在地面调查的基础上,利用协同克里格插值法对研究区内毛竹Phyllostachys edulis林叶面积指数(LAI,leaf area index)和冠层郁闭度(CC,canopy closure)2个冠层参数进行空间分布估算研究,并与普通克里格插值法进行了比较。研究结果表明:①球状模型可以用来反映LAI和CC的空间变异,且两者具有强烈的空间自相关特征。②协同克里格插值得到的LAI预测值与实测值之间的决定系数R2为0.635 1,而CC的决定系数R2为0.428 5;与普通克里格法相比,基于协同克里格法的LAI和CC预测精度均得到改善,其中LAI预测精度提高了1.94%,均方根误差减少2.00...

总结不同空间尺度森林叶面积指数(LAI)的估算方法,并讨论这些估算方法的优缺点与发展趋势:通过地面实测来估算小尺度的森林LAI,包括破坏性采样法、落叶收集法、异速生长方程法、光学仪器法和倾斜点嵌块法;通过遥感反演估算区域乃至全球尺度的森林LAI,包括统计模型法、基于冠层物理特征与反射特性的冠层反射模型法、人工神经网络技术及查表法。

随着社会主义市场经济体制的不断完善,城市建设越发需要有章可循。城市土地的合理配置是城市发展的重要环节,其基础性工作之一--城市基准地价评估更是作用显著。在对传统地价评估方法和常规克里格方法进行总结及评析的基础上,提出了基于第二信息源的协同克里格方法,并对其预测结果和精度加以全面分析,最后详细解读了由该方法反映出的地价空间结构特征。实证研究表明:克里格方法与反距离加权法相比,在预测及校准误差方面有着明显的改善;协同克里格法在均方差精度指标上更显优越性。因此,协同克里格法更具实用性和科学性,可以广泛应用到各级城市地价评估工作中。

【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm...

【目的】棉花叶面积指数是反映作物生物量的重要参数,本文旨在运用遥感数据对这一参数进行估算,为叶面积指数的获取提供更方便快捷的估算模型。【方法】采用美国ASD公司FieldSpec?手持便携式光谱分析仪所获取的棉花冠层光谱反射率和从中等分辨率的遥感图像提取的植被指数,利用相关分析和回归分析方法,找出叶面积指数的最佳估算时相期和最佳遥感估算模型。【结果】棉花的整个生育期内,叶面积指数在时间曲线上呈现出波动变化,在始铃期棉花的叶面积指数达到峰值,据此规律通过提取该时期的遥感数据,得出棉花叶面积指数的遥感估算模型。【结论】棉花叶面积指数的最佳估算时相是盛花期和结铃期,各品种棉花叶面积指数的遥感估算模型...

【目的】由于毛竹Phyllostachys edulis的生长特点和经营特点，使得毛竹林郁闭度在毛竹林经营中尤为重要，只有保持适宜毛竹生长的郁闭度，才能提高毛竹生产力。研究无人机可见光影像的毛竹林郁闭度估测方法，可实现实时快速获取毛竹林的郁闭度。【方法】以普通旋翼无人机可见光毛竹林影像为研究对象，基于像元的阈值分类、像元的监督分类、多尺度分割的阈值分类、多尺度分割的监督分类等4种方法，选取不同钩梢和郁闭度的样地36个，利用现有软件和MATLAB编程，对各样地的毛竹林竹冠区域进行快速提取，进而估算林分郁闭度，对比目视解译的郁闭度真值计算各方法的估算精度，利用单因素方差分析比较4种方法在不同钩梢和不同郁闭度下估算郁闭度的表现。【结果】基于像元的阈值分类、基于像元的监督分类、基于多尺度分割的阈值分类、基于多尺度分割的监督分类等4种方法的郁闭度估算总体精度依次为91.81%、92.96%、93.47%、98.86%，郁闭度估测值绝对误差依次为0.038、0.030、0.024、0.004。钩梢和郁闭度等对提取结果没有显著影响。【结论】基于多尺度分割的监督分类方法总体精度最高，估算绝对误差最小，能够满足快速、准确提取并估测毛竹林林分郁闭度的要求，且适用于不同经营类型的毛竹林。图2表6参28

【目的】叶面积指数(LAI)是描述植物冠层结构、群落生长分析和陆地生态系统研究的重要参数,提高叶面积指数的估算精度是遥感工作者的重要研究方向之一。【方法】通过不同氮素营养水平的水稻小区实验,利用2004年中稻高光谱反射率数据,模拟中等分辨率成像光谱仪(MODIS)前四个通道,提出包含蓝、绿、红和近红外四个谱段的调节型归一化植被指数ANDVI(adjusted-normalized difference vegetation index)。对ANDVI和归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、增强型植被指数EVI(enhanced ...

