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基于多源遥感数据的草地生物量估算方法 被引量:33
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作者 王新云 郭艺歌 何杰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期159-166,F0004,共9页
为了寻求有效的草地生物量估算方法和精确估计荒漠草原草地生物量及其变化规律,该文探讨了利用全极化RADARSAT-2 C波段雷达数据和HJ1B图像及野外调查获得的样方生物量数据,估算荒漠草原人工柠条灌木林地上生物量的方法。在对柠条灌木林... 为了寻求有效的草地生物量估算方法和精确估计荒漠草原草地生物量及其变化规律,该文探讨了利用全极化RADARSAT-2 C波段雷达数据和HJ1B图像及野外调查获得的样方生物量数据,估算荒漠草原人工柠条灌木林地上生物量的方法。在对柠条灌木林地上生物量和雷达后向散射系数及HJ1B图像归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)进行相关分析的基础上,采用多元逐步回归分析从RADARSAT-2数据及HJ1B植被指数NDVI建立了人工柠条林生物量模型,用实测草地生物量值对模型进行验证,同时将光学和雷达图像进行融合和分类处理,在此基础上对草地生物量进行分布制图,并将其结果与HJ1B的NDVI模型生物量估算结果进行对比。结果表明:柠条林地上生物量与RADARSAT-2雷达后向散射系数之间存在较好的定量关系(决定系数R2=0.71,均方根误差(root mean square error,RMSE)=14.2 kg/hm2,P<0.001),其估算生物量与实测生物量一致性较好,估算生物量精度优于HJ1B的NDVI指数估算结果(R2=0.27,RMSE=20.58 kg/hm2)。由此可见,利用光学图像HJ1B和雷达数据RADARSAT-2融合分类能进行地物有效识别,雷达遥感数据可以用于草地结构参数的定量研究。利用光学和微波协同遥感进行草地生态系统监测研究具有一定的应用潜力。 展开更多
关键词 遥感 生态系统 雷达 遥感估算 荒漠草原 地上生物量 RADARSAT-2 HJ1B
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基于多源遥感的森林地上生物量KNN-FIFS估测 被引量:26
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作者 韩宗涛 江洪 +4 位作者 王威 李增元 陈尔学 闫敏 田昕 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期70-79,共10页
【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... 【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。 展开更多
关键词 KNN-FIFS 特征选择 地上生物量
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Biomass Components and Environmental Controls in Ningxia Grasslands 被引量:10
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作者 WANG Kai-bo LI Jian-ping SHANGGUAN Zhou-ping 《Journal of Integrative Agriculture》 SCIE CAS CSCD 2012年第12期2079-2087,共9页
Grassland plays an important role in the global carbon cycle and climate regulation. However, there are still large uncertainties in grassland carbon pool and also its role in global carbon cycle due to the lack of me... Grassland plays an important role in the global carbon cycle and climate regulation. However, there are still large uncertainties in grassland carbon pool and also its role in global carbon cycle due to the lack of measured grassland biomass at regional scale or global scale with a unified survey method, particular for below-ground biomass. The present study, based on a total of 44 grassland sampling plots with 220 quadrats across Ningxia, investigated the characteristics of above-ground