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Remote Sensing-based Spatiotemporal Distribution of Grassland Aboveground Biomass and Its Response to Climate Change in the Hindu Kush Himalayan Region 被引量:3
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作者 XU Cong LIU Wenjun +4 位作者 ZHAO Dan HAO Yanbin XIA Anquan YAN Nana ZENG Yuan 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2022年第5期759-775,共17页
The grassland in the Hindu Kush Himalayan(HKH) region is one of the large st and most biodiverse mountain grassland types in the world,and its ecosystem service functions have profound impacts on the sustainable devel... The grassland in the Hindu Kush Himalayan(HKH) region is one of the large st and most biodiverse mountain grassland types in the world,and its ecosystem service functions have profound impacts on the sustainable development of the HKH region.Monitoring the spatiotemporal distribution of grassland aboveground biomass(AGB) accurately and quantifying its response to climate change are indispensable sources of information for sustainably managing grassland ecosystems in the HKH region.In this study,a pure vegetation index model(PVIM) was applied to estimate the long-term dynamics of grassland AGB in the HKH region during 2000-2018.We further quantified the response of grassland AGB to climate change(temperature and precipitation) by partial correlation and variance partitioning analyses and then compared their differences with elevation.Our results demonstrated that the grassland AGB predicted by the PVIM had a good linear relationship with the ground sampling data.The grassland AGB distribution pattern showed a decreasing trend from east to west across the HKH region except in the southern Himalayas.From 2000 to 2018,the mean AGB of the HKH region increased at a rate of 1.57 g/(m~2·yr) and ranged from 252.9(2000) to 307.8 g/m~2(2018).AGB had a positive correlation with precipitation in more than 80% of the grassland,and temperature was positively correlated with AGB in approximately half of the region.The change in grassland AGB was more responsive to the cumulative effect of annual precipitation,while it was more sensitive to the change in temperature in the growing season;in addition,the influence of climate varied at different elevations.Moreover,compared with that of temperature,the contribution of precipitation to grassland AGB change was greater in approximately 60% of the grassland,but the differences in the contribution for each climate factor were small between the two temporal scales at elevations over 2000 m.An accurate assessment of the temporal and spatial distributions of grassland AGB and the quantif 展开更多
关键词 grassland aboveground biomass(agb) climate change ELEVATION spatiotemporal distribution Hindu Kush Himalayan(HKH)region
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Above-and belowground biomass in relation to envi- ronmental factors in temperate grasslands, Inner Mongolia 被引量:36
