更新日期: 2025-06-08

天然草地植被覆蓋度的高光譜遙感估算模型

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天然草地植被覆蓋度的高光譜遙感估算模型 4.4

利用ASDFieldSpecProFRTM光譜儀,對內蒙古自治區(qū)錫林郭勒盟的天然草地進行高光譜遙感地面觀測,并計算天然草地植被覆蓋度;選擇25個高光譜特征變量與天然草地植被覆蓋度進行相關性分析.結果表明,共有17個變量通過極顯著性檢驗,尤以紅邊波長范圍內一階微分波段值總和(SDr)的相關系數(shù)0·781為最高·在此基礎上將觀測數(shù)據(jù)分成兩組一組觀測數(shù)據(jù)作為訓練樣本(n=49),運用單變量線性、非線性和逐步回歸方法,建立植被覆蓋度高光譜遙感估算模型;另一組觀測數(shù)據(jù)作為檢驗樣本(n=32),進行精度檢驗·分析結果顯示,采用逐步回歸分析方法,運用冠層原始反射率數(shù)據(jù)估算草地植被覆蓋度的效果并不理想;而以紅邊波長范圍內一階微分波段值的總和(SDr)為變量的線性回歸方程是最佳估算模型,模型標準差為10·4%,估算精度為83·99%.

呼倫貝爾草原植被覆蓋度估算的光譜模型 呼倫貝爾草原植被覆蓋度估算的光譜模型 呼倫貝爾草原植被覆蓋度估算的光譜模型

呼倫貝爾草原植被覆蓋度估算的光譜模型

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采用美國asd公司fieldspec3光譜儀和日本富士數(shù)碼相機,于2009年7~8月在內蒙古呼倫貝爾草原區(qū)進行了植物高光譜和植被覆蓋度測定,并運用回歸分析方法,建立實測歸一化植被指數(shù)(asdndvi)和植被覆蓋度之間的地面光譜模型,分析modis/terra衛(wèi)星的ndvi(modisndvi)與asdndvi的關系,建立預測植被覆蓋度的modis光譜模型,并對模型進行精度檢驗.結果表明所建的modis光譜模型是線性函數(shù),該模型預測精度高于亞像元分解模型,標準誤差為11.58%,平均預測精度達到88.75%.

呼倫貝爾沙化草原植被覆蓋度估算光譜模型 呼倫貝爾沙化草原植被覆蓋度估算光譜模型 呼倫貝爾沙化草原植被覆蓋度估算光譜模型

呼倫貝爾沙化草原植被覆蓋度估算光譜模型

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選用美國asd公司fieldspec光譜儀,在內蒙古呼倫貝爾高原中西部的沙化草地進行了高光譜遙感地面觀測以及草地植被覆蓋度測定。運用回歸分析方法,建立歸一化植被指數(shù)(ndvi)與植被覆蓋度(fc)之間的地面光譜模型?;跊Q定系數(shù)(r2)判斷,擬合較理想的模型為乘冪模型和指數(shù)模型,r2分別達到0.752和0.716。誤差分析顯示指數(shù)模型和冪函數(shù)模型擬合誤差較小。綜合分析后確定選用乘冪函數(shù)作為研究區(qū)植被覆蓋度估算模型(fc=0.7479*ndvi1.1928,r=0.86,p<0.001)。該模型為呼倫貝爾沙化草地區(qū)域植被覆蓋度測定提供了新的技術方法。

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基于遙感與GIS技術的水電站庫區(qū)植被覆蓋度動態(tài)變化分析 基于遙感與GIS技術的水電站庫區(qū)植被覆蓋度動態(tài)變化分析 基于遙感與GIS技術的水電站庫區(qū)植被覆蓋度動態(tài)變化分析

基于遙感與GIS技術的水電站庫區(qū)植被覆蓋度動態(tài)變化分析

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基于遙感與GIS技術的水電站庫區(qū)植被覆蓋度動態(tài)變化分析 4.6