biomass (AGB), below-ground biomass (BGB), litter biomass (LB), total biomass (TB) and root:shoot ratios (R:S) for six predominantly grassland types, and their relationships with climatic factors. AGB, BGB, LB and TB varied markedly across different grassland types, the median value ranging from 28.2-692.6 g m-2 for AGB, 130.4-2 036.6 g m-: for BGB, 9.2-82.3 g m2 for LB, and 168.0-2 681.3 g m-: for TB. R:S showed less variation with median values from 3.2 to 5.3 (excluding marshy meadow). The different grassland types showed similar patterns of biomass allocation, with more than 70% BGB for all types. There is evidence of strong positive effects associated with mean annual precipitation (MAP) and negative effects associated with mean annual temperature (MAT) on AGB, BGB, and LB, although both factors have the opposite effect on R:S. 展开更多
关键词 grasslands above-ground biomass agb below-ground biomass (BGB) root:shoot ratios (R:S) mean annual precipitation (MAP) mean annual temperature (MAT)
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基于HJ1B和ALOS/PALSAR数据的森林地上生物量遥感估算 被引量:7
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作者 王新云 郭艺歌 何杰 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第13期4109-4121,共13页
森林地上生物量的精确估算能够减小碳储量估算的不确定性。为了探寻一种有效地提高森林生物量估算精度的方法,探讨了基于遥感物理模型和经验统计模型估算山地森林地上生物量的方法。首先,基于Li-Strahler几何光学模型和多元前向模式(MFM... 森林地上生物量的精确估算能够减小碳储量估算的不确定性。为了探寻一种有效地提高森林生物量估算精度的方法,探讨了基于遥感物理模型和经验统计模型估算山地森林地上生物量的方法。首先,基于Li-Strahler几何光学模型和多元前向模式(MFM)进行模型模拟,结合查找表算法(LUT)从多光谱图像HJ1B估算贺兰山研究区的森林地上生物量。其次,采用统计方法建立了2种回归模型:(1)多光谱图像HJ1B进行混合像元分解(SMA),并与雷达图像ALOS/PALSAR进行图像融合建立生物量回归模型;(2)雷达图像ALOS/PALSAR后向散射系数和实测生物量建立了生物量回归模型。用实测数据对3种算法估算结果进行精度验证。研究结果表明:采用几何光学模型和MFM算法估算的森林地上生物量精度最好(决定系数R2=0.61,均方根误差RMSE=8.33 t/hm2,P<0.001),其估算地上生物量与实测值一致性较好,估算生物量精度略优于SMA估算的精度(R2=0.60,RMSE=9.417 t/hm2);ALOS/PALSAR多元回归估算的精度最差(R2=0.39,RMSE=14.89 t/hm2)。由此可见,采用几何光学模型和混合像元分解SMA适合估算森林地上生物量,利用这2种方法进行森林地上生物量遥感监测研究具有一定的应用潜力。 展开更多
关键词 森林 地上生物量 环境卫星 ALOS/PALSAR 多元前向模式(MFM) 混合像元分解(SMA)
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基于优化光谱指数的夏玉米地上生物量估算
5
作者 王涵 张王菲 杨浩 《安徽农业科学》 CAS 2023年第24期5-8,23,共5页
以夏玉米为研究对象,首先获取拔节期、大喇叭口期、抽雄期和灌浆期4个关键生育期的地面高光谱数据,并实测各生育期的地上生物量(AGB);其次基于任意波段组合的波段优化算法,分别构造6种不同波段组合形式的两波段和三波段光谱指数;然后将... 以夏玉米为研究对象,首先获取拔节期、大喇叭口期、抽雄期和灌浆期4个关键生育期的地面高光谱数据,并实测各生育期的地上生物量(AGB);其次基于任意波段组合的波段优化算法,分别构造6种不同波段组合形式的两波段和三波段光谱指数;然后将构造的12种光谱指数与地面实测的AGB进行相关性分析,从中筛选出相关性最好的光谱指数作为最优光谱指数构建夏玉米全生育期的AGB估算模型;最后对最优光谱指数估算夏玉米各关键生育期AGB的性能进行系统评价。结果表明:基于波段优化算法筛选的最优三波段光谱指数TBI6(760,925,895)与夏玉米各生育期和全生育期的AGB均具有良好的相关性,其构建的AGB估算模型具有较高的精度,可为夏玉米全生育期AGB的快速无损估算及AGB监测装置的集成与开发提供参考。 展开更多