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作者 MA WenHong1,2, YANG YuanHe1, HE JinSheng1, ZENG Hui1,2 & FANG JingYun1 1 Department of Ecology, College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China 2 School of Environment & Urban Study, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, China 《Science China(Life Sciences)》 SCIE CAS 2008年第3期263-270,共8页
Above- and belowground biomasses of grasslands are important parameters for characterizing re- gional and global carbon cycles in grassland ecosystems. Compared with the relatively detailed in- formation for abovegrou... Above- and belowground biomasses of grasslands are important parameters for characterizing re- gional and global carbon cycles in grassland ecosystems. Compared with the relatively detailed in- formation for aboveground biomass (AGB), belowground biomass (BGB) is poorly reported at the re- gional scales. The present study, based on a total of 113 sampling sites in temperate grassland of the Inner Mongolia, investigated regional distribution patterns of AGB, BGB, vertical distribution of roots, and their relationships with environmental factors. AGB and BGB increased from the southwest to the northeast of the study region. The largest biomass occurred in meadow steppe, with mean AGB and BGB of 196.7 and 1385.2 g/m2, respectively; while the lowest biomass occurred in desert steppe, with an AGB of 56.6 g/m2 and a BGB of 301.0 g/m2. In addition, about 47% of root biomass was distributed in the top 10 cm soil. Further statistical analysis indicated that precipitation was the primary determinant factor in shaping these distribution patterns. Vertical distribution of roots was significantly affected by precipitation, while the effects of soil texture and grassland types were weak. 展开更多
关键词 TEMPERATE grasslands ABOVEGROUND biomass (agb) BELOWGROUND biomass (BGB) spatial pattern vertical distribution precipitation
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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
3
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:27
4
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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Estimating aboveground biomass in Mu Us Sandy Land using Landsat spectral derived vegetation indices over the past 30 years 被引量:21
5
作者 Feng YAN Bo WU YanJiao WANG 《Journal of Arid Land》 SCIE CSCD 2013年第4期521-530,共10页
Remote sensing is a valuable and effective tool for monitoring and estimating aboveground biomass (AGB) in large areas.The current international research on biomass estimation by remote sensing technique mainly focu... Remote sensing is a valuable and effective tool for monitoring and estimating aboveground biomass (AGB) in large areas.The current international research on biomass estimation by remote sensing technique mainly focused on forests,grasslands and crops,with relatively few applications for desert ecosystems.In this paper,Landsat Thematic Mapper (TM)/Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images from 1988 to 2007 and the data of 283 AGB samples in August 2007 were used to estimate the AGB for Mu Us Sandy Land over the past 30 years.Moreover,temporal and spatial distribution characteristics of AGB and influencing factors of climate and underlying surface were also studied.Results show that:(1) Differences of correlations exist in the fitted equations between AGB and different vegetation indices in desert areas.The modified soil adjusted vegetation index (MSAVI) and soil adjusted vegetation index (SAVI) show relatively higher correlations with AGB,while the correlation between normalized difference vegetation index (NDVI) and AGB is relatively lower.Error testing shows that the AGB-MSAVI model established can be used to accurately estimate AGB of Mu Us Sandy Land in August.(2) AGB in Mu Us Sandy Land shows the fluctuant characteristics over the past 30 years,which decreased from the 1980s to the 1990s,and increased from the 1990s to 2007.AGB in 2007 had the highest value,with a total AGB of 3.352×106 t.Moreover,in the 1990s,AGB had the lowest value with a total AGB of 2.328×106 t.(3) AGB with relatively higher values was mainly located in the middle and southern parts of Mu Us Sandy Land in the 1980s.AGB was low in the whole area in the1990s,and relatively higher AGB values were mainly located in the southern parts of Uxin.In 2007,AGB in the whole area was relatively higher than those of the last twenty years,and higher AGB values were mainly located in the northern,western and middle parts of Mu Us Sandy Land. 展开更多
关键词 aboveground biomass agb linear regression vegetation indices Mu Us Sandy Land
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基于MODIS数据的松嫩平原西部芦苇湿地地上生物量遥感估算 被引量:21
6
作者 田艳林 刘贤赵 +3 位作者 毛德华 王宗明 李延峰 高长春 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第24期8071-8080,共10页
芦苇作为湿地生态系统中重要的群落类型,其地上生物量是衡量湿地生态系统质量的关键指标。应用面向对象的土地覆盖分类技术,基于多季相Landsat8 OLI遥感数据,提取松嫩平原西部芦苇湿地分布信息;依托野外实测芦苇地上生物量数据(AGB)和同... 芦苇作为湿地生态系统中重要的群落类型,其地上生物量是衡量湿地生态系统质量的关键指标。应用面向对象的土地覆盖分类技术,基于多季相Landsat8 OLI遥感数据,提取松嫩平原西部芦苇湿地分布信息;依托野外实测芦苇地上生物量数据(AGB)和同期MODIS数据源的NDVI、EVI、RVI、MSAVI和WDVI 5种光谱植被指数,探讨不同光谱植被指数对芦苇AGB的敏感性,进而构建松嫩平原西部芦苇AGB遥感估算最优模型,并进行芦苇AGB遥感反演及空间格局分析。结果表明:2014年松嫩平原西部地区芦苇总面积为1653 km^2,其中扎龙湿地自然保护区内芦苇分布面积最大(1178km^2),占区域芦苇总面积的71.3%;所选取的5种植被指数均与芦苇AGB呈极显著正相关(P<0.01),基于EVI构建的指数曲线模型为松嫩平原西部芦苇AGB反演的最优模型(R2=0.55)。研究区芦苇平均AGB为372.1g/m^2,AGB总量为6.14×105t,其中扎龙湿地自然保护区内芦苇AGB总量为4.38×105t;各保护区芦苇平均AGB由大到小依次为:向海保护区(469.7 g/m^2)>大布苏保护区(454.1 g/m^2)>莫莫格保护区(373.0 g/m^2)>扎龙保护区(372.4 g/m^2)>查干湖保护区(369.8 g/m^2);松嫩平原西部芦苇AGB总体呈现南高北低的分布格局,将为湿地生态系统管理与保护及芦苇资源的合理利用提供科学依据。 展开更多
关键词 MODIS 植被指数 芦苇湿地 地上生物量(agb) 松嫩平原西部
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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
7
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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Biomass Components and Environmental Controls in Ningxia Grasslands 被引量:10
8