以湖北省宜都市红花套镇的柑橘产区为例，选取土壤重金属全铜含量为研究对象，利用Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数方法选择与土壤铜含量具有较高相关性的土壤因子（全Ｋ、全Ｃｒ、ＣｅＣ、全ａｌ、全ｎ（Ｐ＜０．０５））作为辅助变量，利用主成分分析（ＰＣａ）对辅助变量进行降维求总得分处理后，与协同克里格插值相结合构建土壤铜含量空间模型（ＣｏＫＰＣａ），同时构建土壤铜含量的普通克里格插值模型（ｏＫ）和以全Ｋ作为辅助变量构建协同克里格插值模型（ＣｏＫＫ），对不同的空间模型进行模拟精度的对比和分析之后提出最优空间模型方法，进一步分析土壤铜含量在研究区域的空间分布特征。结果表明：普通克里格插值（ｏＫ）、协同克里格插值（ＣｏＫ．．．

【目的】刺形叶小且密生，传统的叶面积测定带来诸多不便，本研究旨在构建快速、准确测量塔柏刺形叶叶面积的模型。【方法】以塔柏刺形叶为材料，采用游标卡尺测量1 270片塔柏刺形叶的叶长（LL）、叶基宽（LBW）、最大叶宽（LWmax）以及叶厚（LT），使用Photoshop CS5图像处理软件对叶片的图像进行处理并计算叶面积（LA）。应用SPSS统计软件对叶形态学指标和叶面积进行统计分析，探究刺形叶形态学指标与叶面积的关系，并构建塔柏刺形叶叶面积估算模型。【结果】在塔柏刺形叶5个形态学指标中, LA的变异系数最大（CV=0.301），数值分布在7.307～7.556mm2(95%CI)，且LA与LL、LWmax呈显著正相关（r=0.858,0.794）。塔柏LA的最优多变量线性回归模型为：Y=-3.879+0.718 X_1+5.679 X_2-1.177 X_3 (R~2=0.914,RMSE=0.667,AIC=2 060.969)，其中X_1、X_2、X_3分别为LL、LW_(max)、LBW，预测精度为96.21%。LA的最优单变量模型为基于LL的模型：LA=-1.686+1.003X(R~2=0.725, RMSE=1.191, AIC=3 238.133)，预测精度为91.16%。【结论】本研究为准确估算塔柏刺形叶叶面积提供了简洁的方法，也为研究刺形叶性状指标之间的关系提供了数据基础。

【目的】合理利用高分辨率影像空间信息可提高森林参数的估算精度,本研究在前人基础上进一步细化,探索高分辨率影像的光谱与空间信息在提高森林有效叶面积指数(LAIe)估算精度上的组合规律,以期为高分辨率影像对森林参数的估算和森林健康评价研究提供参考和基础数据。【方法】以黄土高原渭北地区刺槐人工林为研究对象,野外测定76块刺槐人工林样地的LAIe,并分别提取高分辨率快鸟影像全色数据的7种纹理指数(角二阶矩阵ASM、同质性HOM、相关性COR、对比度CON、非相似度DIS、变化量VAR、熵ENT)和多光谱数据的7种光谱信息(近红外波段b4、土壤调节植被指数SAVI、修正的土壤植被指数MSAVI、非线性植...

