高光谱技术在植被特征监测中的应用

高光谱技术具有光谱分辨率高的优势,在林业、农业、生态、环境等众多领域发挥着重要作用。本文对高光谱技术在植被特征监测中的应用进行了总结,主要涉及植被指数研究、物理生化参数反演、树种识别、生物量估算等内容;同时,以无人机高光谱影像为数据源,对植被指数、特征参数、树种识别等方面进行了案例分析,以期为植被高光谱数据的应用提供参考与借鉴。

城市绿地碳汇计量监测方法研究进展

城市化区域是CO_(2)等温室气体的主要排放来源。城市绿地作为城市范围内唯一直接增汇、间接减排要素,精准监测其碳汇能力、分析其影响因素,能直观反映城市绿地的碳中和作用,这对增强城市绿地碳汇功能,促进城市低碳发展具有重要意义。研究梳理了多种城市绿地碳汇计量监测方法,主要有样地清查法、同化量法、微气象法、遥感估测法等,分析前人运用上述方法对不同尺度、类型城市绿地进行碳汇计量的研究成果,总结各方法的适用范围与尺度、优势与不足。在此基础上,针对城市绿地特征提出了不同尺度、不同方法相结合的城市绿地碳汇计量监测思路与框架,以期推进城市绿地碳汇的精确评估,为城市精细化管理、碳中和目标的实现提供理论和技术支撑。

高光谱遥感技术在城市绿地调查中的应用及发展趋势

城市绿地是城市生态系统的重要组成部分,探明城市绿地的动态变化和演变趋势对城市的发展至关重要。遥感技术以高效获取地面信息的优势,在地面调查研究中得到广泛应用。高光谱属于遥感技术的一种,以极其狭窄的电磁波段从地面获取地物连续光谱信息,具有图谱合一和光谱分辨率极高的优势,能为城市绿地精细化管理提供快速、准确和动态的信息。本文对高光谱的起源、发展、信息获取和处理技术进行了介绍,探讨了高光谱遥感在城市绿地资源调查中的应用前景和发展趋势,以期为高光谱在城市绿地高效感知和实时监测中提供新的思路。

基于高分二号遥感影像的城市植被三维绿量研究

三维绿量能反映城市植被的空间分布特征,为城市绿化管理提供科学的数据支撑。本文利用上海市闵行区2014年高分二号遥感影像,运用面向对象的监督分类方法进行植被类型划分,通过计算植被指数,提取纹理信息,建立多元线性回归模型,对研究区植被三维绿量进行反演。结果表明,研究区三维绿量总值为0.04 km^3,单位面积平均三维绿量为1073.65 m^3/hm^2;香樟林是研究区的主要植被类型,占比58.50%;研究区北部和南部植被覆盖较为茂密,中部偏低。

决策树结合混合像元分解的中国竹林遥感信息提取

竹林是中国亚热带地区特殊而重要的森林资源,现有方法难以实现全国范围竹林时空分布信息快速准确提取。针对此问题,本研究利用2003年、2008年、2014年MODIS NDVI、反射率产品数据和省域Landsat分类数据,提出了基于决策树结合混合像元分解的全国竹林信息提取方法。首先,通过最大似然法获取中国林地分布信息;然后,在林地信息的基础上,构建决策树模型提取中国竹林分布信息;最后,采用线性最小二乘法混合像元分解得到中国竹林丰度图,并计算竹林面积。研究结果表明:(1)最大似然法提取的3个时期中国林地信息的生产者与用户精度均在90%以上,Kappa系数均值为0.93,为竹林信息提取奠定了基础。(2)C5.0算法构建的决策树模型能够很好的提取中国竹林时空分布信息,3个时期竹林分类精度均在80%左右。(3)在混合像元分解的基础上,统计得到的全国各省竹林估算面积与清查面积具有较高的相关性,R^2分别为0.98、0.97和0.95,RMSE范围为3.92万—9.58万ha,说明估算得到全国竹林面积与实际情况较为吻合。本研究所提出基于MODIS遥感数据运用C5.0算法决策树结合混合像元分解的方法,实现了全国竹林时空分布信息的准确提取,为全国竹林资源信息动态监测及管理提供了技术手段和数据支撑。

浙江省竹林地上碳储量的时空动态模拟及影响因素

竹林具有高效的固碳能力,在应对全球气候变化中扮演重要角色.然而,目前大尺度竹林碳储量估算误差大,导致竹林碳储量时空格局存在较大的不确定性.本研究以浙江省为例,耦合遥感数据和BIOME-BGC生态系统过程模型模拟1984—2014年浙江省竹林地上碳储量,并利用森林资源清查数据进行精度验证,分析浙江省竹林地上碳储量时空格局以及环境因子对竹林地上碳储量的影响.结果表明:模拟得到的竹林地上碳储量精度较高,平均相关系数(r)、均方根误差(RMSE)和相对偏差(rBIAS)分别达到了0.75、7.24 Mg C·hm^(-2)和-2.57 Mg C·hm^(-2),全省竹林地上碳储量总体呈上升趋势,碳密度在13.10～17.14 Mg C·hm^(-2),总碳储量在9.94～17.19 Tg C,其中,竹林地上碳储量高值区域主要分布在安吉、临安、龙游等竹产业发达地区.竹林地上碳储量的变化与温度、降水、辐射、CO_2浓度、大气N沉降5个环境因子显著相关,降水量和温度与碳储量的偏相关系数较大.