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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基于机器学习和多源数据的湘西北森林地上生物量估测 被引量:12
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作者 丁家祺 黄文丽 +1 位作者 刘迎春 胡杨 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期36-48,共13页
【目的】针对传统森林资源清查方法成本高、时效性低和结果统一性差等问题,基于多源遥感数据,采用机器学习算法选择特征变量并建立估测模型,制作森林地上生物量(AGB)面分布产品,为森林资源信息化调查提供技术手段。【方法】以湖南省西... 【目的】针对传统森林资源清查方法成本高、时效性低和结果统一性差等问题,基于多源遥感数据,采用机器学习算法选择特征变量并建立估测模型,制作森林地上生物量(AGB)面分布产品,为森林资源信息化调查提供技术手段。【方法】以湖南省西北部为研究区,利用生物量异速生长方程将森林资源样地调查数据转换为AGB,筛选到393个样地AGB参考值。以Landsat-8数据为光学遥感数据源,提取各波段光谱信息、植被指数、纹理特征以及缨帽变换各分量;以ALOS PALSAR-2、Sentinel-1数据为雷达遥感数据源,提取各极化方式后向散射强度和归一化极化差分指数。结合高程、坡度、坡向地形因子,获得122个备选特征变量。采用逐步回归方法和随机森林(RF)算法筛选建模变量,分别建立多元线性回归(MLR)、RF和支持向量回归(SVR)模型。以均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(rRMSE)和决定系数(R^(2))为模型评价指标,运用十折交叉验证法评价模型效果,选择最佳模型完成生物量制图,并选取5种中国或全球尺度生物量制图产品进行比较分析。【结果】在训练集上,RF模型表现最好(RMSE=12.8 mg·hm^(-2),rRMSE=21.1%,R^(2)=0.93),其次为SVR模型(RMSE=26.1 mg·hm^(-2),rRMSE=43.3%,R^(2)=0.55),MLR模型表现最差(RMSE=30.9 mg·hm^(-2),rRMSE=50.5%,R^(2)=0.39);在测试集上,采用RF算法建立的模型表现(RMSE=30.1 mg·hm^(-2),rRMSE=51.3%,R^(2)=0.42)同样优于MLR(RMSE=32.6 mg·hm^(-2),rRMSE=54.1%,R^(2)=0.30)和SVR(RMSE=32.8 mg·hm^(-2),rRMSE=55.3%,R^(2)=0.25)。3种模型均显示出一定程度的低值高估和高值低估现象。RF模型选择出13个建模变量,包括PALSAR-2后向散射信息、高程以及Landsat-8光谱信息、植被指数、缨帽变换湿度与绿度分量差值。应用RF模型完成区域生物量制图,与其他产品对比,能够基本反映研究区内生物量分布情况,并显示出丰富的生物量分布细节信息,生物量范� 展开更多
关键词 森林地上生物量 多元线性回归 随机森林 支持向量回归
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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
10
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:11
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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 OLI的滇西北高山亚高山针叶林地上生物量遥感估测模型构建及光饱和点确定 被引量:8
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作者 吴勇 张海燕 +2 位作者 卢腾飞 胥辉 欧光龙 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期818-830,共13页
为确定高山松林与云冷杉林生物量遥感估测饱和值,以滇西北高山亚高山针叶林为研究对象,森林资源二类调查数据与同期Landsat 8 OLI遥感影像数据为数据源,采用曲线拟合求解地上生物量(aboveground biomass,AGB)估测光饱和值;采用线性逐步... 为确定高山松林与云冷杉林生物量遥感估测饱和值,以滇西北高山亚高山针叶林为研究对象,森林资源二类调查数据与同期Landsat 8 OLI遥感影像数据为数据源,采用曲线拟合求解地上生物量(aboveground biomass,AGB)估测光饱和值;采用线性逐步回归方法分别拟合无分层、坡向分层、龄组分层以及坡向龄组结合分层的模型,并进行森林AGB反演.结果表明,高山松林、云冷杉林地上生物量遥感估测光饱和值分别为149.09 t/hm^(2)和162.3 t/hm^(2);分层模型相较于无分层模型具有较高的估测精度,尤其是对低AGB值(0~30 t/hm^(2))和高AGB值(>150 t/hm^(2))具有更好的估计.考虑坡向、龄组分层及坡向龄组结合分层可在一定程度上降低高山松林与云冷杉林AGB遥感估测中低值高估和高值低估问题的影响,为森林生物量遥感估测提供参考. 展开更多
关键词 地上生物量 生物量饱和 Landsat 8 OLI 分层 针叶林 滇西北
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合成孔径雷达与森林地上生物量反演:好奇和实用的平衡 被引量:6
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作者 王勇 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期809-812,共4页
好奇是科学与技术发展、不断创新的源泉,实用则是科技发展、创新的结果服务人类、回馈社会,两者无不例外共同不断地驱动着合成孔径雷达技术和森林地上生物量反演的研究和发展。在全球气候急剧变化的今天,好奇和实用的平衡则更加至关重... 好奇是科学与技术发展、不断创新的源泉,实用则是科技发展、创新的结果服务人类、回馈社会,两者无不例外共同不断地驱动着合成孔径雷达技术和森林地上生物量反演的研究和发展。在全球气候急剧变化的今天,好奇和实用的平衡则更加至关重要。地球陆地表面森林面积大小和树木生物量是估算各国或者全球碳储量、排放及其变化的重要参数。好奇已产生的成功案例表明,树木生物量的反演与全极化、极化干涉、层析合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)技术及数据集紧密相关。反思过去,兼顾好奇和实用,对地上树木生物量的反演,建议将来考虑以下4种方案,即星载双波段SAR和异速方程(Allometric Equation),星载激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging)和异速方程,第3个方案是前面两个方案的结合,方案4为探索和好奇性的。 展开更多