关键词 夏玉米 地上生物量 高光谱 光谱指数 波段优化算法
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利用ESAR极化数据的复杂地形区森林地上生物量估算 被引量:4
6
作者 张海波 汪长城 +1 位作者 朱建军 付海强 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期1353-1362,共10页
利用机载E-SAR传感器获取的P-波段全极化SAR数据与实测林分样地数据,分析不同极化方式后向散射系数在地形起伏区与森林地上生物量(AGB)的响应关系,以改进的水云模型为基础,建立了融入地形因子的分析性模型。采用遗传算法确定模型的最优... 利用机载E-SAR传感器获取的P-波段全极化SAR数据与实测林分样地数据,分析不同极化方式后向散射系数在地形起伏区与森林地上生物量(AGB)的响应关系,以改进的水云模型为基础,建立了融入地形因子的分析性模型。采用遗传算法确定模型的最优参数,并对模型在不同坡度情况下的可靠性、稳定性进行分析,同时通过与常用模型相对比,确定水云分析模型在复杂地形区估算AGB的优势。结果表明:在森林AGB处于较低值的情况下,后向散射系数(HH、HV、VV)变化趋势与AGB变化趋势保持一致,但随着AGB值的增大,这种一致性仅在HV极化方式下继续保持,因此相比之下,HV极化方式更适用于复杂地形区生物量的估算。地形对森林AGB的估算具有极大的影响,后向散射系数与AGB的相关性随着地形坡度的增加而减小。5种模型估算森林AGB的能力大小排序为:水云分析模型>二次模型>对数模型>指数模型>线性模型。地形起伏较小的地区估算稳定性排序为:水云分析模型>二次模型>对数模型>指数模型>线性模型。地形起伏较大的地区估算稳定性排序为。水云分析模型>二次模型>线性模型>指数模型>对数模型。利用水云分析模型对研究区AGB估算,其实测AGB与模型估算的生物量值决定系数为0.597,RMSE为30.876t/hm^2,拟合精度为77.40%。 展开更多
关键词 极化SAR 森林地上生物量 地形 局部入射角 遗传算法
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基于高分一号卫星影像的柽柳地上生物量遥感估算研究——以昌邑柽柳国家海洋特别保护区为例 被引量:3
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作者 杨国强 马毅 +3 位作者 王建步 包玉海 谢琳萍 王敏 《海洋环境科学》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期78-85,94,共9页
柽柳是滨海湿地植被中的典型物种,多生长在潮间带和潮上带,在保护海岸、改良滩涂等方面发挥着巨大的作用。国民经济与社会发展"十三五"规划明确提出实施"南红北柳"湿地修复工程,凸显了柽柳在滨海湿地保护中的核心作... 柽柳是滨海湿地植被中的典型物种,多生长在潮间带和潮上带,在保护海岸、改良滩涂等方面发挥着巨大的作用。国民经济与社会发展"十三五"规划明确提出实施"南红北柳"湿地修复工程,凸显了柽柳在滨海湿地保护中的核心作用,应用遥感技术估算大范围柽柳的生物量对柽柳保护具有重要意义。本文以昌邑柽柳国家海洋特别保护区为例,应用国产GF-1卫星遥感数据和地面生物量实测数据,构建了柽柳地上生物量估算模型,选取了最优模型并开展了应用试验。结果表明:(1)5个植被指数中,比值植被指数RVI与柽柳地上生物量(AGB)相关性最高,为0.686;(2)RVI对应的三次多项式生物量估算模型决定系数最高,为0.81,且平均相对误差MRE和均方根误差RMSE最小,分别为4.7%和0.05 kg/m^2;(3)应用2014年9月4日获取的昌邑柽柳国家海洋特别保护区GF-1卫星遥感影像,利用RVI三次多项式估算模型进行生物量遥感估算,得到研究区柽柳林地上平均生物量为0.75 kg/m^2,总生物量为15020 t。 展开更多
关键词 GF-1 柽柳 植被指数 生物量
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甘肃黑河流域上游森林地上生物量的多光谱遥感估测 被引量:17
8
作者 郭云 李增元 +2 位作者 陈尔学 田昕 凌飞龙 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期140-149,共10页
