基于Landsat 8遥感影像数据,以西藏日喀则经南木林到申扎县的一条样带高寒草原作为研究对象,选择较为常用的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index,SAVI)、修改型土壤调整植被指数(modified soil adjusted vegetation index,MSAVI)以及对半干旱区低覆盖植被信息较为敏感的转换型土壤调整植被指数(transformati

构建巴音布鲁克高寒草原植被覆盖度反演模型,筛选最佳模型并检验精度,为今后巴音布鲁克高寒草原开展草地监测和科学管理提供科学依据。利用经验回归模型法和像元二分法,通过计算分析植被覆盖度及植被指数,构建反演模型。结果表明,除修正土壤调整植被指数(Modified Soil Adjusted Vegetation Index MSAVI)外,其余植被指数与植被覆盖度均呈显著正相关关系(P

受稀疏植被与明亮土壤背景影响,干旱地区植被覆盖精确遥感估测难度较大。以Hyperion影像为数据源,选取甘肃省民勤绿洲-荒漠过渡带为研究区,系统比较了利用不同类型高光谱及多光谱植被指数估测干旱地区稀疏植被覆盖度的能力,以期确定干旱地区稀疏植被覆盖度估测的最佳植被指数。不同植被指数估测稀疏植被覆盖度的能力利用线性回归R2及留一交叉验证的均方根误差进行比较,结果表明:高光谱植被指数估测稀疏植被覆盖度的能力显著优于相应的多光谱植被指数,抗大气植被指数(ARVI)及抗土壤和大气植被指数(SARVI)表现明显优于归一化植被指数(NDVI)与土壤调节植被指数(SAVI),其中以基于833.3nm/640....

草地是维持大庆生态平衡的重要因素,草地退化严重影响了大庆地区的经济发展和生态环境。研制该地区基于植被指数的草地退化因子的定量反演模型,对于大庆地区草地退化的特征和规律的研究尤为重要。为此,基于大庆地区1988、1996、2001年3个时段的TM影像,应用归一化植被指数(NDVI)和土壤调节植被指数(SAVI),采用像元二分模型法和经验模型法建立统一的大庆地区草地植被盖度和可食牧草率的遥感定量反演模型。然后采用不变的地物类对TM历史影像的像元值做辐射配准;最后,将辐射配准后的历史影像带入模型,制作大庆地区各年度草地盖度和可食牧草率的分级图,从而为大庆地区草地退化的研究提供信息和依据。该研究求出了...

草原植被长势监测是草原监测的重要领域,它能从宏观上揭示草原的生长状况及其动态变化,从而为草原科学管理提供快速、准确的参考依据。目前长势监测主要利用遥感的方法,即选择归一化植被指数NDVI作为反映植被生长状况的指标,方法有同期对比法、植被生长过程曲线法、直接监测法。本文在总结草原长势监测进展与方法的同时,指出了其中存在的问题——监测中过分依赖NDVI、不区分草原类型而使用同一种方法进行监测;对未来发展方向做了展望——监测中选用适宜植被指数、监测方法,分区域、分类型的监测长势,提高监测精度,将长势监测与草原产草量、生产力结合,为牧民生产提供指导。

在植被覆盖区,植被与部分矿物存在相似的反射光谱特征,运用常规的遥感信息提取方法难以有效地提取岩矿及蚀变信息.基于Landsat8 OLI数据,以白云鄂博西南草原覆盖区为研究区,通过线性混合像元分解法从混合像元光谱中减去植被类型终端单元的反射率值及其强度,达到抑制植被干扰的目的,实现岩石、土壤光谱重建.对比植被抑制前后OLI数据植被相关统计信息,并采用主成分分析法进一步提取研究区植被抑制前后的羟基异常信息,结合野外验证表明:在中低密度草原覆盖区,运用线性混合像元分解法可有效抑制植被干扰,抑制干扰后提取的遥感蚀变信息更为客观.