关键词 雷达后向散射 合成孔径雷达 干涉合成孔径雷达 树木地上生物量 林分 全球植被地上生物量
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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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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:6
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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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利用VGC-AGB模型和高光谱遥感的马铃薯地上生物量估算 被引量:2
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作者 冯海宽 岳继博 +2 位作者 樊意广 杨贵军 赵春江 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2876-2884,共9页
马铃薯是继水稻、小麦、玉米之后的一种重要的粮食作物,其优化种植和生产对于保障粮食安全具有重要的意义。作物的地面生物量(AGB)被广泛认为与作物的生长状态密切相关,常常被直接用来参与作物产量预测和健康状态参数评估。现有的研究表... 马铃薯是继水稻、小麦、玉米之后的一种重要的粮食作物,其优化种植和生产对于保障粮食安全具有重要的意义。作物的地面生物量(AGB)被广泛认为与作物的生长状态密切相关,常常被直接用来参与作物产量预测和健康状态参数评估。现有的研究表明,遥感植被指数在中高作物覆盖度时会丧失对作物参数的敏感性,即“饱和现象”,这制约了作物生长中后期AGB的准确监测。采用了一个新型垂直生长作物AGB估算模型(VGC-AGB)结合高光谱遥感开展马铃薯多生长阶段的AGB估算研究。针对多生长时期遥感光谱指数开展作物生物量监测中存在的“饱和问题”,VGC-AGB定义了叶片干物质含量(C_(m))和垂直器官干物质含量(C_(sm))2个参数,分别描述马铃薯叶片和茎的平均干物质含量,并通过叶面积指数(LAI)×C_(m)计算叶片的地上生物量(AGB l),通过种植密度(C_(d))、马铃薯株高(C_(h))和C_(sm)的乘积,即C_(d)×C_(h)×C_(sm)计算垂直器官的地上生物量(AGB v)。基于国家精准农业研究示范基地2019年马铃薯田间实验,分别获取了马铃薯4个关键生长时期的地面ASD高光谱数据、实测株高、AGB和LAI数据等,并利用高光谱反射率数据构建了高光谱特征参数,分别对比了(1)高光谱特征参数+株高,(2)地面测量参数+VGC-AGB模型和(3)高光谱特征参数+VGC-AGB模型的3种马铃薯AGB估算模型的性能。结果表明,与传统的高光谱遥感植被指数+株高的AGB估算方法相比,新型VGC-AGB模型结合高光谱遥感数据可以提供更高性能的马铃薯AGB l、AGB v和总AGB估算结果,该方法可为马铃薯AGB的快速无损监测提供技术支撑。 展开更多
关键词 VGC-agb模型 高光谱遥感 马铃薯 地面生物量
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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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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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基于极化定向角补偿的思茅松林地上生物量反演 被引量:3
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作者 张国飞 岳彩荣 +2 位作者 罗洪斌 谷雷 朱泊东 《南京林业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期185-192,共8页
【目的】极化合成孔径雷达在森林遥感监测中得到了广泛的应用。由于法拉第旋转和地物结构特性,电磁波极化定向角发生偏移,导致散射特征在机理上存在模糊性。本研究主要分析极化定向角偏移对体散射分量和地上生物量反演的影响。【方法】... 【目的】极化合成孔径雷达在森林遥感监测中得到了广泛的应用。由于法拉第旋转和地物结构特性,电磁波极化定向角发生偏移,导致散射特征在机理上存在模糊性。本研究主要分析极化定向角偏移对体散射分量和地上生物量反演的影响。【方法】以ALOS PALSAR全极化星载合成孔径雷达(SAR)数据为数据源,基于L波段散射特征,考虑地面与树干之间的二面角散射贡献,研究提出了一种扩展极化水云模型;基于Yamaguchi四分量分解参数和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量。【结果】通过酉变换来补偿极化定向角偏移后,体散射分量高估得到修正,极化定向角补偿后的体散射与实测地上生物量的回归模型较未补偿前效果更好(决定系数R^(2)从0.214提升到0.332)。采用Yamaguchi四分量和扩展极化水云模型的地上生物量估测值和实测值有较强的相关性(R^(2)=0.644)和较低的均方根误差(23.11 t/hm;)。【结论】SAR数据在极化分解前应进行极化定向角补偿,以减少体散射高估和二面角散射低估的问题,提高地上生物量反演精度。半经验极化扩展水云模型具有很好的估测森林地上生物量的潜力。 展开更多
关键词 思茅松林 地上生物量 极化定向角 法拉第旋转 扩展极化水云模型
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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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