基于植被和潮动力作用的潮滩剖面演变数值模拟

为研究多因子共同作用下的潮滩演变机制,开发了基于植被生长和潮动力作用的潮滩剖面演变数学模型。在不考虑植被作用下,模拟得到了潮滩中长期演变后的上凸形剖面特征;泥沙供给是决定潮滩宽度的因素,供给越充分,潮滩宽度越大。模型考虑植被过程时,结果表明不同的植被生物量分布形式对潮滩水动力的影响程度不同,在潮间带上部,生物量抛物线分布时的减流效果强于生物量线性分布形式;而在潮间带下部则相反。模拟结果显示盐沼和光滩之间出现陡坎,且随着滩面的逐步淤高,陡坎逐步向海移动。     

地面成像和非成像地物光谱仪在不同水分环境下湿地植被光谱特征对比研究——以东洞庭湖湿地区域苔草植被光谱特征为例

利用SOC710VP成像光谱仪和ASD Field Spec 3地物光谱仪在湿地区域获取了典型湿地植被苔草光谱反射数据信息,比较了在不同水分环境下两个仪器在400—1 000 nm波长范围的光谱特征,对两种仪器的光谱结果进行了9种典型植被指数运算和比较。结果表明,在不同的水分环境下(土壤含水率51%、32%、14%三个区域比较分析)SOC710VP的反射率曲线和地物光谱仪ASD Field Spec 3的趋势相近,二者有很好的一致性,表现在550 nm和730 nm的反射峰,690 nm和970 nm的吸收谷,以及连续的近红外反射平台。二者也有非常明显的区别:1)SOC710VP在3个土壤水分环境下的苔草叶片光谱值都大于ASD Field Spec 3所采集到的苔草叶片光谱反射值;2)SOC710VP反射率曲线没有ASD Field Spec 3测出的原始光谱曲线平滑,波动幅度变化更大,在近红外波段较明显,变化更清晰,利于后续的光谱端元聚类分析。综上证明:成像光谱仪获取的数据具有图谱合一、光谱曲线特征可靠的特征,在湿地近地高光谱遥感研究中具有很大潜力,拓展了湿地资源遥感监测的技术手段。     

基于随机森林分类方法和多源遥感数据的湿地植被精细分类

利用大丰市沿海滩涂湿地区域的高光谱影像和同时期的机载LIDAR数据,结合影像的光谱信息,采用随机森林算法(RF)对研究区进行湿地植被精细分类,并分析和评价分类模型参数设置对总体精度的影响,最后与SVM分类结果进行对比。结果表明:随机森林分类方法的总体精度为90.3%、卡帕(Kappa)系数为0.874;与传统的SVM分类方法相比,RF法均提高了4种湿地植被的生产者精度和使用者精度。通过分析RF分类模型参数设置对总体精度的影响,得出当生长树个数为30、生长树深度为30时,分类精度最高。     

面向森林植被的星载大光斑激光雷达回波仿真

利用星载激光雷达的大光斑全波形数据估测植被结构参数、监测森林生态已受到广泛关注。为了更准确地理解森林植被的结构参数和光学特性对激光雷达回波波形的影响,利用实测森林植被数据提取植被空间分布的统计规律,考虑地形坡度变化和植被冠层反射特性的影响,生成参数化的森林植被空间轮廓反射模型,结合星载激光雷达的回波理论,建立了面向植被的星载激光雷达波形仿真器。由大兴安岭地区的实测植被数据提取的统计规律生成的森林目标仿真波形与地球科学激光测高仪系统（Geoscience Laser Altimeter System,GLAS）真实回波波形具有较好的一致性,平均相关系数R2达到0.91。通过波形仿真分析发现,光斑尺寸减小有利于大坡度地形的森林信息反演,研究成果对中国未来研制星载激光雷达载荷的系统参数设计具有参考意义。     

地表植被覆盖度遥感估算及其气候效应研究进展

FVC是研究表植被覆盖的重要参数,其估算精度直接影响生态、环境变化研究结论的科学性。本文通过研究用于FVC计算的遥感数据,以及统计模型、混合像元分解、数据挖掘等估算方法和植被覆盖变化气候效应,指出大数据时代背景下融合海量、多平台、多时空、多尺度数据的FVC估算是必然趋势,其方法不仅具有高精度、高可靠性等特点,而且将向智能化、自动化的方向发展,植被覆盖变化气候效应研究将逐步定量化,地气作用过程和机理将成为其重要的研究方向。     

基于遥感技术的厦门市植被覆盖变化监测

以厦门市为研究区域,以2000年的Landsat 7和2013年的Landsat 8为研究数据,利用ENVI软件分析了2000年和2013年厦门市植被覆盖变化情况。     

青藏高原植被覆盖度与地形相关性分析

提取青藏高原海拔高度、坡向,用分级分类的方法综合分析了青藏高原植被覆盖度和地形的相关性,利用30 m ASTER GDEM数据、Landsat影像数据及植被类型等资料,结合ERDAS和ArcGIS 9.3软件对青藏高原DEM进行处理,计算NDVI,研究得出的主要结论如下:1青藏高原海拔高度在4 500 m处的NDVI最高;5 500 m之后的NDVI逐渐降低,海拔与植被覆盖度呈负相关;2青藏高原北坡、西北坡和东北坡的NDVI较高,南坡的NDVI较低,阳坡的NDVI较高,阴坡的NDVI较低。     

关中地区MODIS NDVI变化时序分析

NDVI对绿色植被表现敏感,能更好地反映植被的状况及变化。通过对合成的MODIS NDVI数据采用最大值合成法、基于像元的一元线性回归法等研究关中地区2003―2012年间生长季的植被覆盖变化趋势。结果表明,关中地区近一半地区的植被覆盖保持稳定状态,有近36%的地区植被覆盖处于不同程度的改善中,而有近20%的区域植被覆盖处于减少状态。     

自然生态遥感监测与分析——以雅安市宝兴县为例

本文以雅安市宝兴县为例,基于三期卫星遥感影像,提取宝兴县地表覆盖信息,开展自然生态遥感监测,介绍了自然生态遥感监测所需资料、方法和技术流程,并对监测结果进行了详细分析。     

艾比湖流域NDVI垂直梯度变化特征

利用2000—2011年MODIS-NDVI数据分析了艾比湖流域植被变化特征,以MVC法合成年最大NDVI,研究不同尺度下海拔与NDVI的关系。建立了12年的NDVI变化趋势的一元线性回归方程,结合DEM数据,分析了24等分下海拔间的NDVI变化趋势。结果显示:(1)总体上,NDVI与海拔的拟合程度较好,判定系数均大于0.88,随着等分数目减少,判定系数增大,10等分时,海拔与NDVI的相关性最大,为0.97;2 500m为NDVI的分水岭,该海拔以下区域植被覆盖逐渐增加,以上区域植被覆盖逐渐减少;(2)研究区12年NDVI趋势变化平均值为1.03,总体属轻度改善;1 500m以上区域植被呈减少态势,1 200m以下植被呈增长态势;(3)各海拔带内NDVI趋势平均值为-42~54,研究区大部分像元NDVI趋势值较小,植被覆盖情况属于轻度改善和轻度退化。