利用1988年tm圖像和2003年etm+圖像,基于植被指數(shù)(ndvi),反演二灘庫區(qū)米易縣植被覆蓋度,并借助gis技術,對米易縣1988-2003年植被覆蓋動態(tài)變化進行分析。研究表明,研究區(qū)植被覆蓋度變化與人類活動、自然因素有密切關系。其中二灘水庫的蓄水作用對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境變化產生重大影響,對植被覆蓋度變化有重要意義。基于遙感技術進行庫區(qū)植被覆蓋度動態(tài)變化分析的研究思路和方法,將為水電開發(fā)生態(tài)環(huán)境影響的回顧評價提供重要的參考和借鑒。

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高寒草地植被蓋度估算及其與凍土的關系 高寒草地植被蓋度估算及其與凍土的關系 高寒草地植被蓋度估算及其與凍土的關系

高寒草地植被蓋度估算及其與凍土的關系

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高寒草地植被蓋度估算及其與凍土的關系 4.7

植被覆蓋度(蓋度)是水文、生態(tài)、氣象等研究中的一個重要因子,目前目估是野外獲取蓋度的傳統(tǒng)方法。本研究利用多光譜相機拍攝的相片,分析每一個像元的歸一化指數(shù),區(qū)分植被和土壤,以獲取蓋度,并與目估法進行對比,評估兩種方法的優(yōu)缺點。結果表明,目估蓋度具有較大的主觀性,而多人平均值具有一定的參考性;利用多光譜相片能夠快捷準確地獲取蓋度;歸一化植被指數(shù)取0.4作為閾值較理想;利用閾值的方法區(qū)分植被和土壤需要像元所代表的空間尺度不能超過0.2cm。分析疏勒河上游地區(qū)蓋度和多年凍土分布的關系發(fā)現(xiàn),多年凍土區(qū)蓋度顯著高于季節(jié)凍土區(qū)和過渡區(qū)(p<0.01)。

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森林葉綠素含量的高光譜遙感估算模型的建立

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森林葉綠素含量的高光譜遙感估算模型的建立 4.7

高光譜遙感提供一個通過窄波段的地物光譜反射率、診斷和檢測植被葉綠素光譜特征波段的手段,為精確反演森林葉綠素含量提供更高光譜分辨率的數(shù)據(jù)。利用epp-2000地物光譜儀測量葉片的反射光譜,并用spad-502對觀測葉片進行葉綠素含量的同步測量;采用統(tǒng)計相關分析方法,分析葉片反射光譜、光譜特征參數(shù)及其各種植被指數(shù)與葉片葉綠素含量的相關關系,并建立相應的估算模型。結果表明:葉綠素含量的敏感性參數(shù)分別為diff(r749)、log(r466)、紅邊參數(shù)rvp以及比值葉綠素指數(shù)pssr。通過多元統(tǒng)計回歸分析,剔除不相關和存在共線性的參數(shù)后,得到葉綠素含量的估算模型為:spad=54.559-0.865×pssr+65.146×diff(r749)-6.030×log(r466)-0.238×rvp,模型及其參數(shù)均通過統(tǒng)計檢驗,模型的決定系數(shù)r2達到0.812,均方根誤差rmse=13.35379,模型精度為88.743258%。

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應急輸水工程對塔里木河下游地區(qū)植被覆蓋度的影響

應急輸水工程對塔里木河下游地區(qū)植被覆蓋度的影響

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應急輸水工程對塔里木河下游地區(qū)植被覆蓋度的影響 4.6

基于塔里木河下游地區(qū)1999年tm、2002年etm和2004年aster遙感影像及其基礎背景數(shù)據(jù),對應急輸水工程前后研究區(qū)植被覆蓋度和土地沙漠化的動態(tài)變化進行了研究.結果表明:隨著應急輸水工程的實施,塔河下游地區(qū)中、高植被覆蓋度的面積逐年增加,分別由1999年的7447.16、17146.80hm2增加至2004年的9129.16、26236.61hm2,低、劣植被覆蓋度面積分別減少了9989.10和782.71hm2;1999—2004年間,研究區(qū)沙漠化總面積由506258.06hm2減少至498043.93hm2,呈逐年縮小趨勢.研究期間,部分沙漠化地區(qū)出現(xiàn)了較為明顯的逆轉,生態(tài)環(huán)境趨于好轉,應急輸水工程對塔河下游生態(tài)環(huán)境的改善起到了重要作用.

