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长白山区4种针叶林有效叶面积指数遥感精细反演及空间分布规律
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作者 包广道 刘婷 +4 位作者 张忠辉 任志彬 翟畅 丁铭铭 姜雪菲 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期127-138,共12页
[目的]研究快速、准确、宏观获取不同森林类型有效叶面积指数(LAI_(e))的方法,探讨其空间分布规律,为中小尺度森林LAI_(e)遥感产品的开发提供新思路,为林业精细化监测和森林生态系统碳水循环模拟提供科学可靠的技术手段。[方法]以长白... [目的]研究快速、准确、宏观获取不同森林类型有效叶面积指数(LAI_(e))的方法,探讨其空间分布规律,为中小尺度森林LAI_(e)遥感产品的开发提供新思路,为林业精细化监测和森林生态系统碳水循环模拟提供科学可靠的技术手段。[方法]以长白山为研究区,基于Sentinel-2A多光谱影像,运用三维卷积神经网络提取研究区4种针叶林型(长白落叶松、樟子松、红松和红皮云杉)的空间分布;采用区分林型和全样本2种方案,分析样地实测LAI_(e)与7种植被指数(增强植被指数、反红边叶绿素指数、改进简单植被指数、归一化水体指数、归一化植被指数、土壤调节植被指数、简单植被指数)的相关关系;利用各林型对应的最优植被指数,构建区分林型和全样本LAI_(e)与植被指数的回归模型,并基于验证样本数据对比区分林型模型、全样本模型和PROSAIL模型在LAI_(e)反演中的精度表现;结合地理因子分析4种针叶林型LAI_(e)空间格局及变化规律。[结果]所有样本组中7种植被指数与相对的LAI_(e)均存在极显著相关关系(P<0.01),除增强植被指数(EVI)与红松LAI_(e)、简单植被指数(SR)与红皮云杉LAI_(e)外,相关系数均大于0.6,但组间LAI_(e)与不同植被指数相关性具有较大差异;红松、长白落叶松和樟子松LAI_(e)与反红边叶绿素指数(IRECI)相关性最高,红皮云杉、红松LAI_(e)分别与EVI、改进简单植被指数(MSR)相关性最高;4种不同林型模型比全样本模型的R2提高12.7%以上,RMSE降低34.5%;研究区内4种林型LAI_(e)范围在0.37~5.86之间,平均LAI_(e)由高至低依次为红松、长白落叶松、樟子松、红皮云杉。红松对海拔、坡度、坡向的变化最为敏感,红皮云杉、樟子松次之,长白落叶松最小。[结论]不同林型LAI_(e)与遥感植被指数的相关程度存在明显差异,区分林型构建回归模型能够提高LAI_(e)反演精度;区分林型后拟合的线性模型精度整体较PROSAIL模型和全样本模型更高,但LAI_(e)高值区域没有PROSAIL模型表现稳定;4种针叶林型LAI_(e)对地理因子变化的反应差异较大。本研究可为精细区分森林类型的中小尺度针叶林LAI_(e)遥感反演研究提供参考。 展开更多
关键词 有效叶面积指数 针叶树种 森林类型 卫星遥感 空间分布规律
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不同方法提取的快鸟影像信息估算刺槐林有效叶面积指数的精度比较 被引量:2
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作者 周靖靖 赵忠 +3 位作者 刘金良 赵君 赵青侠 刘俊 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期24-34,共11页
【目的】合理利用高分辨率影像空间信息可提高森林参数的估算精度,本研究在前人基础上进一步细化,探索高分辨率影像的光谱与空间信息在提高森林有效叶面积指数(LAIe)估算精度上的组合规律,以期为高分辨率影像对森林参数的估算和森林健... 【目的】合理利用高分辨率影像空间信息可提高森林参数的估算精度,本研究在前人基础上进一步细化,探索高分辨率影像的光谱与空间信息在提高森林有效叶面积指数(LAIe)估算精度上的组合规律,以期为高分辨率影像对森林参数的估算和森林健康评价研究提供参考和基础数据。【方法】以黄土高原渭北地区刺槐人工林为研究对象,野外测定76块刺槐人工林样地的LAIe,并分别提取高分辨率快鸟影像全色数据的7种纹理指数(角二阶矩阵ASM、同质性HOM、相关性COR、对比度CON、非相似度DIS、变化量VAR、熵ENT)和多光谱数据的7种光谱信息(近红外波段b4、土壤调节植被指数SAVI、修正的土壤植被指数MSAVI、非线性植被指数NLI、改进型土壤大气修正植被指数EVI、差值植被指数DVI、归一化植被指数NDVI),通过栅格运算得到光谱-纹理组合参数,利用一元线性回归模型、二次多项式模型、乘幂模型和指数模型分别建立光谱-纹理组合参数、纹理参数与刺槐人工林LAIe的关系方程,计算比较光谱-纹理与纹理参数对刺槐人工林LAIe的估算精度和均方根误差(RMSE),揭示Quickbird影像光谱信息与纹理信息在提高森林LAIe估算精度上的组合规律。【结果】ASM,HOM,COR与任意植被指数结合后,估算精度均比相应纹理指数高;CON,DIS和VAR与部分植被指数结合后,估算精度比相应纹理指数高;相反,ENT与任意植被指数结合,光谱-纹理组合参数的估算精度均小于纹理指数。二次多项式模型和指数模型对LAIe估算的决定系数略高于一元线性回归模型和乘幂模型。【结论】利用高分辨率影像的纹理信息和光谱信息估算刺槐人工林LAIe时,将空间信息加入光谱信息,可有效估算森林LAIe且能够得到较高的森林LAIe估算精度;但并非任意纹理指数与植被指数结合对森林LAIe的估算精度均高于纹理指数,且估算模型对精度有一定影响。本文的研究表明,综合利用高分辨率影像的空间信息和光谱信息,并选择合适的光谱-纹理组合参数和估算方程,有利于区域尺度森林参数的精确估计和反演。 展开更多
关键词 有效叶面积指数 光谱-纹理 纹理 高分辨率影像 刺槐林
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不同遥感影像空间分辨率对川西南山地常绿阔叶林有效叶面积指数估测的影响 被引量:1
