检索结果-内蒙古大学图书馆

森林与环境学报 2021年第6期41卷 611-619页

作者：邓目丽蒋馥根孙华龙依易静中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004

为了明确陕西省神木市长时间尺度植被覆盖度变化规律及其驱动因素,通过谷歌地球引擎(GEE)平台获取陕西省神木市2000—2020年植被生长旺盛期(7—9月)的陆地卫星(Landsat)遥感影像,利用归一化植被指数-干枯燃料指数(NDVI-DFI)像元三分模... 详细信息

为了明确陕西省神木市长时间尺度植被覆盖度变化规律及其驱动因素,通过谷歌地球引擎(GEE)平台获取陕西省神木市2000—2020年植被生长旺盛期(7—9月)的陆地卫星(Landsat)遥感影像,利用归一化植被指数-干枯燃料指数(NDVI-DFI)像元三分模型得到21期神木市光合植被覆盖度(f PV)、非光合植被覆盖度(f NPV)和裸土覆盖度(f BS)的合成结果。通过趋势分析法分析神木市21 a的f PV动态变化,结合年降水量、年平均气温等气象数据及神木市年国内生产总值(GDP)和年原煤产量等社会经济数据分析f PV变化的驱动因素。结果表明:2000—2020年神木市植被覆盖度显著增加,f PV和f NPV分别以年平均3.86%和0.36%的速率增长,高植被覆盖度区域主要集中在东部和南部地区;光合植被退化区域、无变化区域和增加区域的面积分别占神木市总面积的10.2%、0.8%和89.0%,f PV增加较快的区域主要集中于中部、东部和南部,西部和西北部的小部分地区植被有退化现象;年降水量、年GDP和年原煤产量与神木市f PV均表现为显著正相关(P<0.05),表明降水量和经济发展能在一定程度促进植被覆盖度增加,而气温对植被状况改善影响较小。

关键词：植被覆盖度归一化植被指数-干枯燃料指数像元三分模型谷歌地球引擎 Landsat 神木市

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基于Sentinel-2的复杂山区常用植被指数地形效应分析

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生态学杂志 2023年第4期42卷 956-965页

作者：陈怡欣莫登奎严恩萍中南林业科技大学林学院长沙410004 湖南省林业遥感大数据与生态安全重点实验室长沙410004 国家林业与草原局南方森林资源管理与监测重点实验室长沙410004

结合典型地形校正模型,比较复杂山区不同植被指数的地形效应去除效果,能够为地表植被的准确评估提供科学依据。本文以湖南省炎陵县的Sentinel-2影像为数据源,采用C模型、SCS+C模型以及Teillet-回归模型对比值型植被指数(NDVI和SR)和非... 详细信息

结合典型地形校正模型,比较复杂山区不同植被指数的地形效应去除效果,能够为地表植被的准确评估提供科学依据。本文以湖南省炎陵县的Sentinel-2影像为数据源,采用C模型、SCS+C模型以及Teillet-回归模型对比值型植被指数(NDVI和SR)和非比值型植被指数(MNDVI和RSR)进行地形校正,从视觉效果、相关性、坡度、坡向、植被覆盖度方面分析4种植被指数的地形效应去除效果。结果表明:(1)植被指数的波段比形式能够有效抑制地形引起的噪声。坡度<15°时,植被指数的地形效应均有不同程度的抑制;坡度>15°时,MNDVI的校正效果最好,RSR次之,NDVI和SR容易出现过度校正。(2)3种地形校正模型均能削弱复杂山区植被指数的地形效应,特别是坡度>15°时,C模型效果最好,SCS+C模型次之,Teillet模型效果较差。(3)MNDVI指数结合地形校正模型,能够有效抑制复杂山区地形效应的影响,提高植被覆盖度的估算精度。其中,坡度<25°时,Teillet模型效果最好;坡度>25°时,C模型效果最好。

关键词：植被指数地形效应地形校正 Sentinel-2 复杂山区

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2000—2018年深圳市植被覆盖动态变化与预测

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应用生态学报 2020年第11期31卷 3777-3785页

作者：吴炳伦孙华石军南张雨田石灵杰中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室长沙410004

采用Landsat系列多时相影像数据,以像元二分法估算植被覆盖度,运用线性回归分析、重心迁移等方法来探究深圳市2000—2018年植被覆盖的时空变化特征,并结合CA-Markov模型对深圳市未来土地覆盖情况进行预测。结果表明:2000—2018年,深圳... 详细信息