【目的】以黑河流域上游祁连山森林保护区为研究区,利用133个森林样地调查数据、Landsat-5 TM影像和ASTER GDEM产品为数据源,探讨地形对该流域森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)估测的影响,以及选择合适的遥感估测方法反演该流... 【目的】以黑河流域上游祁连山森林保护区为研究区,利用133个森林样地调查数据、Landsat-5 TM影像和ASTER GDEM产品为数据源,探讨地形对该流域森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)估测的影响,以及选择合适的遥感估测方法反演该流域的森林AGB。【方法】首先利用青海云杉特殊的生境范围和绿色植被对比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)的灵敏程度,及不同地物对纹理特征的不同响应,制定相应的决策树分类器,将研究区的土地覆盖类型分为两大类:森林(青海云杉)-非森林,并利用133个森林样地调查数据和Google Earth高分辨率影像的12 722个采样点对分类结果进行验证(总体分类精度达到90.39%,Kappa系数为0.81);然后运用多元线性逐步回归估测法,以及结合随机森林算法(random forest,RF)优化后的k最近邻分类法(k-nearest neighbors,k-NN)进行森林AGB的遥感估测,对比SCS+C地形校正前后青海云杉森林AGB的估测结果,同时比较2种不同估测方法的反演效果;最后利用得到的最优估测方法反演整个研究区的森林AGB,生成黑河流域上游祁连山森林保护区的森林AGB的等级分布图。【结果】SCS+C地形校正前多元线性逐步回归的估测精度为R2=0.31,RMSE=34.41 t·hm-2,地形校正后多元线性逐步回归的估测精度为R2=0.46,RMSE=30.51 t·hm-2;而基于SCS+C地形校正后的k-NN的交叉验证精度不仅明显高于地形校正前的精度,且显著优于多元线性逐步回归的估测结果,达到R2=0.54,RMSE=26.62 t·hm-2;另外基于最优的k-NN估测模型(窗口为7×7,采用马氏距离,k=3)反演的该流域青海云杉在2009年总的森林地上生物量为8.4×107t,平均森林地上生物量为96.20 t·hm-2。【结论】在地形复杂地区,运用SCS+C模型对地形进行适当校正,能够有效地消除太阳入射角变化引起的地表反射亮度的差异,使影像能够更准确地反映地表信息,提高森林AGB的遥感估测精� 展开更多
关键词 Landsat-5 TM SCS+C地形校正 多元线性逐步回归 K-NN 森林地上生物量 遥感估算
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基于机载P-波段全极化SAR数据的复杂地形森林地上生物量估测方法 被引量:11
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作者 冯琦 陈尔学 +2 位作者 李增元 李兰 赵磊 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期10-22,共13页
【目的】利用国产合成孔径雷达(SAR)系统(CASMSAR)获取的机载P-波段全极化SAR(PolSAR)数据,分析SAR对森林地上生物量(AGB)的响应与地形的关系,建立融合地形因子的高精度多项式模型,以提高森林AGB的估测精度。【方法】首先以基于机载激... 【目的】利用国产合成孔径雷达(SAR)系统(CASMSAR)获取的机载P-波段全极化SAR(PolSAR)数据,分析SAR对森林地上生物量(AGB)的响应与地形的关系,建立融合地形因子的高精度多项式模型,以提高森林AGB的估测精度。【方法】首先以基于机载激光雷达(Li DAR)数据得到的研究区坡度分布图与结合实测样地AGB数据得到的森林AGB分布图作为参考数据进行系统抽样,分析森林AGB与P-波段PolSAR后向散射强度的关系以及不同坡度下二者的相关性变化;然后利用Li DAR得到的高精度数字高程模型(DEM)结合机载P-波段的轨道数据计算当地入射角,进而建立以后向散射强度、当地入射角以及雷达视角为输入特征的多项式统计模型,同时将以上系统抽样得到的样本一部分作为模型训练样本,一部分作为精度检验样本。为避免样本尺度引起的偶然性,检验了20 m×20 m至100 m×100 m不同样地尺度下的估测精度。【结果】以90 m×90 m样本为例,当坡度为0°~5°时,引入当地入射角(第2组特征)的估测精度与未引入当地入射角(第1组特征)的估测精度分别为:决定系数(R^2)为0.634和0.634,均方根误差(RMSE)为12.07和12.08 t·hm^(-2),总精度(Acc.)为78.91%和78.89%;当坡度为5°~10°时,第2组特征与第1组特征的估测精度分别为:R2为0.524和0.523,RMSE为13.52和13.97 t·hm^(-2),Acc.为80.57%和80.52%;当坡度大于10°时,第2组特征与第1组特征的估测精度分别为:R^2为0.628和0.519,RMSE为13.16和15.70 t·hm^(-2),Acc.为81.05%和78.55%。随着样地尺度增大,2组特征的估测精度均增大,且第2组特征的估测精度大于第1组。【结论】当坡度小于10°时,地形对森林的后向散射强度几乎无影响;当坡度大于10°时,地形的影响显著,在不同尺度下,引入当地入射角的估测模型均可以有效提高估测精度,充分说明模型的有效性和稳定性。此外,随着尺度增大,无论采用的模型是否考虑了地� 展开更多
关键词 机载SAR P-波段 POLSAR 森林地上生物量 地形
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基于多源数据的根河实验区生物量反演研究 被引量:10
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作者 李春梅 张王菲 +2 位作者 李增元 陈尔学 田昕 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期64-72,共9页
