分为植被与非植被两类的限制,将图像分为叶片耀斑、光照叶片、阴影叶片、光照土壤和阴影土壤5个组分,具有较高的估算精度,可以作为照相法进行覆盖度估算的首选方法。     

基于数字相机图像的长白山森林物候模拟

植被物候作为全球植被和陆面过程模型的重要参数,对其状态的准确描述在很大程度上决定着模型的模拟精度。温带森林作为北半球中高纬度地区主要植被类型及全球重要碳源,研究其物候期的变化将提高对区域碳通量的估算精度。本文以长白山阔叶红松林为研究对象,探讨了数字相机图像在物种尺度物候模拟及群落尺度物候模型改进方面的作用,结果如下：（1）物种尺度上,利用数字相机能获取两种植被（红松,蒙古栎）较为准确的物候期（与人工观测数据比较,绝对误差〈3d）;（2）群落尺度上,基于数字相机图像获取的冠层状态数据提高了基于气象数据的物候模型（GSI：growingseasonindex）的模拟精度（R2=0．9）,尤其是秋季物候模拟,为进一步分析群落物候的环境控制因子提供了有力手段。研究表明：数字相机不仅能够提供精确地基于物种尺度的物候数据,还可为遥感物候数据的校正提供参考,同时为生态模型中物候模块的改进及降低区域尺度碳通量模拟不确定性提供了新的思路。     

泾河上游流域实际蒸散量及其各组分的估算

利用分布式生态水文模型SWIM,基于泾河上游(泾川测站以上) 植被、土壤、气象和水文数据对研究区进行了水文过程的模拟,从而估算了流域的实际蒸散量及其各组分。结果表明：SWIM模型能够较好的模拟泾河上游流域的水文过程,模拟的流域多年(1997-2003 年) 平均实际蒸散量为443 mm,其中土壤蒸发量为259 mm,植被蒸腾量为157 mm,冠层截持量为27 mm。石质山区的森林覆盖区和非森林地的年蒸散总量在整个流域分别具有最大值和最小值,为484 mm和418 mm;黄土区实际蒸散量介于二者之间,平均为447 mm。森林覆盖地区土壤蒸发明显小于其它区域,而蒸腾和冠层截留明显大于其它区域。年内蒸散量主要集中在5-8 月份,占全年总蒸散量的60%,且冠层蒸散比例较大达63%。整个流域湿润年份较干旱年份蒸散量增加了78 mm,其中土壤蒸发增加最多,其次是冠层蒸腾,冠层截留蒸发最小。