采用Landsat系列多时相影像数据,以像元二分法估算植被覆盖度,运用线性回归分析、重心迁移等方法来探究深圳市2000—2018年植被覆盖的时空变化特征,并结合CA-Markov模型对深圳市未来土地覆盖情况进行预测。结果表明:2000—2018年,深圳市植被覆盖呈明显的地域分异特征,在区域上表现为东部大于西部、南部大于北部,此分异特征与区域地形效应具有良好的一致性。植被覆盖度重心的空间迁移特征为西北-东南-西北,迁移速率为551.2 m·a-1,此进程与深圳市城市化进程密切相关。2000—2018年间,深圳市植被覆盖度总体呈改善趋势,改善速率为0.005·a-1,其中,植被覆盖度显著改善和退化的面积比例分别为30.8%和12.8%。采用CA-Markov方法分理论、自然两种情景对深圳市2024年土地覆盖/利用类型进行预测,两种预测方法所得土地覆盖/利用类型的面积所占比例之间没有显著差异,其差异阈值在0~1.2%。与2018年之前相比,2024年深圳市乔木林、耕地等转化为建设用地的比例将明显减少,但供需矛盾仍然紧张。

关键词：植被覆盖度重心迁移 CA-Markov模型预测深圳市

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基于相机拍照的油茶果形状特征提取研究

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南京林业大学学报（自然科学版） 2022年第2期46卷 63-70页

作者：棘玉尹显明严恩萍蒋佳敏彭邵锋莫登奎林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室国家林业和草原局南方森林资源管理与监测重点实验室中南林业科技大学林学院湖南长沙410004 湖南省林业科学院湖南长沙410004

【目的】为实现油茶果实尺寸及大小分布的快速获取,提出一种基于相机拍摄的油茶果形状特征参数批量化提取方法。【方法】首先将采摘油茶果摆放于含刻度尺的背景板,利用相机快速获取油茶果图像并进行校正;然后利用Mask R-CNN模型对图像... 详细信息

【目的】为实现油茶果实尺寸及大小分布的快速获取,提出一种基于相机拍摄的油茶果形状特征参数批量化提取方法。【方法】首先将采摘油茶果摆放于含刻度尺的背景板,利用相机快速获取油茶果图像并进行校正;然后利用Mask R-CNN模型对图像油茶果进行快速检测计数,根据生成的掩码采用椭圆拟合法统计油茶果特征参数(长轴长、短轴长、面积、周长)的像元个数;最后结合背景板刻度尺计算的像元大小,获取油茶果特征参数,同时利用实测值进行精度验证。【结果】Mask R-CNN模型的平均识别准确率和召回率分别为99.55%和91.19%,测度值为95.22%,满足用于统计油茶果形状特征参数的要求。对油茶果面积的估测精度最高,决定系数(R;)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别为0.999 0、10.75 mm^(2)、14.88 mm^(2);其次为周长和长轴长,短轴长的估测精度最低,其R;、MAE、RMSE分别为0.864 7、3.15 mm、3.74 mm。【结论】该方法实现了油茶果采摘后的快速准确计数以及形状特征参数的批量化提取,可为大量果实特征参数的快速准确检测提供参考,为指导油茶果实分级和快速测产提供科学依据。

关键词：近景摄影形状特征提取图像处理卷积神经网络油茶果

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基于GVB模型改进算法的PolInSAR林分高度反演

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中南林业科技大学学报 2018年第1期38卷 49-54页

作者：杜凯林辉龙江平严恩萍李佳林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 中南林业科技大学林学院湖南长沙410004

P波段极化数据提高了雷达数据对林分冠层的穿透能力,基于RVoG模型的传统三阶段算法对林分均匀同质的假设前提不再满足实际情况。在符合林分异质性的GVB模型的基础上,利用林分高度、散射中心高度及其标准差进行三维搜索,改进传统三阶段... 详细信息

P波段极化数据提高了雷达数据对林分冠层的穿透能力,基于RVoG模型的传统三阶段算法对林分均匀同质的假设前提不再满足实际情况。在符合林分异质性的GVB模型的基础上,利用林分高度、散射中心高度及其标准差进行三维搜索,改进传统三阶段算法中林分高度的反演过程,并分别采用仿真数据和机载E-SAR全极化数据进行算法验证。结果表明:与传统三阶段算法相比,改进算法的成功估计像元数提高了19.7%,林分高度估计精度提高了22.5%,说明改进算法能有效提高纯体相干估计的准确性,提高林分高度反演精度。

