基于植被信息遥感反演的东亚飞蝗监测研究

植被是东亚飞蝗发生和成灾的重要指示因子。运用遥感技术对植被生长进行监测,对东亚飞蝗的预测和防治具有重要意义。以河北省黄骅市为研究区,利用实地获取的植被冠层孔隙度数据反算的LAI数据以及Landsat-5 TM影像提取的各种VI数据,进行了LAI(LAI-2000改进型算法的反算结果)与TM影像上反演的VI之间的相关分析。结果表明,RDVI最适合反映研究区植被生长状况。分析RDVI与飞蝗发生面积的关系,发现两者呈负线性相关,即随着RDVI减小,飞蝗的发生面积呈线性增大。     

植被高光谱特征分析及其病害信息提取研究

高光谱(hyperspectral)遥感是20世纪末地球观测系统中最重要的技术突破之一。根据植被高光谱数据的植被冠层光谱反射特征和诊断性光谱吸收特征,利用光谱连续统去除法,探讨光谱一阶微分反射比(FDR)和从连续统去除的光谱吸收特征中获得的波段深度(BD)、连续统去除后微分反射比(CRDR)、波段深度比(BDR)和归一化波段深度指数(NBDI)等光谱特征参量。结合多时相的条锈病小麦PHI航空高光谱影像,分析条锈病对小麦光谱的影响及其光谱特征,并运用光谱特征参量和波谱角制图(SAM)技术监测和识别小麦条锈病。     

基于遥感的民勤绿洲植被覆盖变化定量监测

基于混合像元条件下的TM影像植被覆盖度遥感反演,定量研究了甘肃省民勤绿洲1987年至2001年植被覆盖时空变化的规律与特点。结果表明,15年中,民勤绿洲的植被覆盖发生了很大的变化,农田植被(耕地)面积增加了53.11%,而中、高盖度植被的面积却减少了25.21%,这对民勤绿洲的长久生态安全构成了严重的威胁。民勤绿洲植被覆盖变化的空间转化过程复杂,但总体属于开垦—植被退化型。15年中因开垦和植被退化而损失的中、高盖度植被达42204.81hm2,占原面积的81.73%,而且损失的主要是绿洲边缘的防风固沙植被,其中因开垦损失的面积为18776.08hm2,占损失面积的44.5%。超采地下水引起的地下水位快速下降是导致绿洲边缘天然和人工灌丛植被退化的主要原因。控制开垦并培育相对稳定的灌丛型植被,应该是研究区生态环境建设的重点。     

A new approach for vegetation change detection in urban areas

IntroductionVegetation distribution and change is regardedas ani mportant sign of urban environment . Withcity expanding and population increasing, herecomes a series of problems on environment ,andmoreover ,greening ratio is regarded as a stand-ard of ci…     

红层软岩边坡生态防护技术探讨

红层软岩边坡,土质贫瘠,浅层稳定性差,生态防护失效的现象比较突出。为提高西部红层软岩边坡生态防护的可靠性,在对西部红层软岩地区铁路、公路边坡生态防护状况进行调研和分析的基础上,总结红层软岩边坡生态防护失败的原因,吸取经验教训,提出适于红层软岩边坡的生态防护方法和适合该区栽植的草木品种及配置方法。     