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1995—2015年廈門市土地利用變化對植被覆蓋度的影響 1995—2015年廈門市土地利用變化對植被覆蓋度的影響 1995—2015年廈門市土地利用變化對植被覆蓋度的影響

1995—2015年廈門市土地利用變化對植被覆蓋度的影響

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1995—2015年廈門市土地利用變化對植被覆蓋度的影響 4.6

以廈門市1995、2005、2015年landsat遙感影像為數(shù)據(jù)源,利用太陽光譜衛(wèi)星信號的二次模擬(6s)模型進行大氣校正并計算地表反射率,在envi5.2軟件支持下獲取3期的歸一化植被指數(shù)(ndvi)和植被覆蓋度(fvc),得到廈門市1995、2005、2015年的平均fvc值分別為0.35、0.22、0.31.運用監(jiān)督分類中最大似然法提取土地利用信息,利用arcgis10.1軟件將fvc與土地利用分類圖進行疊加分析,得到了廈門市1995—2015年間fvc對土地利用變化的響應.結果表明:廈門市fvc在1995—2005年間降低了37%,在2005—2015年間增加了29%;廈門市的平均fvc在水域增加17%,在建設用地增加35%,在耕地增加22%,在林地減少27%,并依此為廈門市城市發(fā)展和生態(tài)建設提供建議.

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油菜葉片和冠層水平氮素含量的高光譜反射率估算模型 油菜葉片和冠層水平氮素含量的高光譜反射率估算模型 油菜葉片和冠層水平氮素含量的高光譜反射率估算模型

油菜葉片和冠層水平氮素含量的高光譜反射率估算模型

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油菜葉片和冠層水平氮素含量的高光譜反射率估算模型 4.7

通過設計實驗首先確定是否可以用油菜葉片反射率光譜預測其氮素含量,以及是否可以用預測的光譜特征值與氮素含量建立相關模型。實驗結果表明,反射率光譜的轉化形式r的一階微分為預測油菜氮素含量的最佳形式,最佳波段選擇與其他研究結果相似。短波紅外光譜波段能較好預測氮素含量,但是選擇的高相關性短波紅外區(qū)域一般都較窄,因此可用高光譜和高輻射分辨率來準確描述油菜光譜特征。短波紅外反射率的變化主要是由于植被化學信號的改變而引起的。直接太陽輻射率、觀測設備、葉片振動以及大氣濕度的細微變化都可能引起光譜一階微分的變化。冠層反射率一階微分r′建立的逐步回歸模型擬合度較高。

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圍欄封育對高寒草地植被數(shù)量特征的影響 圍欄封育對高寒草地植被數(shù)量特征的影響 圍欄封育對高寒草地植被數(shù)量特征的影響

圍欄封育對高寒草地植被數(shù)量特征的影響

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圍欄封育對高寒草地植被數(shù)量特征的影響 4.6

對青海湖地區(qū)高寒草地圍欄內外植被進行調查分析。結果顯示,圍欄封育措施使高寒草地植被的蓋度、高度、生物量均明顯增加,從不同經(jīng)濟類群分析,其禾草、莎草等可食牧草比例增加,而不可食牧草比例相對下降。圍欄封育措施對群落組成結構及植物種的重要值產生不同程度的影響,主要表現(xiàn)在生物多樣性增加,一些可食牧草的重要值增加,而不可食牧草的重要值相對下降。

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天然草地植被覆蓋度的高光譜遙感估算模型精華文檔

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草地植被結構對坡面流水動力學特性的影響研究 草地植被結構對坡面流水動力學特性的影響研究 草地植被結構對坡面流水動力學特性的影響研究

草地植被結構對坡面流水動力學特性的影響研究

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草地植被結構對坡面流水動力學特性的影響研究 4.6

針對植被結構在調控坡面土壤侵蝕機理需要深入探討的問題,通過人工模擬降雨方法,采用不同下墊面,對不同坡度和雨強下草被根系和冠層對坡面流水動力學參數(shù)影響進行了定量研究。研究表明在黃土高原地區(qū)尋求發(fā)達根系固土增糙耗能降蝕是減少大暴雨水土流失的關鍵因素。

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天山北坡典型草地封育圍欄效果及其光譜特征分析 天山北坡典型草地封育圍欄效果及其光譜特征分析 天山北坡典型草地封育圍欄效果及其光譜特征分析

