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基于高空间分辨率遥感数据的天山云杉树冠信息提取研究 被引量：8
1
作者 刘玉锋 潘英 李虎 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2019年第4期112-119,共8页
针对天山云杉在高空间分辨率卫星遥感图像上的成像呈圆形或近圆形特征,从空间几何特征入手进行森林立木树冠信息提取。将多尺度斑点检测和梯度矢量流(gradient vector flow,GVF)Snake主动轮廓模型有序地结合在一起,提出了“树冠顶点探... 针对天山云杉在高空间分辨率卫星遥感图像上的成像呈圆形或近圆形特征,从空间几何特征入手进行森林立木树冠信息提取。将多尺度斑点检测和梯度矢量流(gradient vector flow,GVF)Snake主动轮廓模型有序地结合在一起,提出了“树冠顶点探测——树冠轮廓绘制——树冠轮廓优化”的树冠信息提取的技术流程,解决了标记分水岭变换目标标记难以准确设定、主动轮廓模型演化结果受制于轮廓线初始位置的问题,从而得到了定位准确、边界简洁的树冠轮廓结果。经与调查样地当中每一株树的实测冠幅值进行比较,该方法对高、中、低郁闭度的天山云杉树冠信息都有较好的提取结果,平均误差分别为10.8%,4.5%和6.4%。表明该方法适用于天山云杉林木树冠信息提取,在中亚山地森林资源遥感监测领域具有应用推广价值。 展开更多
关键词 高空间分辨率遥感 天山云杉树冠 多尺度斑点检测 标记分水岭变换 GVF SNAKE模型
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乌鲁木齐山地草地生态系统服务价值变化评估——基于遥感与GIS 被引量：28
2
作者 茹克亚·萨吾提 阿斯娅·曼力克 +5 位作者 李虎 尼加提·卡斯木 郑逢令 李学森 热娜·阿不都克力木 亚森·喀哈尔 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期522-539,共18页
草地生态系统服务功能是指草地生态系统及其生态过程所形成和维持的人类赖以生存的自然环境及其有效性,中国干旱半干旱地区的草地退化严重制约着生态系统服务功能的。以乌鲁木齐市山地草地为研究靶区,利用遥感图像(Landsat TM/OLI)划分... 草地生态系统服务功能是指草地生态系统及其生态过程所形成和维持的人类赖以生存的自然环境及其有效性,中国干旱半干旱地区的草地退化严重制约着生态系统服务功能的。以乌鲁木齐市山地草地为研究靶区,利用遥感图像(Landsat TM/OLI)划分出7种不同草地类型并计算其生态系统服务价值(Ecosystem Service Values,ESV)。使用空间统计方法、网格分析、空间自相关等方法进一步分析研究区山地草地退化程度和ESV变化。结果表明:21年中,乌鲁木齐市草地生态系统服务价值呈现波动性下降趋势,年均减少0.27×10^7元。生态损失主要是由山地荒漠草地(7.44%)、山地荒漠草原草地(10.71%)、山地草甸草原草地(18.32%)和高寒草甸草地(40.69%)退化造成。单项生态系统服务价值中,草地对调节服务(土壤形成)和供给服务的贡献率较高。草地ESVs Moran平均值为0.869(1994—2015年),并且草地ESV与相邻网格(2 km×2 km)具有更高的空间相关性。草地ESV具有明显的空间分布特征,高ESV区基本上分布在南山山区,低ESV区主要分布在平原草地区,博格达山草地亚区呈现随机分布格局。研究区气候变化对草地的影响十分显著,平均气温、平均地表温度、湿度、蒸散量、降水量和风速对草地ESV变化均有一定的影响,过度放牧、不合理垦荒、药用植物过度开发、城市化等人为活动仍然是驱动草地退化的主要因子,因此亟需采取措施保育乌鲁木齐市山地草原生态系统。 展开更多
关键词 生态系统服务价值(ESV) 草地资源 空间自相关 网格分析 乌鲁木齐市
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基于分数阶微分的春小麦叶绿素含量高光谱估算 被引量：16
3
作者 茹克亚·萨吾提 阿不都艾尼·阿不里 +4 位作者 尼加提·卡斯木 李虎 吾木提·艾山江 亚森江·喀哈尔 李晓航 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期738-746,共9页
为提高农作物叶片叶绿素含量高光谱估算的准确度,以阜康农作物试验地为研究靶区,测定了165个采样点的春小麦叶片叶绿素含量和叶片光谱反射率,运用分数阶微分算法进行光谱预处理,最后运用偏最小二乘法(PLSR)建立叶绿素含量估算模型。结... 为提高农作物叶片叶绿素含量高光谱估算的准确度,以阜康农作物试验地为研究靶区,测定了165个采样点的春小麦叶片叶绿素含量和叶片光谱反射率,运用分数阶微分算法进行光谱预处理,最后运用偏最小二乘法(PLSR)建立叶绿素含量估算模型。结果表明,对数学变换(√R、lgR、1/lgR、1/R)的光谱及原始光谱(R)的数据进行0~2阶分数阶微分预处理时,通过0.01水平显著性检验的波段数量明显增加,且光谱数据经4种数学变换后均在1.2阶微分与小麦叶绿素含量有较高的相关性。1.2阶微分处理后,对叶绿素含量的敏感波段数量表现为√R>lg^R>1/R>1/lg^R>R。利用对数变换和1.2阶微分计算的植被指数(NDVI、DVI、RVI、MSR705、MSR670,800、CI)建立的PLSR模型的估算精度最优,其预测的相对误差、决定系数和平方根差分别为2.17、0.87和0.243mg·g^-1,可作为小麦叶片叶绿素含量的最佳估算模型,也说明对光谱数据进行数学转换和分数阶微分处理可显著提高春小麦叶绿素含量的估算精度。 展开更多
关键词 高光谱 分数阶微分 叶绿素含量 春小麦
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