龄组植被指数的构建及其初步应用研究

林龄(龄组)是划分林分结构的主要指标之一,其对监测森林健康,推进森林可持续发展具有重要意义。本文提出一种基于遥感数据的龄组植被指数(AGVI),并对其可行性进行验证。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市、华安县、云霄县、南安市、安溪县、莆田市、长汀县、建阳市、宁德市及福清市等13个县(市)518组松林龄组数据及同时相HJ-1CCD多光谱影像为基础,对各龄组松林冠层的蓝光、绿光、红光、近红外及NDVI的光谱差异性进行分析,各龄组在近红外波段表现为幼龄林>中龄林>过熟林>成熟林>近熟林的特征,NDVI则表现为成熟林>近熟林>过熟林>幼龄林>中龄林的特征,由此构建龄组植被指数AGVI;该指数可以扩大各龄组松林的绝对及相对光谱差异。采用K-均值法对松林AGVI进行聚类分析,结果显示,松林龄组的划分精度为80.45%,准确率为90.41%。由此证实本文所构建的龄组植被指数具备有效性。

塔里木河流域绿洲土壤盐分遥感反演模型研究

以塔里木河流域阿拉尔—沙雅段为研究区,通过多光谱指数组转换和指标筛选,基于最小二乘原理和多元二次模型比较不同光谱指标与土壤电导率之间的相关性,构建基于光谱指数组的土壤盐渍化监测模型。结果表明:生长期NDVI与土壤电导率相关性最好,相关系数为-0.783,休耕期各光谱指标与土壤电导率相关性明显低于生长期。光谱指标的不同数学变换可以一定程度改变与土壤电导率的相关性,NDVI、MSAVI(1/R)、多元二次模型与土壤电导率成极显著相关关系,决定系数R^(2)分别为0.8328、0.8096、0.6790,且模型验证精度较高,可用于研究区土壤盐渍化监测研究。

黄河流域典型内陆湖泊水生植被类群与藻华遥感监测

【目的】构建并选取适于监测黄河流域典型内陆湖泊(乌梁素海)复杂水环境的挺水植被、沉水植被和漂浮藻类的光谱指标,构建决策树分类模型以实现乌梁素海长时间序列的水生植被类群与藻华监测。【方法】基于实测光谱数据,通过光谱特征分析,提取出改进的归一化土壤指数(MNDSI)进行水生植被类群、黄苔藻华和水体外类型的剔除,利用光谱水体指数(NDWI)提取开阔水体,基于改进增强型植被指数(AEVI)提取挺水植被,利用改进的漂浮藻类光谱指数(MFAI)区分黄苔藻华与沉水植被。在此基础上,构建决策树分类模型对1986—2018年乌梁素海的水生植被类群和藻华进行遥感监测,分析其时空分布特征和变化趋势。【结果】通过实测数据和GF-2 PMS人工视觉解译进行精度验证,分类总体精度均大于90%,表明本研究所提出的方法可有效区分水生植被与黄苔藻华,可用于乌梁素海植被类群和藻华变化特征分析及藻华暴发事件监测。【结论】1986—2018年,挺水植被类群呈缓慢增长趋势。沉水植被类群1986—2013年呈减少趋势,2013年后呈快速增长趋势。黄苔藻华无明显变化趋势,但具有一定的暴发性。

基于信号分组优化的椭圆球面波多载波调制解调方法

围绕如何提高椭圆球面波(prolate spheroidal wave functions,PSWFs)多载波调制系统频带利用率,采用对PSWFs信号分组优化,利用信号索引与脉冲幅度调制进行两个维度的信息加载,在保证信号高能量聚集性的同时提高系统频带利用率的思路,提出了基于信号分组优化的PSWFs多载波调制方法.该方法依据信号路数、分组数,优选高能量聚集性PSWFs信号,保证信号波形具有高能量聚集性;采用I/Q 2个相互独立支路,同时利用信号索引、脉冲幅度调制进行信息加载,增加调制符号组合数,提高系统频带利用率.理论与仿真分析表明,本文所提方法相对于基于PSWFs的正交和非正交调制,在未明显降低信号功率谱、峰均功率比特性的前提下,能够有效提高系统频带利用率.如当误比特率为10-5时,所提方法相对于基于PSWFs的正交调制,以牺牲0.05 dB的系统误码性能为代价,系统频带利用率可提升约18.2%;相对于基于PSWFs的非正交调制,系统频带利用率可提升约17%,同时系统误码性能提升约0.2 d B.此外,相对于经典的结合信号索引的正交频分复用,所提方法具有更高的系统频带利用率和系统误码性能,如当误比特率为10^(-5)时,系统频带利用率可提升约9.1%,同时系统误码性能提升约0.13 dB.