森林是陆地生态系统的重要组成部分,精确估测森林地上生物量能够减少陆地生态系统碳储量的不确定性。本文以内蒙古大兴安岭根河实验区为研究区,基于森林样地调查数据、Landsat 8 OLI、机载P-波段Pol SAR以及ASTER GDEM数据,分别采用多... 森林是陆地生态系统的重要组成部分,精确估测森林地上生物量能够减少陆地生态系统碳储量的不确定性。本文以内蒙古大兴安岭根河实验区为研究区,基于森林样地调查数据、Landsat 8 OLI、机载P-波段Pol SAR以及ASTER GDEM数据,分别采用多元线性逐步回归法和基于随机森林算法(Random Forest,RF)进行特征优化选择后的k-最近邻(k-nearest neighbors,k-NN)法对研究区森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)进行估测,对比验证采用不同类型数据(单传感器数据和多传感器数据)时2种方法的反演结果来寻求森林AGB估测的最优方法和输入因子,最后利用最优的估测方法来反演整个研究区的森林AGB,生成根河实验区的森林AGB等级分布图。结果表明:对于多元线性逐步回归和k-NN 2种不同的方法,森林AGB的反演都表现出较为一致的结果,即采用多传感器遥感数据(Landsat 8 OLI和机载P-波段PolSAR数据)比采用单传感器遥感数据估算的森林AGB精度要高;而在同时采用多传感器遥感数据进行森林AGB的反演中,k-NN算法的估测结果(R^2=0.65,RMSE=17.49 t/hm^2)明显优于多元线性逐步回归算法(R^2=0.36,RMSE=22.08 t/hm^2)的估测结果。显然,多源数据协同反演森林AGB可以充分利用每种传感器的优点,提高遥感估测森林AGB的能力;与多元逐步回归方法相比,k-NN算法能够更多地考虑到森林参数同光谱值之间的非线性依赖关系,且能够避免发生过学习现象和样本不平衡问题。 展开更多
关键词 森林地上生物量 多元线性逐步回归 K-最近邻 单传感器遥感数据 多传感器遥感数据
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基于Landsat 8和机器学习的塔城地区草地地上生物量估测模型
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作者 杨延晓 曹姗姗 +2 位作者 李全胜 张鲜花 孙伟 《湖北农业科学》 2024年第8期66-71,共6页
以新疆塔城地区为研究区,利用植被指数、气象数据、地形数据作为自变量,结合研究区样地实测生物量数据,分析并比较K近邻回归(KNN)、多元线性回归(MLR)、梯度提升决策树(GBDT)和随机森林回归(RF)和极端梯度提升(XGBoost)5种机器学习模型... 以新疆塔城地区为研究区,利用植被指数、气象数据、地形数据作为自变量,结合研究区样地实测生物量数据,分析并比较K近邻回归(KNN)、多元线性回归(MLR)、梯度提升决策树(GBDT)和随机森林回归(RF)和极端梯度提升(XGBoost)5种机器学习模型,进而分析并比较采用投票回归器(Voting regressor)和堆叠(Stacking)方法构建的2种集成学习模型的估测精度。结果表明,基于Stacking集成学习模型性能最优,R^(2)达0.764,RMSE和MAE分别为23.29 g/m^(2)和16.8 g/m^(2),进而利用最优模型进行草地地上生物量(Above ground biomass,AGB)反演制图。 展开更多
关键词 草地地上生物量 Landsat 8 遥感影像 机器学习 估测模型 新疆塔城地区
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塔吉克斯坦典型草地无人机地上生物量产品
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作者 潘天力 叶虎平 +5 位作者 张心昱 任小丽 廖小罕 巴音达来 Safarov Mustafo Okhonniyozov Mekhrovar 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第3期64-74,共11页
中亚地区拥有全世界最大的连片草原,塔吉克斯坦作为中亚五国的典型代表,其地表的草地植被状况具有重要研究意义。本研究针对塔吉克斯坦的5个草地典型站点于2022年开展了无人机草地资源调查,数据采样过程严格遵照标准规范进行,基于固定... 中亚地区拥有全世界最大的连片草原,塔吉克斯坦作为中亚五国的典型代表,其地表的草地植被状况具有重要研究意义。本研究针对塔吉克斯坦的5个草地典型站点于2022年开展了无人机草地资源调查,数据采样过程严格遵照标准规范进行,基于固定翼无人机于晴朗天气下搭载光学相机同时采集了多光谱与RGB图像,在航拍结束后通过在地面布设样方刈割植被后处理得到地上生物量数据。使用地面实测生物量数据与无人机多光谱以及RGB信息以广义加性模型建立关系,利用交叉验证对模型数据质量进行控制,实现高精度生物量建模,并将生物量点采样扩展到面尺度上,得到生物量产品分辨率为1 m。本数据集可用于中亚典型草原小区域植被生物量的分析和卫星遥感植被产品的多尺度对比校正,有效弥补了地面观测与常规遥感监测的尺度匹配问题。 展开更多
关键词 无人机 地上生物量 多光谱 RGB 塔吉克斯坦
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