陇中黄土高原丘陵沟壑区不同植被恢复模式下次降雨产流产沙特征

基于甘肃省清水县汤峪河径流小区2015—2017年的观测数据,研究不同植被恢复模式条件下坡面次降雨入渗、产流产沙特征。结果表明：不同植被恢复模式条件下的土壤入渗量与降雨强度呈二次函数关系,存在入渗量达到最大值的临界降雨强度。入渗速率与降雨历时可以用幂函数关系表达,符合考斯恰可夫入渗模型。不同植被恢复模式条件下的产流率在0.003 3~0.003 6 mm·min^-1之间,相对裸地的减流率为54%~58%。产流率与降雨强度之间呈二次函数关系（R²>0.88）,产流率的主要影响因素是降雨强度。径流含沙量平均值乔灌混合区（3.13 g·L^-1）>灌木林（2.95 g·L^-1）>乔木林（2.79 g·L^-1）>草地（2.58 g·L^-1）,径流含沙量与降雨强度呈线性递增函数关系。裸地的产沙量显著高于各植被小区（P<0.05）,是各植被小区的43~57倍,各植被小区的减沙率在93%~94%之间,减沙效益高于其减流效益。各植被坡面土壤流失量与降雨侵蚀力呈线性递增函数关系;产流率与侵蚀产沙率之间呈极显著正相关关系（P<0.01）,二者间可采用二次函数关系表达。本研究成果可为黄土高原丘陵沟壑区水土保持优化配置提供理论依据。     

2000—2015 年伊犁河谷植被覆盖时空变化特征

利用 2000—2015 年的 EOS／MODIS 数据,采用趋势分析、Hurst 指数、变异系数法对伊犁河 谷植被时空变化及未来趋势进行分析,结果显示：空间分布上,伊犁河谷植被覆盖度呈北部、南部、 东部偏高,西部、中部偏低的分布特征;时间变化上,2000—2015 年,伊犁河谷植被覆盖度波动减 小,减速为 6.25%·(10 a)^-1;区域分布上,伊犁河谷植被表现为低波动变化,波动程度中等以及下占 73.16%,波动程度高的区域占 26.84%。未来预测表明,伊犁河谷植被覆盖呈退化趋势,其中,持续 退化的面积占 57.55%,持续改善的面积占 13.51%。     

基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究

新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取（光合）植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。     

Lidar-aided analysis of boreal forest backscatter at Ku band

This paper analyzes the backscatter of the microwave signal in a boreal forest environment based on a Ku -band airborne Frequency-Modulated Continuous Waveform (FMCW) profiling radar—Tomoradar. We selected a half-managed boreal forest in the southern part of Finland for a field test. By decomposing the waveform collected by the Tomoradar, the vertical canopy structure was achieved. Based on the amplitude of the waveform, the Backscattered Energy Ratio of Canopy-to-Total (BERCT) was calculated. Meanwhile, the canopy fraction was derived from the corresponding point cloud recorded by a Velodyne VLP-16 LiDAR mounted on the same platform. Lidar-derived canopy fraction was obtained by counting the number of the first/ the strongest returns versus the total amount of returns. Qualitative and quantitative analysis of radar-derived BERCT on lidar-derived canopy fraction and canopy height are investigated. A fitted model is derived to describe the Ku-band microwave backscatter in the boreal forest to numerically analyze the proportion contributed by four factors: lidar-derived canopy fraction, radar-derived canopy height, the radar-derived distance between trees and radar sensor and other factors, from co-polarization Tomoradar measurements. The Root Mean Squared Error (RMSE) of the proposed model was 0.0958, and the coefficient of determination R2 was 0.912. The fitted model reveals that the correlation coefficient between radar-derived BERCT and lidar-derived canopy fraction is 0.84, which illustrates that lidar surface reflection explains the majority of the profiling /waveform radar response. Thus, vertical canopy structure derived from lidar can be used for the benefit of radar analysis.     

基于像元二分模型的地表植被覆盖度估算模块化设计与实现

地表植被覆盖度是的一种应用广泛的定量遥感产品,在水文、生态、区域变化等方面都具有重要的意义。像元二分模型是应用最多的一种遥感估算地表覆盖度的方法。目前,用遥感的方法进行地表植被覆盖度估算没有完整、系统的工具,用户只能逐步进行操作,效率低下,鉴于上述情况,本文运用IDL交互式数据语言,基于ENVI二次开发了一个植被覆盖度估算程序,取得了一定的成效,对遥感定量产品的生产、应用具有一定意义。