以植被结构因子——叶面积指数(LAI)取代长期以来用于水土保持定量评价的植被覆盖度,通过遥感技术反演植被结构因子LAI,构建研究区LAI与植被覆盖管理措施因子C量化耦合模型,并进行模型精度验证。结果表明:基于LAI模拟的土壤侵蚀模数为455.89t·km-2a-1,属于微度侵蚀,与径流小区野外观测结果一致。本文提出的LAI取代植被覆盖度作为水土保持定量估算与评价指标是可行的。

对江西大岗山１７年生杉木人工林树冠内不同年龄针叶面积（ＮＡ）、叶面积密度（ＮＡＤ）的垂直、水平和二维空间分布以及当年生针叶面积及其密度分布的季节动态进行了测定和模拟。结果表明，生长盛期杉木单个树冠平均ＮＡ 为２５．４２ ｍ ２，平均ＮＡＤ为２．２７２ ７ ｍ ２·ｍ － ３，其中２年生及其以上老叶（简称２年生）大于１年生，１年生大于当年生。ＮＡＤ 的水平和垂直分布均可用β分布函数表达，而相对冠高和冠径的二次趋势面表达式可很好地描述ＮＡＤ二维空间分布。树冠内ＮＡＤ在冠中上部枝的中前部最大，但不同年龄ＮＡＤ的分布不同，当年生针叶更接近于树冠顶部和最外层，１年生针叶最大ＮＡＤ位于树冠中部枝的中前部，...

【目的】研究快速、准确、宏观获取不同森林类型有效叶面积指数（LAI_e）的方法，探讨其空间分布规律，为中小尺度森林LAI_e遥感产品的开发提供新思路，为林业精细化监测和森林生态系统碳水循环模拟提供科学可靠的技术手段。【方法】以长白山为研究区，基于Sentinel-2A多光谱影像，运用三维卷积神经网络提取研究区4种针叶林型（长白落叶松、樟子松、红松和红皮云杉）的空间分布；采用区分林型和全样本2种方案，分析样地实测LAI_e与7种植被指数（增强植被指数、反红边叶绿素指数、改进简单植被指数、归一化水体指数、归一化植被指数、土壤调节植被指数、简单植被指数）的相关关系；利用各林型对应的最优植被指数，构建区分林型和全样本LAI_e与植被指数的回归模型，并基于验证样本数据对比区分林型模型、全样本模型和PROSAIL模型在LAI_e反演中的精度表现；结合地理因子分析4种针叶林型LAI_e空间格局及变化规律。【结果】所有样本组中7种植被指数与相对的LAI_e均存在极显著相关关系（P<0.01），除增强植被指数（EVI）与红松LAI_e、简单植被指数（SR）与红皮云杉LAI_e外，相关系数均大于0.6，但组间LAI_e与不同植被指数相关性具有较大差异；红松、长白落叶松和樟子松LAI_e与反红边叶绿素指数（IRECI）相关性最高，红皮云杉、红松LAI_e分别与EVI、改进简单植被指数（MSR）相关性最高；4种不同林型模型比全样本模型的R2提高12.7%以上，RMSE降低34.5%；研究区内4种林型LAI_e范围在0.37～5.86之间，平均LAI_e由高至低依次为红松、长白落叶松、樟子松、红皮云杉。红松对海拔、坡度、坡向的变化最为敏感，红皮云杉、樟子松次之，长白落叶松最小。【结论】不同林型LAI_e与遥感植被指数的相关程度存在明显差异，区分林型构建回归模型能够提高LAI_e反演精度；区分林型后拟合的线性模型精度整体较PROSAIL模型和全样本模型更高，但LAI_e高值区域没有PROSAIL模型表现稳定；4种针叶林型LAI_e对地理因子变化的反应差异较大。本研究可为精细区分森林类型的中小尺度针叶林LAI_e遥感反演研究提供参考。

对华北落叶松林单木累积叶面积、树干边材面积、树干边材透水率及透水量的垂直分布规律及其相互关系进行了探讨。研究表明，引入树干边材面积与边材透水率的积可明显提高估测树冠叶面积垂直分布的精度，进而为精确估测林分的叶面积空间分布提供了新途径。

【目的】研究县域农田土壤铜含量的空间分布和采样数量,为农田土壤环境质量调查提供帮助。【方法】采用协同克里格方法,以初始的623个土壤铜含量数据及在此基础上随机抽取的560、498和432个数据为目标变量,并以初始的623个土壤有机质含量数据为辅助变量,对四川省双流县农田土壤铜含量进行插值分析,并对不同样点数量下协同克里格法在县域尺度农田土壤铜含量空间分布研究中的适用性进行评价。【结果】相同取样数量下,协同克里格法的均方根误差相对于普通克里格法可降低0.9%～7.77%,预测值和实测值之间的相关系数可提高1.76%至9.76%。利用协同克里格法,在土壤铜含量数据量缩减10%的情况下,其估值精度仍...