叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映植物冠层结构和光能利用的重要指标.随着遥感技术的不断发展,利用遥感数据获取大面积LAI已经成为监测作物生长和估产的重要手段.基于物理模型的LAI遥感反演方法经常假设作物冠层结构是均匀分布,然...叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映植物冠层结构和光能利用的重要指标.随着遥感技术的不断发展,利用遥感数据获取大面积LAI已经成为监测作物生长和估产的重要手段.基于物理模型的LAI遥感反演方法经常假设作物冠层结构是均匀分布,然而,作为典型的垄行结构,作物冠层被公认为是介于连续植被与离散植被之间的一种过渡形式,而简单的均匀假设必然会给反演带来偏差.本文以农作物玉米为研究对象,首先重建了玉米三维冠层结构,并定量对比分析了一维辐射传输模型PROSAIL和三维辐射传输模型LESS在玉米冠层不同生长期的反射率差异,确定了玉米冠层的非均匀分布特征是引起PROSAIL模型模拟和反演误差的主要因素;然后,考虑到玉米冠层生长过程中聚集指数的变化特征,利用LESS模型定量计算了不同生育期玉米冠层结构对应的聚集指数,建立了聚集指数和有效叶面积指数(LAI_(e))之间的关系;进而,利用该关系对基于PROSAIL模型反演得到的LAI进行修正.结果表明,修正后的LAI精度有明显提高,R^(2)从0.27提高到了0.55.该方法有望提高中高分辨率遥感数据在农作物LAI反演精度.展开更多
针对传统单一水体提取方法中常见的断线问题,本文利用一种结合遥感光谱信息和DEM的自适应搜索算法提取线状水体,并评估该算法在不同空间分辨率数据提取线状水体的适用性。首先以广州市水体为对象,利用30 m Landsat OLI和16 m GF1-WFV影...针对传统单一水体提取方法中常见的断线问题,本文利用一种结合遥感光谱信息和DEM的自适应搜索算法提取线状水体,并评估该算法在不同空间分辨率数据提取线状水体的适用性。首先以广州市水体为对象,利用30 m Landsat OLI和16 m GF1-WFV影像获取归一化水体指数(NDWI);然后选取30 m分辨率的ASTER GDEM和12.5 m分辨率的ALOS高程数据获取河网数据。通过选择合适的搜索方阵和高差阈值作为提取参数提取河道数据,并针对水体指数提取结果中部分区域的断线问题,空间叠加河道数据,得到最终的河道信息。结果表明,与单一水体指数提取结果相比,水体指数结合DEM自适应搜索算法(NDWI+12.5 m DEM和NDWI+30 m DEM)提取的线状水体连续且准确,总体精度分别达90.5%和95%,特别是12.5 m DEM数据在细节捕捉方面展现出更明显优势,具有更高的精度。展开更多
为了科学分析和定向预测土地利用演变带来的生境质量变化,拓展生态环境数字化治理手段,以云南滇中地区为研究对象,基于6期土地利用遥感监测数据,结合Patch-generating land use simulation(PLUS)模型和Integrated valuation of ecosyste...为了科学分析和定向预测土地利用演变带来的生境质量变化,拓展生态环境数字化治理手段,以云南滇中地区为研究对象,基于6期土地利用遥感监测数据,结合Patch-generating land use simulation(PLUS)模型和Integrated valuation of ecosystem services and tradesoff(InVest)模型,分析了1995—2020年、2030年、2040年研究区土地利用与生境质量的时空演变特征。结果表明,(1)25 a间,研究区土地利用以林草地和耕地发展为主,其中林草地是其他地类扩张发展的用地来源。(2)生境质量整体属于中等水平,1995—2010年年度生境质量差异不大,而在2010—2020年出现明显的退化趋势。研究区生境质量空间格局表现为“西部高、南北部居中、中东部低”的态势。(3)研究区生境质量在空间上表现出显著的空间聚集特征。生境质量热点分布区域以林地增长、转移区域为主,数据显示林草地面积增加,热点区域增加;生境质量冷点区域的增加、转移主要是因为建设用地和耕地的扩展。(4)利用模型开展不同目的的用地规划模拟,可从空间分布和数量管控上定向改变地类转化趋势,提高生态源地地块生境质量。展开更多
为充分利用多时相极化合成孔径雷达(SAR)数据的时间相干性和散射特征,提出一个多时相极化SAR分类方法,该方法基于完整的极化协方差矩阵,能够在张量空间保持协方差矩阵的复数矩阵结构,实现时间维度的独立表示,可同时适用于全极化和简缩极...为充分利用多时相极化合成孔径雷达(SAR)数据的时间相干性和散射特征,提出一个多时相极化SAR分类方法,该方法基于完整的极化协方差矩阵,能够在张量空间保持协方差矩阵的复数矩阵结构,实现时间维度的独立表示,可同时适用于全极化和简缩极化SAR。该方法采用目标级的分类策略,首先,通过简单线性迭代聚类方法实现多时相极化SAR的超像素联合分割;随后,将目标的极化协方差矩阵表示为张量的形式,利用张量域的多线性主成分分析方法,实现多时相极化协方差矩阵的特征降维;最后,用决策树方法实现农作物分类。获取4景RADARSAT-2 Fine Quad模式全极化SAR图像,对天津市武清区农作物种植区开展作物分类实验,相较于其他文献提出的方法,本文方法取得了最高的总体分类精度。进一步,将该方法推广至π/4模式和CTLR模式的简缩极化SAR,并将其农作物分类精度与全极化SAR进行对比,以研究不同极化SAR数据对作物的识别能力。实验结果表明,简缩极化SAR可以取得与全极化SAR相当的总体分类精度,但全极化SAR在水稻、荷花等小样本地物上表现更优。展开更多
