传感器波段设置对植被遥感参数反演的影响研究

植被是陆地生态系统的基本组成部分,遥感观测的植被冠层反射特性与植被参数之间的响应关系是植被遥感的基础,也是遥感传感器设计的关键.利用Sobol算法和PROSAIL模型,对叶绿素含量和叶面积指数等植被参数进行全局敏感性分析,研究植被参数在典型遥感波段(蓝、绿、红、红边和近红外)的响应敏感性,并对比了由传感器的中心波长和波...     

基于改进线性光谱分离模型的植被覆盖度反演

线性光谱分离技术可以有效地提取像元水平上植被或其他端元(影像中的地物)的相对百分比,但是目前该技术在多光谱宽波段影像数据应用中,由于波段数量、波段宽度等的限制,估算精度离定量研究的水平仍有一定差距。鉴于此,本文提出了一种改进的线性光谱分离方法,该方法在对影像进行土地覆盖分类基础上进行分离,一方面同类土地覆盖类型内同种地物的光谱变异相对较小,更有利于端元选取;另一方面,分影像的地物种类数量明显少于整幅影像,更容易满足模型的适用条件,从而突破了波段数量限制,同时使地物光谱分离更具针对性,经过验证,该方法较传统分离方法相比植被覆盖度的反演精度可提高6.4%,用该方法实现了研究区的植被覆盖度的定量反演并对研究区植被覆盖度的空间结构进行了分析。     

干旱区植被覆盖度提取模型的建立

本文通过分析遥感提取植被覆盖度的经验模型法、植被指数法和混合像元分解法,归纳了它们各自的优势、精度和存在的问题,指出了影响应用较广泛的植被指数转换法精度是全植被覆盖像元的选取。在此基础上提出了植被指数转换法的改进模型一利用高分辨率卫星图像的最大NDVI值作为均一像元的NDVI值替换中等分辨率卫星图像的NDVI值,建立植被覆盖度提取模型,从而通过中等分辨率卫星图像获取大范围植被覆盖度的方法。经实践检验,该方法简单、实用,适合于利用中等分辨率卫星图像进行大范围宏观监测。     

都安县植被覆盖度动态变化的遥感反演及驱动力分析

文章以广西都安县1988、1999、2006年不同时相的LANDSAT TM遥感影像为基础数据源,运用归一化植被指数像元二分法研究了1988～2006年间该县植被覆盖度动态变化情况,并分析该县植被覆盖度变化的驱动因素,为区域石漠化定量研究与生态环境恢复建设提供科学的依据及借鉴.     

线性光谱混合模型的ASTER影像植被应用分析

本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95％;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系统较为稳定。     

海岛建设引发的植被覆盖度变化的遥感分析

海岛生态脆弱、稳定性差,大规模的海岛开发使得原本脆弱的岛上植被生境面临更大的威胁,对海岛开发中的植被覆盖变化开展分析显得尤为重要。本文基于Landsat 5卫星和Landsat 8卫星的2001、2010和2014年的遥感影像,采用Gutmand和Ignatov提出的植被覆盖度计算模型提取福建平潭岛的植被覆盖度,并结合其土地覆盖变化信息,探究平潭综合实验区建设前后植被覆盖度变化特点及其原因。研究结果表明,3个时相的平潭岛植被覆盖度达中度以上的区域面积比例分别为86.00%、58.92%和71.16%,表明研究区整体植被覆盖状况良好。动态变化分析结果显示,2001-2014年研究区植被覆盖度总体呈下降趋势,其中2001-2010年植被覆盖度下降显著,下降区域面积比例高达53.95%;而2010-2014年岛上植被覆盖状况有较大改善,植被覆盖度增加区域面积比例达47.77%,这在一定程度上弥补了之前植被覆盖度大幅下降的影响,分析原因主要得益于平潭综合实验区建立后所采取的科学规划、进一步加大植树造林、逐步完善海岛绿地系统的植被建设与保护措施。     

