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基于CASA模型和SEVI指数的福建省植被NPP遥感估算与分析
被引量:
8
1
作者
江洪
虞嘉玮
+2 位作者
蒋世豪
黄贝莹
李玉洁
《海南大学学报(自然科学版)》
CAS
2021年第4期372-382,共11页
植被净初级生产力(NPP)是评估陆地生态系统碳汇和调节过程的重要指标,但遥感影像上崎岖地形造成的光学辐射传输畸变会降低植被NPP估算精度.为了消除地形对山区植被NPP模型估算的影响,以福建省为研究区,利用阴影消除植被指数(SEVI)改进C...
植被净初级生产力(NPP)是评估陆地生态系统碳汇和调节过程的重要指标,但遥感影像上崎岖地形造成的光学辐射传输畸变会降低植被NPP估算精度.为了消除地形对山区植被NPP模型估算的影响,以福建省为研究区,利用阴影消除植被指数(SEVI)改进CASA模型中的植被光合有效辐射吸收比率因子(FPAR)计算模型,进行福建省2005年和2015年的植被NPP估算和时空分布特征分析.研究结果显示SEVI反演的FPAR在阴影处的相对误差降低至0.53%,能有效消除地形阴影对FPAR的影响.采用消除了地形阴影影响的FPAR进行CASA模型反演福建省2005年和2015年的植被NPP平均值分别达到861.9 g·m^(-2)·a^(-1)和855.7g·m^(-2)·a^(-1).其中常绿阔叶林NPP最高,农用地NPP最低.不同地区植被NPP分布差异明显,西部内陆较高,东部沿海较低.月均植被NPP总体变化趋势与温度因子走势相同,相关系数分别为0.96和0.95,夏季月均植被NPP最高,达110 g·m^(-2)以上;冬季月均植被NPP最低,在20 g·m^(-2)以下.
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关键词
净初级生产力
阴影消除植被指数
地形校正
CASA模型
时空分析
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职称材料
题名
基于CASA模型和SEVI指数的福建省植被NPP遥感估算与分析
被引量:
8
1
作者
江洪
虞嘉玮
蒋世豪
黄贝莹
李玉洁
机构
福州大学数字中国研究院
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
福建省基础地理信息中心
出处
《海南大学学报(自然科学版)》
CAS
2021年第4期372-382,共11页
基金
国家重点研发计划课题(2017YFB0504203)。
文摘
植被净初级生产力(NPP)是评估陆地生态系统碳汇和调节过程的重要指标,但遥感影像上崎岖地形造成的光学辐射传输畸变会降低植被NPP估算精度.为了消除地形对山区植被NPP模型估算的影响,以福建省为研究区,利用阴影消除植被指数(SEVI)改进CASA模型中的植被光合有效辐射吸收比率因子(FPAR)计算模型,进行福建省2005年和2015年的植被NPP估算和时空分布特征分析.研究结果显示SEVI反演的FPAR在阴影处的相对误差降低至0.53%,能有效消除地形阴影对FPAR的影响.采用消除了地形阴影影响的FPAR进行CASA模型反演福建省2005年和2015年的植被NPP平均值分别达到861.9 g·m^(-2)·a^(-1)和855.7g·m^(-2)·a^(-1).其中常绿阔叶林NPP最高,农用地NPP最低.不同地区植被NPP分布差异明显,西部内陆较高,东部沿海较低.月均植被NPP总体变化趋势与温度因子走势相同,相关系数分别为0.96和0.95,夏季月均植被NPP最高,达110 g·m^(-2)以上;冬季月均植被NPP最低,在20 g·m^(-2)以下.
关键词
净初级生产力
阴影消除植被指数
地形校正
CASA模型
时空分析
Keywords
net primary productivity
shadow-eliminated vegetation index
topographic correction
CASA model
spatio-temporal analysis
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CASA模型和SEVI指数的福建省植被NPP遥感估算与分析
江洪
虞嘉玮
蒋世豪
黄贝莹
李玉洁
《海南大学学报(自然科学版)》
CAS
2021
8
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参考文献
引证文献
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