天山北坡典型草地封育圍欄效果及其光譜特征分析

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天山北坡典型草地封育圍欄效果及其光譜特征分析 4.5

【目的】結合地上生物量及蓋度分析光譜曲線來研究圍欄封育的效果及其光譜的特征?!痉椒ā垦芯窟x取了天山北坡荒漠草原草地圍欄內外、山地低草草甸草地圍欄內外4種類型,采用svchr768地物光譜儀測量草地冠層的光譜反射率,生成光譜曲線;利用目測法測定植被的蓋度,利用樣方測定的方法測定植被的地上生物量?!窘Y果】圍欄封育一定時間后,圍欄內的蓋度及地上生物量均遠遠大于圍欄外的;2011和2012年荒漠草原草地圍欄內及2012年山地低草草甸草地圍欄內外的光譜曲線均具有明顯的綠色植物的光譜特征,而荒漠草原草地圍欄外的反射峰和水分吸收谷都不太明顯?!窘Y論】圍欄封育對植被恢復具有一定的效果;不同草地類型的光譜曲線存在很大的差異;相同草地圍欄內外的光譜曲線也不相同。

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不同覆蓋度沙棘對林下草本植被的修復效果研究 不同覆蓋度沙棘對林下草本植被的修復效果研究 不同覆蓋度沙棘對林下草本植被的修復效果研究

不同覆蓋度沙棘對林下草本植被的修復效果研究

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不同覆蓋度沙棘對林下草本植被的修復效果研究 4.6

[目的]探討不同覆蓋度沙棘對林下草本植被的修復效果。[方法]經(jīng)過對林下植被的蓋度、生物量、物種多樣性的分析研究內蒙古自治區(qū)鄂爾多斯地區(qū)不同覆蓋度沙棘人工林對林下植被的影響。[結果]沙棘林覆蓋度達10%以后,林下草本植被多樣性指數(shù)變化平穩(wěn);當沙棘林地覆蓋度為20%~25%時,林下植被蓋度與生物量達最大值。[結論]研究區(qū)沙棘林的覆蓋度應該以15%~25%為宜。

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支持向量機在土壤鎂含量高光譜估算中的應用 支持向量機在土壤鎂含量高光譜估算中的應用 支持向量機在土壤鎂含量高光譜估算中的應用

支持向量機在土壤鎂含量高光譜估算中的應用

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支持向量機在土壤鎂含量高光譜估算中的應用 4.6

研究利用土壤樣本實驗反射光譜,分析了土壤鎂(mg)含量與土壤反射光譜的關系,比較了主成分回歸分析(pcr)、偏最小二乘回歸分析(plsr)和支持向量機回歸分析(svmr)等方法,以及土壤反射光譜及其變換光譜與土壤m(xù)g含量之間的估算模型,為土壤m(xù)g含量高光譜估算提供依據(jù)。結果表明:pcr、plsr、svmr3種建模方法在mg含量的估算中,svmr的估算精度相對較高,估算精度平均達到80.96%,分別比pcr和plsr提高了6.16%、4.20%;對于不同的數(shù)學變換處理方法,一階微分變換相對較好,估算精度平均為80.76%,分別比反射率、倒數(shù)對數(shù)變換提高了4.95%、4.61%。因此,運用土壤反射光譜一階微分變換的svmr進行建模,可以相對較好地估算全mg含量,精度達84.04%。

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潖江滯洪區(qū)森林植被覆蓋率與防洪減災的耦合關系

潖江滯洪區(qū)森林植被覆蓋率與防洪減災的耦合關系

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潖江滯洪區(qū)森林植被覆蓋率與防洪減災的耦合關系 4.3

采用森林水文學、陸地水文學及3s技術原理與方法,基于遙感影像ndvi指數(shù)與水文學模型參數(shù)的關聯(lián),構建森林植被覆蓋率與洪水淹沒耦合關系模型,計算了現(xiàn)狀和高植被覆蓋率情景下潖江滯洪區(qū)可能出現(xiàn)的洪水災害。當潖江口分洪百年一遇洪水時,70%植被覆蓋率情景與現(xiàn)狀條件相比,淹沒面積減少32.8%,農業(yè)損失減少40%,固定資產投資減少13.4%,提高了人員生命安全的保障程度。