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作者 赵安玖 陈银华 毛加勇 《四川农业大学学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期456-463,共8页
【目的】分析遥感影像不同空间分辨率对LAIe估测结果的影响。【方法】基于地面调查的83个20 m×20 m样地和Landsat-8、SPOT-5、Pleiades-1遥感数据,以川西南山地常绿阔叶林为研究对象,运用偏最小二乘回归分析法,估测了2 m、10 m、30... 【目的】分析遥感影像不同空间分辨率对LAIe估测结果的影响。【方法】基于地面调查的83个20 m×20 m样地和Landsat-8、SPOT-5、Pleiades-1遥感数据,以川西南山地常绿阔叶林为研究对象,运用偏最小二乘回归分析法,估测了2 m、10 m、30 m 3种尺度(粒度)上区域森林有效叶面积指数(LAIe)。【结果】3种分辨率的遥感数据提取的植被指数NDVI、SAVI对LAIe估测最为重要(Landsat-8:NDVI、SAVI的VIP=1.662;SPOT-5:NDVI、SAVI的VIP=1.573;Pleiades-1:NDVI、SAVI的VIP=1.423)。3种传感器的NDVI、SAVI的相关系数大于0.8,均达极显著水平。对LAIe回归估测检验显示,Landsat-8的决定系数R2=0.793,精度P=79.8%;SPOT-5的决定系数R2=0.853,P=84.4%;Pleiades-1的R2高达0.898,估测精度最高,达89.5%。【结论】不同空间分辨率的影像对LAIe估测有显著影响,使用高空间分辨率数据能显著提高LAIe估测精度。 展开更多
关键词 有效叶面积指数估测 偏最小二乘回归法 空间分辨率
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Decreasing the error in the measurement of the ecosystem effective leaf area index of a Pinus massoniana forest
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作者 Zhanghao Chen Kunyong Yu +2 位作者 Jian Liu Fan Wang Yi Zhong 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2019年第4期1459-1470,共12页
Decreasing the forest ecosystem leaf-area index error(LAIe)helps accurately estimate the growth and light energy utilization of aboveground foliage.Analyzing light transmission in forest ecosystems can effectively det... Decreasing the forest ecosystem leaf-area index error(LAIe)helps accurately estimate the growth and light energy utilization of aboveground foliage.Analyzing light transmission in forest ecosystems can effectively determine LAIe.The LAI-2200 plant canopy analyzer(PCA)is used extensively for rapid field-effective LAI(LAIe)measurements and primarily to measure forest canopy LAIe values.However,sometimes this parameter must also be measured in forests with small clearings.In this study,we used the LAI-2200 PCA to obtain one A-value and four B-values each for the canopy,herbaceous layer,and forest ecosystem LAIe.Field measurements showed that the three LAIe types were obviously different.In certain quadrats,the average herbaceous layer(Dicranopteris dichotoma Bernh.)LAIe apparently exceeded that of the Pinus massoniana forest ecosystem.The sources of this error were measuring and recording A-value readings for small canopies and underestimating the ecosystem LAIe.We obtained similar coefficients of determination for both the pre-recomputation and post-recomputation of the canopy and forest ecosystem LAIe(R^2C 0.96 and R^2C 0.99,respectively);thus,the error was decreased.Measuring field LAIe with the LAI-2200 PCA and recomputation should compensate for LAIe underestimation in complex forest ecosystems. 展开更多