一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法

积雪和植被的覆盖范围对于研究气候变化和水资源平衡、生态环境状况具有重要的意义,但它们的光谱曲线具有较强的时空变异性,难以获取精确的覆盖度产品。针对线性混合像元分解算法在积雪和植被覆盖度反演中噪声和光谱变异带来的误差,本文提出了一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法,并选用了3个不同的区域（单独的积雪覆盖区、单独的植被覆盖区、积雪和植被混合的覆盖区）来验证所提出框架的可行性。研究结果表明：① 该方法单独反演积雪覆盖度的均方根误差为0.172,单独植被覆盖度反演均方根误差为0.223,积雪和植被覆盖度混合反演的均方根误差分别为0.185和0.249,3种方案均有较高的精度;② 对影像与端元组进行归一化后,降低了光谱异质性,在此方法下的扰动混合模型可以有效地减弱MODIS影像光谱变化和噪声带来的误差;③ 针对MODIS影像,该框架获取的积雪覆盖度相对于植被覆盖度具有更高的精度。今后将进一步发展类似的积雪覆盖度与雪粒径协同反演算法。     

森林植被动态变化信息的遥感检测

本文以云南省泸水县为例,探讨了利用遥感技术从LANDSAT TM图像中检测森林植被动态变化的方法。该方法,首先对1988年的LANDSAT TM图像进行几何校正,并将1999年的L ANDSAT TM图像与其配准。其次,分别从1988年和1999年的L ANDSAT TM图像中提取植被指数。然后,将1999年的植被指数减去1988年的植被指数,得到植被指数差值图像。最后,利用目视识别的方法,在植被指数差值图像上确定森林植被增加和减少的阈值,从而提取出森林植被的动态变化信息。由于云和雪的影响,造成一些伪变化的信息,为此,进一步将云和雪的信息提取出来,并将这部分伪变化信息掩模掉。该研究表明,此法可以简单有效地将森林植被的动态变化信息予以检测.     

基于GEE的黄河流域植被时空变化及其地形效应研究

黄河流域作为中国东部平原的生态屏障,研讨其植被覆盖的时空变化有助于生态环境治理。本文利用GEE平台,基于Landsat数据通过像元二分模型反演了1990—2020年黄河流域植被覆盖度（FVC）,并通过Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验方法剖析FVC的时空变化趋势,挖掘出FVC趋势变化与海拔、坡度、坡向等地形因子之间的响应关系。结果表明：(1)黄河流域FVC整体呈现西北低东南高的空间分布趋势,其中低等FVC占整个流域面积的45%,主要集中于西北部干旱半干旱地区;(2)流域中部植被覆盖改善明显,占整个流域的57.07%,西北部和东南部退化程度相对较高;(3)植被覆盖受地形效应影响较为显著,在坡度大于40°及高程（-31～637 m）时高等级FVC占比较高,坡度8～18°及高程1852～2414 m范围内植被改善效果相对较好。结果可以为黄河流域生态环境保护及高质量发展提供科学支撑。     

高光谱遥感的物质组分和物质成分反演的应用分析

高光谱遥感的最大特点是可以提取和重建像元光谱,从而依据光谱特征直接识别地物类型、地物组成,乃至地物的成分,反演地物的物理、化学参量。本文阐述了高光谱的光谱识别方法所能探测的岩石、土壤、植被和人工建筑物的物质组分或成分;另外,与多光谱相比较的角度,讨论了高光谱图像地物特征识别和物质成分反演等技术方法的应用。     

基于热红外数据的花岗岩铀矿田地表SiO2含量反演及其铀成矿要素识别

ASTER遥感成像仪发射以来,提供了廉价的多光谱热红外遥感数据,为热红外遥感技术在诸多领域的应用注入了新的活力。本文在分析热红外技术在岩矿领域应用潜力的基础上,将热红外遥感技术应用于花岗岩铀矿找矿中,并以华南某花岗岩铀矿田为例,基于ASTER热红外数据进行了影像镶嵌、辐射定标、大气校正、温度/发射率分离,及其不同波段比值组合模拟的反演算法,对发射率数据进行SiO₂含量的定量反演,在反演图上识别出了研究区内明显的硅化断裂带、酸性岩及红层分布信息,识别结果与地质事实相符,并在野外得到了验证。实践表明,热红外遥感技术在花岗岩铀成矿要素提取中效果良好,并将在铀矿找矿工作中发挥积极的指导作用。     