文摘叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映植物冠层结构和光能利用的重要指标.随着遥感技术的不断发展,利用遥感数据获取大面积LAI已经成为监测作物生长和估产的重要手段.基于物理模型的LAI遥感反演方法经常假设作物冠层结构是均匀分布,然而,作为典型的垄行结构,作物冠层被公认为是介于连续植被与离散植被之间的一种过渡形式,而简单的均匀假设必然会给反演带来偏差.本文以农作物玉米为研究对象,首先重建了玉米三维冠层结构,并定量对比分析了一维辐射传输模型PROSAIL和三维辐射传输模型LESS在玉米冠层不同生长期的反射率差异,确定了玉米冠层的非均匀分布特征是引起PROSAIL模型模拟和反演误差的主要因素;然后,考虑到玉米冠层生长过程中聚集指数的变化特征,利用LESS模型定量计算了不同生育期玉米冠层结构对应的聚集指数,建立了聚集指数和有效叶面积指数(LAI_(e))之间的关系;进而,利用该关系对基于PROSAIL模型反演得到的LAI进行修正.结果表明,修正后的LAI精度有明显提高,R^(2)从0.27提高到了0.55.该方法有望提高中高分辨率遥感数据在农作物LAI反演精度.
文摘针对传统单一水体提取方法中常见的断线问题,本文利用一种结合遥感光谱信息和DEM的自适应搜索算法提取线状水体,并评估该算法在不同空间分辨率数据提取线状水体的适用性。首先以广州市水体为对象,利用30 m Landsat OLI和16 m GF1-WFV影像获取归一化水体指数(NDWI);然后选取30 m分辨率的ASTER GDEM和12.5 m分辨率的ALOS高程数据获取河网数据。通过选择合适的搜索方阵和高差阈值作为提取参数提取河道数据,并针对水体指数提取结果中部分区域的断线问题,空间叠加河道数据,得到最终的河道信息。结果表明,与单一水体指数提取结果相比,水体指数结合DEM自适应搜索算法(NDWI+12.5 m DEM和NDWI+30 m DEM)提取的线状水体连续且准确,总体精度分别达90.5%和95%,特别是12.5 m DEM数据在细节捕捉方面展现出更明显优势,具有更高的精度。
文摘为了科学分析和定向预测土地利用演变带来的生境质量变化,拓展生态环境数字化治理手段,以云南滇中地区为研究对象,基于6期土地利用遥感监测数据,结合Patch-generating land use simulation(PLUS)模型和Integrated valuation of ecosystem services and tradesoff(InVest)模型,分析了1995—2020年、2030年、2040年研究区土地利用与生境质量的时空演变特征。结果表明,(1)25 a间,研究区土地利用以林草地和耕地发展为主,其中林草地是其他地类扩张发展的用地来源。(2)生境质量整体属于中等水平,1995—2010年年度生境质量差异不大,而在2010—2020年出现明显的退化趋势。研究区生境质量空间格局表现为“西部高、南北部居中、中东部低”的态势。(3)研究区生境质量在空间上表现出显著的空间聚集特征。生境质量热点分布区域以林地增长、转移区域为主,数据显示林草地面积增加,热点区域增加;生境质量冷点区域的增加、转移主要是因为建设用地和耕地的扩展。(4)利用模型开展不同目的的用地规划模拟,可从空间分布和数量管控上定向改变地类转化趋势,提高生态源地地块生境质量。
文摘为充分利用多时相极化合成孔径雷达(SAR)数据的时间相干性和散射特征,提出一个多时相极化SAR分类方法,该方法基于完整的极化协方差矩阵,能够在张量空间保持协方差矩阵的复数矩阵结构,实现时间维度的独立表示,可同时适用于全极化和简缩极化SAR。该方法采用目标级的分类策略,首先,通过简单线性迭代聚类方法实现多时相极化SAR的超像素联合分割;随后,将目标的极化协方差矩阵表示为张量的形式,利用张量域的多线性主成分分析方法,实现多时相极化协方差矩阵的特征降维;最后,用决策树方法实现农作物分类。获取4景RADARSAT-2 Fine Quad模式全极化SAR图像,对天津市武清区农作物种植区开展作物分类实验,相较于其他文献提出的方法,本文方法取得了最高的总体分类精度。进一步,将该方法推广至π/4模式和CTLR模式的简缩极化SAR,并将其农作物分类精度与全极化SAR进行对比,以研究不同极化SAR数据对作物的识别能力。实验结果表明,简缩极化SAR可以取得与全极化SAR相当的总体分类精度,但全极化SAR在水稻、荷花等小样本地物上表现更优。