关键词：遥感散射模型 PolInSAR 改进三阶段算法林分高度

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地面激光雷达扫描参数与点云简化对林木参数提取的影响

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中南林业科技大学学报 2024年第5期44卷 35-45页

作者：向兴龙孙华唐杰潘政尚周榕宋柯馨中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 中南林业科技大学南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室湖南长沙410004

【目的】林木参数是森林蓄积量、森林生物量估算的基础指标,传统的人工调查方式费时费力,已难以适应新形势下数字化森林资源监测技术的要求。地面激光雷达扫描技术能够获取小尺度高分辨率的林分内部结构信息,为林分环境条件下林木胸径... 详细信息

【目的】林木参数是森林蓄积量、森林生物量估算的基础指标,传统的人工调查方式费时费力,已难以适应新形势下数字化森林资源监测技术的要求。地面激光雷达扫描技术能够获取小尺度高分辨率的林分内部结构信息,为林分环境条件下林木胸径、树高提取提供一种新的思路。【方法】以芦头实验林场杉木林样地为研究对象,针对FARO Focus 3D X330三维激光扫描仪设计了7种不同的扫描组合方式对样地进行扫描,提出象限角点云简化思路进行参数提取和精度评价,探究不同扫描组合方式对林木胸径、树高参数提取精度与效率的影响。【结果】1)当扫描分辨率为1/2、质量为4X时,胸径参数提取精度最高;当扫描分辨率为1/4、质量为4X时,树高参数提取精度最高。2)在林木参数提取结果没有显著性差异的前提下,扫描分辨率为1/4、质量为4X的扫描参数工作效率最高。3)选取同时兼顾精度和效率的1/4扫描分辨率、质量4X的扫描结果,进行象限角点云简化,简化的点云能够准确地提取出林木胸径参数。【结论】研究结果对于具有相同或相似地理条件和树种的林地选择扫描参数和点云简化方式具有重要参考价值,可以提高内业工作效率,同时也为地面激光雷达野外样地调查提供方法和技术参考。

关键词：地面激光雷达林木参数点云数据扫描分辨率象限角点云简化

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基于Sentinel-2与机载激光雷达数据的误差变量联立方程组森林蓄积量反演研究

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中南林业科技大学学报 2020年第12期40卷 44-53页

作者：陈松孙华吴童蒋馥根中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 中南林业科技大学南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室湖南长沙410004

【目的】研究通过提取Sentinel-2中的特征变量与机载激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)中的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),探索使用误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图的新方法。【方法】以广西壮族自治区国有... 详细信息

【目的】研究通过提取Sentinel-2中的特征变量与机载激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)中的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),探索使用误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图的新方法。【方法】以广西壮族自治区国有高峰林场的界牌与东升分场为研究区,机载LiDAR和Sentinel-2影像为数据源,利用皮尔森相关系数与方差膨胀因子(Variance inflation factor,VIF)结合线性逐步回归进行遥感特征变量筛选。通过VIF判断和线性逐步回归保留后的遥感特征变量与LiDAR提取的CHM,分别选用普通回归模型(多元线性逐步回归与Logistic模型)、误差变量联立方程组、随机森林(Random forest,RF)、kNN(k-Nearest Neighbor,kNN)4种反演方法开展森林蓄积量反演,并利用地面实测数据对反演结果进行验证。【结果】1)在普通回归模型中,Logistic模型的反演精度(RRMSE=30.41%)优于MLR模型的反演精度(RRMSE=30.53%);2)在误差变量联立方程组反演方法中,MLR-Logistic联立模型精度(RRMSE=29.29%)优于Logistic-Logistic、MLR-MLR与Logistic-MLR联立模型(RRMSE分别为29.40%、29.60%与29.66%);3)在4种反演方法中,误差变量联立方程组反演结果精度最高(R2=0.60),显著优于普通回归模型方法、随机森林与kNN反演方法(R2分别为0.56、0.39与0.28)。【结论】误差变量联立方程组反演方法更适用于森林蓄积量遥感估测,其反演精度最高,且获得的蓄积量空间连续分布结果与实际接近,制图效果最好,表明误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图方法是可行的。

