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极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算
被引量:
9
1
作者
叶静芸
吴波
+6 位作者
贾晓红
费兵强
高君亮
成龙
庞营军
姚斌
孔德庸
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2022年第2期478-487,共10页
以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(...
以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(NIR)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调节植被指数(MSAVI)反射率波段作为遥感特征参数,采用逐步线性回归(SLR)、套索回归(LASSO)和岭回归(RR)模型分别对稀疏荒漠植被地上生物量进行估算。结果表明:(1)WorldView-3数据可准确刻画极干旱区稀疏荒漠植被的时空分布特征,其估算精度高于Landsat-OLI数据。(2)采用非线性的多元回归模型SLR、LASSO和RR构建遥感特征参数与地面样方数据之间的回归模型可以有效提高模型的稳定性。RR模型的回归效果优于SLR模型和LASSO模型。(3)提取稀疏荒漠植被信息时,采用WorldView-3数据的植被生物量估算结果对Landsat-OLI数据的植被地上生物量估算结果进行修正,可以有效提高Landsat-OLI数据的提取精度。
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关键词
遥感特征参数
稀疏荒漠植被
地上生物量
回归模型
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职称材料
题名
极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算
被引量:
9
1
作者
叶静芸
吴波
贾晓红
费兵强
高君亮
成龙
庞营军
姚斌
孔德庸
机构
中国林业科学研究院荒漠化研究所
国家林业和草原局荒漠生态系统与全球变化重点实验室
中国林业科学研究院沙漠林业实验中心
韶关学院
出处
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2022年第2期478-487,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41471151)
国家重点研发计划项目(2016YFC0500806,2016YFC0500801)
科技基础资源调查专项项目(2017FY100206)资助。
文摘
以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(NIR)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调节植被指数(MSAVI)反射率波段作为遥感特征参数,采用逐步线性回归(SLR)、套索回归(LASSO)和岭回归(RR)模型分别对稀疏荒漠植被地上生物量进行估算。结果表明:(1)WorldView-3数据可准确刻画极干旱区稀疏荒漠植被的时空分布特征,其估算精度高于Landsat-OLI数据。(2)采用非线性的多元回归模型SLR、LASSO和RR构建遥感特征参数与地面样方数据之间的回归模型可以有效提高模型的稳定性。RR模型的回归效果优于SLR模型和LASSO模型。(3)提取稀疏荒漠植被信息时,采用WorldView-3数据的植被生物量估算结果对Landsat-OLI数据的植被地上生物量估算结果进行修正,可以有效提高Landsat-OLI数据的提取精度。
关键词
遥感特征参数
稀疏荒漠植被
地上生物量
回归模型
Keywords
remote sensing eigenvalue
sparse desert vegetation
aboveground biomass
regression model
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
Q948 [生物学—植物学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算
叶静芸
吴波
贾晓红
费兵强
高君亮
成龙
庞营军
姚斌
孔德庸
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2022
9
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