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[期刊] 自然资源学报
[作者]
除多 德吉央宗 普布次仁 姬秋梅 唐红
草地退化已成为藏北地区面临的主要生态环境问题。为了定量监测草地生物量和退化草地的生物量动态变化,利用2004年8—9月藏北地区草地地上生物量最大时期的地面实测数据,分析了其地上生物量大小和空间分布特征,在此基础上,结合同期的Terra MODIS植被指数数据,建立了草地地上生物量的遥感监测和估算模型。主要结论如下:①由于受高寒气候、土壤、水分等环境因素的限制,8—9月藏北地区平均草地地上生物量较小,为96.88g/m2,其中绿色鲜草的比重在80%以上;不同区域不同草地类型地上生物量差异很大,范围在37.10~589.12 g/m2,平均而言,高寒沼泽化草甸的地上生物量最大,达356.84 g/...
[期刊] 草业科学
[作者]
杨东 杨秀春 金云翔 徐斌
草地生物量是衡量草地生态系统生产力的重要指标,也是研究草地生态系统物质循环的重要基础。为了系统梳理草地生物量遥感监测研究进展,以Web of Science中1995–2020年的557篇相关文献作为数据源,运用CiteSpace软件从发表论文的国家、机构和学科分布,以及关键词共现、文献共被引、期刊共被引等角度分别进行可视化的计量分析。结果表明,草地生物量遥感监测发文量随时间推移总体呈增长趋势;发文量排名前3的国家为美国、中国和德国;中国科学院发文量最多,且远超过其他机构;发表论文的学科以生态学、环境科学和遥感科学为主;从期刊被引用看,《Ecology》、《Oecologia》和《Global Change Biology》为被引频次前3的期刊;关键词共现图谱显示植被、草原、气候变化、生态、地上生物量等为主要节点关键词;通过对热点关键词以及被引文献聚类结果分析,揭示新的遥感数据源和监测技术方法将会促进草地生物量遥感监测领域的迅速发展。
[期刊] 草业科学
[作者]
王彩玲 王一鸣
受人为和气候变化的影响，草地退化、沙化的现象愈发严重，对草地的监测和保护亦变得愈发重要。生物量是评价草地生态状况的重要指标之一，草地生物量的估算对草地资源管理、生态修复与保护都有着重要的意义。随着遥感技术的发展与植被机理模型的广泛应用，针对草地生物量的估算方法也不断发展，主要分为遥感反演和植被机理模型估算两种方法。本文系统地阐述了遥感反演中的经验回归方法和辐射传输模型，还有基于植被机理的作物生长模型和草地生长模型。此外，本文还介绍了在农业估产领域已经被广泛应用的数据同化技术，分析了在草地生物量同化估算过程中，遥感数据与机理模型存在的互补优势，提出了目前存在的问题和未来发展需求：在简化模型的同时，保证估算的稳定性和准确性并兼顾植被的机理性是未来草地生物量估算的研究重点。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
谢福明 字李 舒清态
针对传统k-最近邻法(k-nearest neighbor,k-NN)在搜索最近邻单元时赋予特征变量相等的权重,缺少对特征变量加权优化等不足问题,在云南省香格里拉市,以高山松Pinus densata为研究对象,基于49块实测标准地,116株高山松样木和Landsat 8/OLI影像,在前期进行基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的k-NN模型实现的基础上,对k-NN的3个参数(k,t和d)进行反复测试优化组合,在像元尺度上对研究区高山松地上生物量进行遥感估算。结果表明:基于遗传算法优化的k-NN模型精度优于传统的k-NN模型,优化前均方根误差为30.0 t·hm~(-2),偏差为-0.418 t·hm~(-2),相对标准误差百分比(R_(MSE))为54.8%;优化后均方根误差为24.0 t·hm~(-2),偏差为-0.123 t·hm~(-2),R_(MSE)为43.7%。基于优化k-NN模型的研究区高山松地上生物量总储量估测结果为0.89×10~7t。图7表6参20
[期刊] 自然资源学报
[作者]
陈鹏飞 王卷乐 廖秀英 尹芳 陈宝瑞 刘睿
推动国产遥感卫星在资源环境领域中的应用对于促进我国航天事业发展、减少科研成本具有重要意义。我国近期发射的环境减灾卫星具有时间分辨率高、可获得高光谱影像的特点,在陆地资源遥感监测领域将有广阔发展空间。研究于2009年夏季获得三景呼伦贝尔草原区遥感影像和对应地面实测草地生物量信息,基于这些数据探讨了利用环境减灾卫星多光谱影像和植被指数反演草地生物量的可行性。结果表明基于影像提取的NDVI、OSAVI、MSAVI、SAVI、EVI、MTVI2、WDRVI和GNDVI等光谱指数均与草地生物量有较好的定量关系。其中,MTVI2结果最好,预测决定系数达0.61,交叉检验决定系数为0.58,均方根误差仅为5...