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天然草地植被覆蓋度的高光譜遙感估算模型最新文檔

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遙感與高光譜成像用制冷型紅外探測器

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遙感與高光譜成像用制冷型紅外探測器 4.4

制冷型紅外探測器技術取得的最新進展已使得用于各種環(huán)境應用如高光譜遙感、空間成像與監(jiān)視的許多紅外遙感儀器獲得快速發(fā)展。由于低溫制冷探測器的靈敏度特別高,人們已經(jīng)用它研制了可在波長長達25μm的各種譜段成像的紅外系統(tǒng)。

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圍欄封育對黃河源區(qū)退化高寒草地植被組成及生物量的影響 圍欄封育對黃河源區(qū)退化高寒草地植被組成及生物量的影響 圍欄封育對黃河源區(qū)退化高寒草地植被組成及生物量的影響

圍欄封育對黃河源區(qū)退化高寒草地植被組成及生物量的影響

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圍欄封育對黃河源區(qū)退化高寒草地植被組成及生物量的影響 4.4

在黃河源區(qū)-青海省果洛藏族自治州瑪沁縣選取4個不同退化程度的天然草地,以圍欄內封育和圍欄外自由放牧草地作比較,采用樣方法調查草地圍欄內外的群落結構特征和草地初級生產力生物量,并通過計算地上與地下生物量比值以及植物群落干鮮比來評價圍欄封育的效果。結果表明:不同退化程度圍欄內外的植被組成存在顯著差異;隨著退化程度的加劇,植物群落的蓋度、高度以及多樣性指數(shù)有下降趨勢,且圍欄內的蓋度、高度及多樣性指數(shù)均大于圍欄外的;植物群落高度、蓋度、地上生物量和生物量干鮮比隨著退化程度加劇有減小的趨勢。圍欄封育有利于改善青藏高原退化高寒草地的植物群落結構,提高草地植物群落的蓋度和生物量,促進其恢復演替。

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土壤鹽漬化高光譜特征分析與建模?? 土壤鹽漬化高光譜特征分析與建模?? 土壤鹽漬化高光譜特征分析與建模??

土壤鹽漬化高光譜特征分析與建模??

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土壤鹽漬化高光譜特征分析與建模?? 4.7

基于高光譜遙感技術快速、無損的檢測優(yōu)勢,以新疆渭干河-庫車河三角洲綠洲為例,探討利用反射光譜來預測土壤含鹽量的可行性。利用野外采集的土壤樣本,在實驗室內測得了土壤含鹽量及原始光譜反射率。利用光譜分析技術計算高光譜指數(shù),與土壤樣本含鹽量進行相關性分析,篩選出土壤含鹽量的光譜特征波段,基于逐步多元線性回歸和偏最小二乘回歸建立土壤鹽分動態(tài)監(jiān)測模型。通過精度檢驗,結果表明:基于偏最小二乘回歸方法,以對數(shù)二階微分光譜特征波段所構建的鹽漬化遙感監(jiān)測模型最優(yōu),模型的穩(wěn)定性和預測精度最高。利用反射光譜來預測土壤含鹽量可實現(xiàn)區(qū)域尺度上的土壤鹽漬化實時監(jiān)測和評價。

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ASTER高光譜影像提取地面人工建筑物信息的應用

ASTER高光譜影像提取地面人工建筑物信息的應用

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ASTER高光譜影像提取地面人工建筑物信息的應用 4.7

高級星載熱輻射熱反射探測儀(aster)為對地觀測提供更高質量的信息源。本文對福州市aster影像數(shù)據(jù)進行了主成分分析、波段運算和自動分類,結果表明其能較好地提取地面的人工建筑物信息。

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模擬酸雨不同水平下杜英和山核桃的高光譜特點 模擬酸雨不同水平下杜英和山核桃的高光譜特點 模擬酸雨不同水平下杜英和山核桃的高光譜特點