公路路面光谱特征分析与沥青路面老化遥感监测方法初探

随着道路交通的快速发展,道路养护工作正变得日益繁重,如何快速获取道路路面健康状况信息,为公路养护部门提供技术支撑,已成为交通部门的迫切需求。本文通过地面光谱测量手段获取了公路路面的光谱反射数据,基于对不同谱段光谱反射吸收特征的分析,探索了沥青路面老化过程中的光谱响应变化规律。在此基础上,通过比值、归一化等数学运算构建了能反映沥青路面健康状况的光谱指数模型,并基于北京南六环良乡地区2013年9月21日的Worldview-2高分辨率遥感数据,对所构建的沥青路面健康光谱指数模型进行了有效性验证与分析。通过比较不同指数反映沥青路面老化状况的差异,筛选出几个适合沥青道路健康状况检测的光谱指数,并以地面观测数据对检测结果的精度进行了验证。结果表明：利用遥感手段可快速实现大范围道路路面健康状况的监测与评价,拓展了遥感技术的应用领域,同时为公路养护部门提供了新的技术手段。     

亚热带福建省森林生长季与气温、降水相关性的遥感分析

植物生长季的变化反映了全球气候变化对生态环境的影响。本研究以2000-2006年间MODIS-NDVI影像数据集,使用TIMESAT软件从归一化植被指数（NDVI）时间序列中,分别提取福建省不同森林植被的生长季开始日期（Start of Season,SOS）、生长季结束日期（End of Season,EOS）和生长季长度（Length of season,LOS）等物候参数,并与全省尺度的气温与降水量进行相关分析。结果表明：不同森林类型NDVI与当月月均气温之间具有较显著的相关性（R²为0.72-0.79,p<0.01）,同期温度变化对植被生长的影响相对于降水量更重要;而植被生长对降水量的响应存在大约2个月的时滞效应（R²为0.54-0.75,p<0.01）,说明前期的降水累积对于后续植被生长有较显著影响。福建省森林植被生长季持续时间约213~223 d,开始于每年4月初到4月中旬（第98~103 d）,结束于11月中旬前后（第316~321 d）。其中,南亚热带森林生长季长于中亚热带森林,相同气候条件下的阔叶林生长季时间略长于针叶林。另外,春季（2-4月）气温变化是导致福建省内2个气候带森林生长季开始时间、生长季结束时间及生长季长度变化的关键因素,而伴随春季温度升高,植被生长季开始时间提前（R²为0.83,p<0.01）,同时生长季长度延长（R²为0.80,p<0.01）。7 a间,生长季持续时间呈现微弱延长趋势,总体延长幅度为2.4~3.1 d。     

基于低空无人机搭载可见光近红外传感器的太湖蓝藻监测

传统卫星遥感手段因受其访问周期的限制,较难在时间频率上保证数据的及时性。低空无人机搭载轻小型传感器,以其机动、快速、经济等优势,在环境监测等领域日益发挥重要作用。面向太湖蓝藻监测需求,探索了一种基于低空无人机搭载可见光近红外传感器的监测方法。在系统规划和平台设计的基础上,选取太湖梅梁湖湖区进行试验。依据前人经验,采用可见光和近红外波段及其组合方式提取蓝藻信息,并与试验数据验证。该方法可为蓝藻灾害的防灾、减灾、救灾等提供辅助手段和决策支持。     

高分遥感图像相对辐射校正中的伪不变地物自动提取和优化选择

相对辐射校正是遥感变化检测中重要的预处理过程,伪不变地物(Pseudo-Invariant Features,PIF)是多时相影像中相对不变的地物,是相对辐射校正中的重要依据.针对高分遥感图像变化检测中相对辐射校正的要求,本文提出了一个自动提取和优化选择PIF的流程和方法:首先计算两期图像的亮度、光谱特征和空间特征的变...     

黑河流域中游地区作物种植结构的遥感提取

及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素：对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。