关键词：
环境减灾卫星 生物量 草地 呼伦贝尔
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
韩东阳 张加龙 杨健 王书贤 冯亚飞
【目的】研究基于遥感因子与地形因子构建香格里拉市高山松地上生物量非线性混合效应估测模型，提高高山松地上生物量估测精度。【方法】以2015年和2018年Landsat 8 OLI与对应年份样地实测数据为基础，通过二元生物量模型计算出高山松地上生物量。提取植被指数、纹理等遥感因子。将地形因子按照一定等级进行划分后作为模型因变量，基于8种非线性模型，考虑地形特征，构建非线性混合效应模型估测高山松地上生物量并进行模型检验，然后与多元线性回归、线性混合效应模型两种参数模型，以及随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升回归树(Gradient Boosted Regression Trees, GBRT)、K-近邻(K Nearest Neighbors, KNN)3种非参数模型的预估精度进行对比。【结果】1)8种非线性基础模型中增长模型的拟合效果最优；2)共输出12个具体增长模型，其中以样地号(Number)、海拔等级(Elevation Class)为固定效应，坡向等级(Aspect Class)为随机效应时，模型Log Likelihood值最大，为-56.53,AIC、BIC的值最小，分别为133.06、155.55;3)经检验非线性混合效应模型的RMSE为13.94 t/hm~2,AMRE为15.64%，预估精度P为84.34%。【结论】采用Landsat影像和地形因子构建的非线性混合效应模型的拟合优度和预估精度较多元线性回归、线性混合效应模型均有明显提高，并且预估精度高于非参数模型。加入地形因子作为混合效应因子构建的非线性混合效应模型可以提高高山松地上乔木层生物量的估测精度。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
颜亮东 殷青军 张海珍 闵庆文 吴素霞 伏洋
利用EOS/MODIS、NOAA/AVHRR卫星遥感监测的植被指数(NDVI)、地面定点监测的实际地上牧草产量资料,依据卫星遥感监测原理,在点和面上研究、建立了植被指数与牧草产量之间的关系模式,给出了草地资源卫星遥感监测和评价方法。监测和评价结果显示:2004年青海省草地资源从东南部向西北部逐渐递减,产量最高区处于黄南州南部和果洛州东南部,最低区处于西北部的柴达木盆地,近20年来天然草地资源的分布规律没有发生变化,但草地生产力在逐步下降,草地资源在逐年减少,仅果洛州全州平均牧草产量比1986年下降了4.04%,牧草总量减少85.10×104t,理论载畜量减少了63.11×104只绵羊单位;暖干...
