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基于高分一号与Radarsat-2的鄱阳湖湿地植被叶面积指数反演
被引量：
3
1
作者
许涛
廖静娟
+3 位作者
沈国状
王娟
杨晓慧
王蒙
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期332-340,共9页
叶面积指数(LAI)是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标.根据鄱阳湖湿地植被生长密集、LAI动态范围大的特点,针对雷达数据的复杂散射机制,利用Freeman-Durden极化分解技术,定义了一种雷达植被指数,并考虑光学植被指数的饱和性,尝试将光...
叶面积指数(LAI)是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标.根据鄱阳湖湿地植被生长密集、LAI动态范围大的特点,针对雷达数据的复杂散射机制,利用Freeman-Durden极化分解技术,定义了一种雷达植被指数,并考虑光学植被指数的饱和性,尝试将光学植被指数和雷达植被指数相结合,构建融合植被指数来估算植被LAI.通过实测数据和理论模型模拟数据与LAI的相关性分析,表明融合植被指数能有效地提高与LAI的相关性.利用融合植被指数、光学植被指数、雷达植被指数与LAI构建最佳拟合模型得出:光学微波融合植被指数能更准确地估算鄱阳湖湿地植被LAI.
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关键词
融合植被指数
叶面积
指数
高分一号
RADARSAT-2
Freeman-Durden极化分解
鄱阳湖湿地
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职称材料
基于Sentinel-1/2遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演
被引量：
13
2
作者
赵建辉
张蓓
+1 位作者
李宁
郭拯危
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期692-699,共8页
冬小麦是我国重要粮食作物之一,对冬小麦覆盖地表土壤水分进行监测有助于解决因土壤供水导致的冬小麦歉收和农业用水浪费等问题。为了降低冬小麦覆盖地表土壤水分微波遥感反演过程中冬小麦对雷达后向散射系数的影响,该文基于Sentinel-1...
冬小麦是我国重要粮食作物之一,对冬小麦覆盖地表土壤水分进行监测有助于解决因土壤供水导致的冬小麦歉收和农业用水浪费等问题。为了降低冬小麦覆盖地表土壤水分微波遥感反演过程中冬小麦对雷达后向散射系数的影响,该文基于Sentinel-1携带的合成孔径雷达(SAR)数据和Sentinel-2携带的多光谱成像仪(MSI)数据,结合水云模型,开展冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演研究。首先,基于MSI数据,该文定义了一种新的植被指数,即融合植被指数(FVI),用于冬小麦含水量反演;然后,该文发展了一种基于主被动遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分反演半经验模型,校正冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;最后,以河南省某地冬小麦农田为研究区域,开展归一化水体指数(NDWI)和FVI两种指数与VV,VH,VV/VH 3种极化组合而成的6种反演方式下的土壤水分反演对比实验。结果表明:以FVI为植被指数,能够更好地去除冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;6种反演方式中,FVI与VV/VH组合下的反演效果最优,其决定系数为0.7642,均方根误差为0.0209 cm^(3)/cm^(3),平均绝对误差为0.0174 cm^(3)/cm^(3),展示了该文所提土壤水分反演模型的研究价值和应用潜力。
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关键词
雷达土壤水分反演
水云模型
融合植被指数
Sentinel-1/2
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职称材料
题名
基于高分一号与Radarsat-2的鄱阳湖湿地植被叶面积指数反演
被引量：
3
1
作者
许涛
廖静娟
沈国状
王娟
杨晓慧
王蒙
机构
中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室
中国科学院大学
中国农业科学院农田灌溉研究所
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期332-340,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41401483)~~
文摘
叶面积指数(LAI)是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标.根据鄱阳湖湿地植被生长密集、LAI动态范围大的特点,针对雷达数据的复杂散射机制,利用Freeman-Durden极化分解技术,定义了一种雷达植被指数,并考虑光学植被指数的饱和性,尝试将光学植被指数和雷达植被指数相结合,构建融合植被指数来估算植被LAI.通过实测数据和理论模型模拟数据与LAI的相关性分析,表明融合植被指数能有效地提高与LAI的相关性.利用融合植被指数、光学植被指数、雷达植被指数与LAI构建最佳拟合模型得出:光学微波融合植被指数能更准确地估算鄱阳湖湿地植被LAI.
关键词
融合植被指数
叶面积
指数
高分一号
RADARSAT-2
Freeman-Durden极化分解
鄱阳湖湿地
Keywords
integrated vegetation indices
leaf area index(LAI)
GF-1
Radarsat-2
Freeman-Durden Polarization decomposition
Poyang lake wetland
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于Sentinel-1/2遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演
被引量：
13
2
作者
赵建辉
张蓓
李宁
郭拯危
机构
河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室
河南大学河南省智能技术与应用工程技术研究中心
河南大学计算机与信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期692-699,共8页
基金
国家自然科学基金(61871175)
河南省科技攻关计划项目(182102210233,192102210082)
+1 种基金
河南省青年人才托举工程(2019HYTP006)
河南省高等学校重点科研项目(19A420005)。
文摘
冬小麦是我国重要粮食作物之一,对冬小麦覆盖地表土壤水分进行监测有助于解决因土壤供水导致的冬小麦歉收和农业用水浪费等问题。为了降低冬小麦覆盖地表土壤水分微波遥感反演过程中冬小麦对雷达后向散射系数的影响,该文基于Sentinel-1携带的合成孔径雷达(SAR)数据和Sentinel-2携带的多光谱成像仪(MSI)数据,结合水云模型,开展冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演研究。首先,基于MSI数据,该文定义了一种新的植被指数,即融合植被指数(FVI),用于冬小麦含水量反演;然后,该文发展了一种基于主被动遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分反演半经验模型,校正冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;最后,以河南省某地冬小麦农田为研究区域,开展归一化水体指数(NDWI)和FVI两种指数与VV,VH,VV/VH 3种极化组合而成的6种反演方式下的土壤水分反演对比实验。结果表明:以FVI为植被指数,能够更好地去除冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;6种反演方式中,FVI与VV/VH组合下的反演效果最优,其决定系数为0.7642,均方根误差为0.0209 cm^(3)/cm^(3),平均绝对误差为0.0174 cm^(3)/cm^(3),展示了该文所提土壤水分反演模型的研究价值和应用潜力。
关键词
雷达土壤水分反演
水云模型
融合植被指数
Sentinel-1/2
Keywords
Radar soil moisture inversion
Water cloud model
Fusion Vegetation Index(FVI)
Sentinel-1/2
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高分一号与Radarsat-2的鄱阳湖湿地植被叶面积指数反演
许涛
廖静娟
沈国状
王娟
杨晓慧
王蒙
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Sentinel-1/2遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演
赵建辉
张蓓
李宁
郭拯危
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
13
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职称材料
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