模擬酸雨不同水平下杜英和山核桃的高光譜特點

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模擬酸雨不同水平下杜英和山核桃的高光譜特點 4.7

通過模擬酸雨大棚試驗,測定了3個酸雨梯度下4個時期杜英和山核桃高光譜反射率以及對應的葉綠素相對含量(spad相對值),并利用反高斯模型擬合紅邊光譜曲線,構建紅邊位置λp及紅邊寬度等光譜特征參量。結果表明:在ph較低的酸雨處理下杜英的葉綠素含量有一定的升高,而山核桃則是呈現(xiàn)下降的趨勢;在可見光區(qū),杜英在ph5.6處理下的平均光譜反射率要高于ph2.5的處理;而山核桃在ph5.6處理下的平均光譜反射率普遍要低于ph2.5的處理;杜英紅光區(qū)域葉綠素吸收最小反射率值r0在ph5.6的處理要低于ph2.5的處理,山核桃相反;杜英的λp值表明其反射率光譜曲線發(fā)生了"紅移"現(xiàn)象,而山核桃則產生了"藍移"。這表明或可建立葉片的光譜反射率同酸雨危害程度之間的定量或定性關系。

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冬小麥葉面積指數(shù)的高光譜估算模型研究 冬小麥葉面積指數(shù)的高光譜估算模型研究 冬小麥葉面積指數(shù)的高光譜估算模型研究

冬小麥葉面積指數(shù)的高光譜估算模型研究

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冬小麥葉面積指數(shù)的高光譜估算模型研究 4.6

本文以山東禹城為研究區(qū),利用地面實測光譜數(shù)據(jù),探討不同植被指數(shù)和紅邊參數(shù)建立高光譜模型反演冬小麥葉面積指數(shù)的精度。通過逐波段分析計算了4種植被指數(shù)(ndvi、rvi、savi、evi),結合同步觀測lai數(shù)據(jù),確定反演葉面積指數(shù)的最優(yōu)波段;計算了5種常用的高光譜植被指數(shù)mcari、mcari2、osavi、mtvi2、msavi2,同時利用4種常用方法計算紅邊位置和紅谷,與實測lai進行回歸分析,比較植被指數(shù)和紅邊參數(shù)模型對冬小麥lai的估測精度。結果表明各因子與lai均具有較高的相關性,整個研究區(qū)歸一化植被指數(shù)具有最高的反演精度,確定了估算冬小麥lai的最優(yōu)模型,并使用獨立的lai觀測數(shù)據(jù)對模型進行了驗證。

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內蒙古流動沙丘恢復疏林草地植被治理技術研究 內蒙古流動沙丘恢復疏林草地植被治理技術研究 內蒙古流動沙丘恢復疏林草地植被治理技術研究

內蒙古流動沙丘恢復疏林草地植被治理技術研究

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內蒙古流動沙丘恢復疏林草地植被治理技術研究 4.5

在科爾沁沙地的天然植被中,疏林草地是最穩(wěn)定,也是分布面積比較大的植被類型。因此,流動沙丘恢復為疏林草地植被,是適應自然規(guī)律,投入少見效快的治理方式。試驗表明,在350mm左右降水量地區(qū),對沙丘首先進行圍封,促進自然植被恢復,借助風力,削平沙丘頂部,降低沙丘高度。同時,進行人工噴播灌木和人工栽植喬灌木樹種。經(jīng)過4~5年,人工栽植的喬木樹種覆蓋度達到10%,天然更新的小葉楊、家榆等的覆蓋率也達10%,人工噴播的灌木達到20%,天然草本植物的覆蓋度由15%,增加到60%。流動沙丘基本穩(wěn)定,并且恢復為疏林草地植被類型

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基于高光譜的冬小麥葉面積指數(shù)估算方法 基于高光譜的冬小麥葉面積指數(shù)估算方法 基于高光譜的冬小麥葉面積指數(shù)估算方法