关键词：
青海省 草地资源 遥感监测 评价
[期刊] 林业科学
[作者]
范文义 李明泽 杨金明
采用黑龙江长白山地区TM图像和143块森林资源连续清查固定样地数据及野外调查补充样地数据,选择包括各波段灰度值、不同波段灰度值之间的线性和非线性组合(包括11种植被指数)、纹理信息以及环境因子在内的75个自变量,分别采用逐步回归分析法和偏最小二乘回归法建立黑龙江长白山林区森林生物量遥感估测模型:逐步回归法采用5个自变量所建模型平均拟合精度为76.5%,均方根误差为19.12t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数为0.5434;偏最小二乘回归法采用10个自变量所建模型平均拟合精度85.8%,均方根误差9.92t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数0.8603,偏最小二乘回归法要优...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
涂军 石承苍
若尔盖县是四川省重要的牧业基地，该县草原地区由于过度放牧导致草地退化和沙化。本研究在已有研究的基础上，对80年代至90年代中期的草地沙化进行了遥感监测。研究证实，该地区1994年沙地面积已达7610．4公顷，比1985年扩大了3750．5公顷，草地沙化面积比1985年扩大了两倍。以该地区为代表的若尔盖高原“沼泽—草甸—沙地”十分脆弱的生态系统在进一步恶化。
关键词：
生态脆弱地区 草地沙化 卫星遥感监测
[期刊] 资源科学
[作者]
娄雪婷 曾源 吴炳方 苏常红 徐延达 赵炎
黄土高原地区水土流失严重、生态环境恶化,研究其代表区域—延河流域有利于指导植被建设。本文利用2009年生长季的环境减灾小卫星影像,以基于遥感的统计模型法估算了延河流域的阔叶林地上生物量,分析了阔叶林地上生物量与自然、社会条件等方面的相关性,探寻了影响阔叶林地上生物量空间分布的因素。分析结果表明:延河流域阔叶林地上生物量均值为34.45t/hm2,其空间分布特征是南高北低,东西低中部高,其最高值可达209.2t/hm2;气候、地形、植物种类、人为活动四项因子都对生物量的空间分布产生了影响,但制约该地区森林发育的最重要因子还是气候影响中的水分;人类生产生活与阔叶林地上生物量有着相似的分布区域,形成...
关键词：
延河流域 森林地上生物量 空间分布格局
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张珏 田海清 李哲 李斐 史树德
为定量研究利用数码图像进行甜菜冠层叶片氮含量(Leaf nitrogen content,LNC)时空变化监测的适宜性及准确性,以2014年内蒙古赤峰市松山区太平地镇田间试验为基础,在甜菜各生长阶段采集甜菜冠层数码图像,利用数字图像处理技术对图像进行分割并提取红光值(R)、绿光值(G)和蓝光值(B)。分析R/B、G/B等9个颜色参数与不同生育期冠层LNC的相关性,并研究冠层LNC随施氮量的变化规律,探寻适宜于甜菜氮素营养监测的关键生育时期及最佳颜色参数。分别利用支持向量机(Support vector machine,SVM)和BP人工神经网络(BackPropagation artificial neural network,BP-ANN)建立甜菜冠层LNC预测模型。研究结果表明,BP-ANN预测模型具有较高且较稳定的预测精度,其验证集的决定系数R~2和均方根误差RMSE分别为0.74和2.35,与SVM模型相比,BP-ANN模型的决定系数R~2提高了12.12%,均方根误差RMSE降低了8.09%。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
琚存勇 蔡体久
生物量定量估测对准确估算陆地生态系统碳通量、预测全球气候变化具有重要意义,是土地荒漠化监测、评价与防治的一个重要指标。该文以鄂尔多斯地区毛乌素沙地地面调查样地为例,探讨了以卫星遥感影像数据和数字高程模型为基础,用消去变换的方法按平均残差平方和最小的准则筛选变量,建立广义回归神经网络(GRNN)模型估测植被地上生物量的可行性。研究得出,用广义回归神经网络模型估测地上生物量整体相对精度很高,模型具有较强的稳定性,受变量间的相关性影响小。该方法对土地荒漠化监测、评价与防治工程和水土保持工程具有借鉴意义。
[期刊] 林业科学
[作者]
韩宗涛 江洪 王威 李增元 陈尔学 闫敏 田昕