关键词 LAI-2200 PCA Field laie measurement ERROR ERROR reduction PINUS massoniana FOREST
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A Preliminary Study on the Breeding of Late-maturing Daylily Cultivar Jinlei No.1
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作者 Minchang XIE Xiuli ZHANG +7 位作者 Bingdong NAN Jinyuan FU Zhenglu XIAO Yitong QIN Nana SHUAI Yaya LIU Xiaoxia ZHANG Min FENG 《Agricultural Biotechnology》 CAS 2016年第3期21-24,共4页
In order to stagger the early harvest stage of daylily and critical busy summer farming season in Qingyang City, late-maturing daylily cultivar Jinlei No. 1 was systematically bred from natural variant offspring of Ma... In order to stagger the early harvest stage of daylily and critical busy summer farming season in Qingyang City, late-maturing daylily cultivar Jinlei No. 1 was systematically bred from natural variant offspring of Malian daylily. According to the results, late-maturing daylily eultivar Jinlei No. 1 exhibited good agro- nomic traits and strong resistance, The first day of harvest of Jinlei No. 1 was more than 10 d later compared with Malian daylily and Xian daylily ; harvest duration of Jinlei No. 1 was 4 d longer than Malian daylily and 5 d than Xian daylily; the yield of Jinlei No. 1 was improved by 3.41% and 5.16% compared with Malian daylily and Xian daylily, respectively. The cultivation of late-maturing daylily cuhivar Jinlei No. 1 can effectively avoid heavy economic losses caused by overlap period of early harvest of daylily and critical busy summer farming in Qingyang City. 展开更多
关键词 DAYLILY laie-maturing New variety BREEDING
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影像纹理窗口大小对山地阔叶林不同群落有效叶面积指数估测的影响 被引量:1
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作者 赵安玖 《自然资源学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第5期877-888,共12页
森林叶面积指数是陆地表面过程和地球系统气候模型的基本参数,更是森林结构的关键参数之一,已广泛应用于辐射、植物光合作用和降雨截流估测等方面。论文以川西南山地阔叶林5种不同群落类型为研究对象,基于地面调查的112个20 m×20 ... 森林叶面积指数是陆地表面过程和地球系统气候模型的基本参数,更是森林结构的关键参数之一,已广泛应用于辐射、植物光合作用和降雨截流估测等方面。论文以川西南山地阔叶林5种不同群落类型为研究对象,基于地面调查的112个20 m×20 m样地和SPOT 5数据,运用5种图像处理技术,包括光谱反射率、植被指数、影像单波段纹理、简单波段比纹理和主成分纹理,提取相应影像信息,建立多元回归模型估算有效叶面积指数(LAIe)。结果表明:光谱反射率、单波段纹理参数和植被指数对LAIe估测能力相对较低,利用植被指数仅获得实测LAIe约65%的精度(R^2=0.65,RMSE=0.28 m^2/m^2);更为有效的是运用所有比值处理的纹理特征参数值来估测LAIe,可获得实测LAIe约74%的变异(R^2=0.74,RMSE=0.20 m^2/m^2);改进最理想的是利用主成分处理建立的回归模型(R^2=0.85,RMSE=0.10 m^2/m^2)。不同群落的LAIe估测,整体上相应地优于研究区结果,其中栲群落决定系数R^2更是高达0.89(RMSE=0.07 m^2/m^2)。对于研究区阔叶林以窗口7×7、9×9比较成功,而各群落以窗口9×9较好。因此比值处理、主成分处理的纹理特征参数引入及高空间分辨率数据的使用,能显著提高LAIe估测精度。 展开更多
关键词 有效叶面积指数 纹理量测 影像处理技术 山地阔叶林
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