基于高光譜的冬小麥葉面積指數(shù)估算方法

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基于高光譜的冬小麥葉面積指數(shù)估算方法 4.5

【目的】冬小麥葉面積指數(shù)是評價其長勢和預測產量的重要農學參數(shù),高光譜技術監(jiān)測葉面積指數(shù)的方法能夠實現(xiàn)快速無損的監(jiān)測管理。本文旨在將田間監(jiān)測和高光譜遙感相結合,探索研究中國南方江漢平原地區(qū)冬小麥的最佳波段、光譜參數(shù)及監(jiān)測模型?!痉椒ā垦芯窟x取江漢平原的湖北省潛江市后湖管理區(qū),利用asd地物光譜儀和sunscan冠層分析系統(tǒng)在田間對冬小麥的冠層光譜及葉面積指數(shù)的變化進行監(jiān)測,并探討高光譜植被指數(shù)與冬小麥葉面積指數(shù)之間的定量關系。通過相關性分析、回歸分析等方法構建6種植被指數(shù)與冬小麥葉面積指數(shù)的反演模型?!窘Y果】冬小麥冠層光譜反射率中近紅外波段870nm,紅光波谷670nm,綠光波峰550nm,藍光450nm波段對葉面積指數(shù)變化最為敏感,通過構建植被指數(shù)與葉面積指數(shù)模型,相關性均較好,決定系數(shù)(r2)為0.675—0.757,其中ndvi反演模型的r2最高為0.757?!窘Y論】經(jīng)模型精度檢驗,ndvi植被指數(shù)反演模型的精度較其它模型好,較適合對研究樣區(qū)的冬小麥進行葉面積指數(shù)反演。

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基于全譜數(shù)據(jù)挖掘技術的土壤有機質高光譜預測建模研究 基于全譜數(shù)據(jù)挖掘技術的土壤有機質高光譜預測建模研究 基于全譜數(shù)據(jù)挖掘技術的土壤有機質高光譜預測建模研究

基于全譜數(shù)據(jù)挖掘技術的土壤有機質高光譜預測建模研究

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基于全譜數(shù)據(jù)挖掘技術的土壤有機質高光譜預測建模研究 4.7

可見/近紅外高光譜技術與建模方法是當前土壤近地傳感器研究領域的重要方向,可應用于土壤養(yǎng)分信息的快速獲取和農田作物的精確施肥管理。以浙江省水稻土為研究對象,利用以非線性模型為核心的數(shù)據(jù)挖掘技術,包括隨機森林、支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方法分別建立了不同建模集和驗證集的原始光譜與有機質含量的估測模型。結果表明:研究比較的1∶1,3∶1和全部樣本建模并全部驗證的三種樣本模式劃分對建模的結果有一定的影響。相較于目前常用的偏最小二乘回歸(plsr)建模方法而言,非線性模型rf和svm也取得了較好的建模精度,三種模式下其rdp值均大于1.4。特別是采用svm建模方法所得模型具有很好的預測能力,模式二下其rdp值達到2.16。同時引入ann方法改進建立的plsr-ann方法顯著提高了plsr的模型預測能力。

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基于地面高光譜數(shù)據(jù)的油茶炭疽病病情指數(shù)反演 基于地面高光譜數(shù)據(jù)的油茶炭疽病病情指數(shù)反演 基于地面高光譜數(shù)據(jù)的油茶炭疽病病情指數(shù)反演

基于地面高光譜數(shù)據(jù)的油茶炭疽病病情指數(shù)反演

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基于地面高光譜數(shù)據(jù)的油茶炭疽病病情指數(shù)反演 4.7

使用fieldspechandheldtm地物光譜儀采集不同發(fā)病程度的油茶冠層光譜數(shù)據(jù),并實地調查油茶炭疽病病情指數(shù),將光譜數(shù)據(jù)進行一階微分與滑動平均濾波相結合的預處理,提取與病情指數(shù)相關性較高的敏感波段,并采用主成分分析法(principalcomponentanalysis,pca)對敏感波段的光譜數(shù)據(jù)進行降維,分別以敏感波段和pca降維處理后的敏感波段作為輸入變量建立了病情指數(shù)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡反演模型。兩種建模方法建立的bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型計算出的預測值與觀測值之間的決定系數(shù)(r2)均達99%以上。精度檢驗證明,以pca降維所得到的前10個主成分作為輸入變量建立的10-7-1三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測精度更高,模型計算出的預測值與觀測值之間的決定系數(shù)(r2)和均方根誤差(rmse)分別為0.9986和0.8148。該研究表明,利用地面高光譜數(shù)據(jù)結合主成分分析和bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法反演油茶炭疽病病情指數(shù)是一種有效的方法。

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韓震

職位:一級消防工程師

擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林

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