【目的】考虑到利用单一植被指数(VI)反演叶面积指数(LAI)时,存在着不同程度的饱和性和易受土壤背景影响的问题,提出通过分段的方式选择敏感植被指数形成最佳VI组合以提高LAI反演的精度。【方法】通过ACRM辐射传输模型模拟数据,结合地面实测光谱数据,选择常用的植被指数进行土壤敏感性分析以及饱和性分析确定LAI的分段点,并在此基础上分段选择最佳植被指数形成组合VI来实现LAI的最终反演,并利Landsat5TM开展区域条件下冬小麦LAI反演应用。【结果】以LAI=3是较为适宜的分段点,利用植被指数最佳分段组合OSAVI(LAI≤3)+TGDVI(LAI>3)可在一定程度上有效克服土壤影响因素以...

土壤氮素是土壤肥力的重要指标之一,在粮食生产和质量上扮演着极其重要的角色。土壤氮素监测不仅是农业生产的研究热点,也是全球气候变化问题研究的热点之一,而遥感技术为土壤氮素监测提供了一种快速无损的、新的技术手段。本研究利用TM影像通过NDVI变换反演植被覆盖度,同时结合地面实测数据,分析影像植被覆盖度与实测植被覆盖度的关系,及二者在反演土壤氮素含量时的差异;并建立影像植被覆盖度与土壤全氮含量的估算模型;结果表明:影像植被覆盖度与实测植被覆盖度的相关性极显著,通过比较实测植被覆盖度与土壤全氮、碱解氮的关系,发现实测植被覆盖度与土壤全氮含量相关性极显著,而与土壤碱解氮含量相关性不显著。

【目的】探索植被指数（VI）及其波段选择、回归建模方法、训练样本选取三方面因素对基于统计模型的水稻叶面积指数（LAI）高光谱遥感估算的影响，构建县域水稻LAI估算模型，并在四川省凉山彝族自治州昭觉县开展实证应用。【方法】本文基于不同样本量的３套训练数据，分别对增强型植被指数（EVI）、修正三角植被指数2（MTVI2）、归一化差值植被指数（NDVI）和修正比值植被指数（MSR）开展波段选择。在此基础上，以1种VI作为LAI的特征参量，试用指数回归（ER）和人工神经网络（ANN），构建LAI估算模型。计算LAI估算值和实测值之间的决定系数（R~(2)）和均方根误差（RMSE），开展估算精度验证。【结果】①基于EVI或MTVI2的LAI估算精度优于NDVI和MSR。以ANN模型为例，基于优选波段的EVI和MTVI2得到的R~(2)分别为0.638和0.681，RMSE分别为0.554和0.519；而NDVI和MSR得到的R~(2)分别为0.567和0.560，RMSE分别为0.606和0.611。②基于各VI优选波段组合的LAI估算精度（平均R~(2)为0.574，平均RMSE为0.598）优于默认波段组合（平均R~(2)为0.424，平均RMSE为0.694）。③ANN模型的表现优于ER模型。在基于默认波段、优选波段的LAI估算试验中，ANN模型得到的平均R~(2)比ER模型分别提高了40.27%和14.03%；平均RMSE分别降低了11.32%和8.11%。④就本项目试验而言，训练样本量对基于ANN模型的LAI估测精度的影响不显著。例如，当训练样本量低至24时，基于EVI构建的ANN模型的测试精度（R~(2)=0.660， RMSE=0.537），仍然优于ER模型（R~(2)=0.597， RMSE=0.585）。【结论】VI及其波段选择与回归建模方法对LAI高光谱遥感估算均有明显影响。针对特定区域的目标作物，尝试利用任意可能的波段组合来计算多种VI，遴选与实测LAI相关系数最大的VI及其波段组合，有益于提高基于VI的LAI高光谱遥感估算精度。同时，即使基于小样本训练数据，机器学习算法仍有可能得出优于参数回归的结果。

以ＷｏｒｌｄｖｉｅＷ－２遥感影像作为数据源，对东洞庭湖湿地核心区域进行了ｌＡｉ估算研究。首先对典型的植被指数与叶面积指数（ｖｉ－ｌＡｉ）的相关性进行了分析；然后选择了７个与ｌＡｉ之间存在显著相关性的植被指数（Ｎｄｖｉ、ｒｖｉ、ｄｖｉ、ＳＡｖｉ、ＭＳＡｖｉ、ｅｖｉ、ｒｄｖｉ）作为ｖｉ－ｌＡｉ的模型因子，采用多回归模型与ｌＡｉ实测数据进行拟合分析，筛选出这回归模型的最优因子；然后利用实测数据作为检验样本，最终确立了以Ｎｄｖｉ为模型变量的指数模型是用于ｌＡｉ估测的最优模型，精度达到了７４．３４％。结果表明：本研究采用的多植被指数比较建立的湿地植被ｖｉ－ｌＡｉ反演模型，是可以比较准确获取湿地区域叶面积．．．