【目的】针对多源遥感数据及其派生特征因子数据维度高、信息冗余、易造成估测模型过拟合等问题,从高维度遥感特征因子中高效优化特征组合,优化区域森林地上生物量(AGB)的k最近邻(k-NN)估测模型。【方法】提出基于快速迭代特征选择的k最近邻法(KNN-FIFS),以森林资源样地调查数据计算的森林AGB为参考,以留一法交叉验证(LOO)相应的k-NN模型反演的森林AGB均方根误差(RMSE)最小为原则,依次迭代选取遥感特征,优化区域森林AGB的k-NN估测模型。以大兴安岭根河森林保护区为研究区,结合Landsat-8 OLI各波段光谱信息、植被指数、纹理、地形因子、机载合成孔径雷达(SAR)P-波段HV极化后向散射强度信息(PHV)以及森林资源样地调查数据,利用KNN-FIFS方法估测研究区森林AGB,并与多元线性逐步回归法(SMLR)进行对比分析。【结果】利用KNN-FIFS方法,得到当k为3,特征组合为PHV、短波红外波段一均一性(H6)、短波红外波段一二阶矩(S6)、短波红外波段二二阶矩(S7)、海蓝波段相关性(Cr1)、近红外波段相关性(Cr5)、海蓝波段相异性(D1)、增强型植被指数(EVI)时,研究区森林AGB估测结果最优,其精度(R~2=0.77,RMSE=22.74 t·hm~(-2))显著优于SMLR估测精度(R~2=0.53,RMSE=32.37 t·hm~(-2))。【结论】KNN-FIFS方法相比SMLR更适用于森林AGB多源遥感估测;KNN-FIFS方法可以从高维度遥感特征因子中高效选取相关特征进行森林AGB估测。
关键词：
KNN-FIFS 特征选择 地上生物量
[期刊] 草业科学
[作者]
徐祖平 舒朗朗 吴文桂 王子芝 程鑫萌 廖声熙
草地类型划分及其生物量估测对于草地管理与保护具有重要意义。香格里拉草地资源丰富，类型多样，属同纬度高海拔草地的典型代表。为了提升高原复杂地形下草地资源信息的质量，以香格里拉市为研究区，基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）云平台和Sentinel-2遥感影像，结合光谱、植被指数、纹理和地形特征构建了33个原始特征，并使用递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）和特征重要性得分进行特征优化，采用随机森林（Random Forest，RF）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、分类回归树（Classification And Regression Trees，CART）和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）4种算法对研究区域草地进行提取与分类，最后基于地面样地数据对地上生物量（Aboveground Biomass，AGB）进行反演。研究结果表明：1）RFE算法将特征数压缩到了21个，且海拔特征对草地类型的划分具有最高的重要性；2）RF算法的分类精度最高，总体精度（Overall Accuracy，OA）为91.41%，Kappa系数为88.18%；3）将香格里拉草地可分为5种类型，草地总面积为3265.77 km~(2)，面积最大的类型为亚高山草甸，其面积为2230.03 km~(2)，占草地总面积68.28%，其次为高寒草甸，约占草地总面积18.42%；4）建立了地上生物量与差异植被指数（Difference Vegetation Index，DVI）的二次多项式预测模型，R~(2)为0.783，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）为154.72 g·m~(-2)；5）香格里拉草地总AGB为152.15万吨，亚高山草甸AGB为102.41万吨，占总AGB的67.31%，其次高寒草甸为27.37万吨，占总的17.99%。
[期刊] 林业科学
[作者]
李明泽 毛学刚 范文义
以黑龙江省长白山地区遥感影像和122块森林资源连续清查固定样地数据为基础,选择包括各波段灰度值、不同波段灰度值之间的线性和非线性组合、纹理信息以及环境因子在内的171个自变量,分别采用无郁闭度变量常规回归生物量模型、有郁闭度变量常规回归生物量模型和郁闭度联立方程组模型,估算黑龙江省长白山森林生物量,并进行精度评价。结果表明:3种模型中郁闭度联立方程组模型为最优模型,精度最高为83.1%,与其他2个模型相比精度提高6%～7%。本研究可为遥感估算森林生物量提供一种新思路。
关键词：
郁闭度 生物量 遥感估算 联立方程组模型
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