青藏高原高寒草原区,由于长期冻融和地下冰的存在形成了独特的生态水文结构,土壤水分是控制高寒草原生态过程的关键因子。利用地统计学对多年冻土区高寒草原土壤表层含水量和植被盖度的空间变异性进行研究,结果表明,高寒草原生态系统浅层剖面(0~50 cm)土壤水分和植被盖度均符合正态分布,土壤含水量沿垂直方向逐渐增大,介于19.43%~25.37%之间,变异系数介于23.77%~40.92%;植被盖度具有强变异性,变异系数为47.99%。0~50 cm土壤含水量具有高度的空间异质性,其中91.1%的空间异质性是由空间自相关部分引起的,主要体现在10~190 m的中尺度上;植被盖度在研究尺度上具有中等程度的...

休牧是西藏主要放牧管理和草地保护的措施之一,目的是通过自然力的作用使退化草地的植被与土壤得到恢复,维持较高的多样性和生物量。本研究以西藏中部高寒草原和高寒草甸为研究对象,通过野外调查和室内试验分析,研究自由放牧和休牧对高寒草原和高寒草甸植物物种多样性、总生物量、地上地下生物量权衡以及土壤理化性质的影响,对比自由放牧和休牧对高寒草原和高寒草甸植被与土壤特征影响的差异。结果表明:在高寒草原与高寒草甸,休牧6～8年虽一定程度降低了植物群落的Simpson指数、Pielou指数、Shannon-Wiener指数,增加了植被总生物量,但变化均未达到显著水平(P> 0.05)。休牧6～8年提高了地上和地下生物量权衡值,并促使植物更多地向地上部分生长,且在高寒草甸的作用效果更为明显。另外,休牧和自由放牧对高寒草甸以及高寒草原草地土壤机械组成、土壤微团聚体、土壤营养元素影响没有显著差异。综合分析发现,休牧对西藏高寒草地的植被恢复尚未产生明显的效果,表现为休牧对群落生物多样性、植被生物量和土壤理化性质影响均未达显著水平,因此,对西藏休牧的实施效果还有待于今后进一步的观测和研究。

利用QuickBird高分辨率遥感数据,运用三波段法、NDVI像元二分法、综合法估算研究区域的植被覆盖度,并对3种方法的计算结果进行比较和检验,结果表明:3种方法的估测值与实际值之间的相关性均较高(均达到了0.84以上),其中NDVI像元二分法和综合法的相对误差不大,精度能达到92%以上。经系统性检验,NDVI像元二分法和综合法的拟合精度较高,模型的整体性较好,可用于QuickBird数据估算植被覆盖度。

研究目的:利用遥感技术对土地复垦后的土地质量评价指标——植被覆盖度进行评价。研究方法:利用ERDAS软件通过建模实现植被覆盖度提取,对结果影像进行分级统计。研究结果:土地复垦后的试验区植被覆盖度比复垦前高。研究结论:评价结果符合实际情况,利用遥感技术对土地复垦后的植被覆盖度进行评价是可行的。

在旱区,植被覆盖度和地上生物量等植被信息是植被生长状况评价与荒漠化监测的重要指标。遥感技术为植被信息提取提供了多波段及多时相的数据源。但是,由于旱区大部分地区分布的荒漠植被非常稀疏,传感器探测植被光谱信息的敏感度降低,因此,通用遥感模型在提取干旱区荒漠植被信息时失去其普适性;同时,受传感器分辨率限制,中低分辨率遥感影像像元中常混合有多种类型地表信息,混合像元问题导致荒漠植被信息提取困难,使稀疏荒漠植被覆盖度和地上生物量的反演存在很大的不确定性。针对这一问题,本文提出了一套适用于旱区荒漠植被的遥感信息提取与