关键词：蓄积量遥感反演联立方程组机载激光雷达 Sentinel-2影像

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神木市植被NDVI动态变化及时空格局分析

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中南林业科技大学学报 2023年第7期43卷 109-119,140页

作者：邓目丽蒋馥根龙依王天宏孙华中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 中南林业科技大学南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室湖南长沙410004

【目的】归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)可以指示植被生长和覆盖状况,探究其长时间序列时空动态变化特征规律,对明确区域植被生态变化情况具有重要意义。【方法】利用谷歌地球引擎(google earth engine,G... 详细信息

【目的】归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)可以指示植被生长和覆盖状况,探究其长时间序列时空动态变化特征规律,对明确区域植被生态变化情况具有重要意义。【方法】利用谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)云平台获取植被生长季(7—9月)长时间序列Landsat影像并构建NDVI指数。通过变异系数、Sen+Mann-Kendall趋势分析、未来趋势变化分析和空间自相关性计算,分析2000—2020年神木市NDVI时空变化特征及空间格局,并提取NDVI不同聚集区面积结合植被生长季累计降水量和平均气温进行分析。【结果】2000—2020年神木市NDVI显著增加,增速为1.25%·a^(-1);NDVI增加区域、稳定不变区域和退化区域分别占总面积的97.8%、0.4%和1.8%,退化区域主要分布在矿区和城市聚集区;NDVI变异系数主要集中在0.3~0.5之间,整体波动比较剧烈,变异程度呈现“东南高、西北较低”的空间格局;全区NDVI平均Hurst指数0.69,持续显著增加面积占比93.7%,未来植被变化趋势良好。全局Moran’I指数波动下降,NDVI全局空间自相关性逐渐减弱;NDVI低-低型聚集区的面积波动减少,与植被生长季累计降水量表现为显著负相关(P<0.05),低-高型聚集区面积与植被生长季平均气温表现为显著负相关,高-高型聚集区的面积波动增加,与植被生长季累计降水量表现为显著正相关(P<0.05)。【结论】近21年神木市NDVI整体变化较为剧烈,呈现增加趋势,其空间分布趋于破碎化,降水和升温对植被恢复有一定促进作用,且降水对于植被恢复的影响更大,未来植被覆盖状况变化表现为持续性显著增加。

关键词： NDVI google earth engine 变异系数 Sen+Mann-Kendall 空间格局神木市

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火干扰对森林土壤斥水性的影响研究进展

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生态学报 2019年第5期39卷 1846-1852页

作者：刘发林陈小伟曾素平彭早珍中南林业科技大学林学院长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业局重点实验室长沙410004 数字洞庭湖南省重点实验室长沙410004 攸县林业局株洲412300

土壤斥水性是指水分不能或很难湿润土壤颗粒表面的现象,很多植被类型及气候带森林存在土壤斥水性。土壤斥水性受水分、温度、干湿交替、土壤质地、植被类型等生物和非生物因子的影响。而火干扰是森林生态系统土壤斥水性的重要影响因子,... 详细信息

土壤斥水性是指水分不能或很难湿润土壤颗粒表面的现象,很多植被类型及气候带森林存在土壤斥水性。土壤斥水性受水分、温度、干湿交替、土壤质地、植被类型等生物和非生物因子的影响。而火干扰是森林生态系统土壤斥水性的重要影响因子,使森林土壤斥水性增强,渗透率降低,地表截留体减少,从而增加地表径流和土壤侵蚀。就火干扰对土壤斥水性的发生机理及其对水文过程的影响进行了较为全面的总结和讨论,并指出目前存在的问题和未来的研究重点。森林火灾后火烧迹地地表径流和土壤侵蚀显著增加,定量预测火灾后土壤斥水性对径流与侵蚀的影响比较困难,因此,基于不同尺度和自然降雨的火灾后斥水性对地表径流和土壤侵蚀的实验及长期定位观测是今后的研究方向与重点。

关键词：土壤斥水性火干扰地表径流土壤侵蚀

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1990—2020年长江源地区生态环境质量动态变化及驱动力分析

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南京林业大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王天宏蒋馥根龙依邓目丽孙华中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室

【目的】高效监测长江源地区生态环境质量的时空分布特征及其变化趋势，对维护三江源地区生态环境质量保护、制定长期、有效的生态保护恢复措施具有重要意义。由于遥感影像空间分辨率和数据获取及处理的限制，大区域遥感生态指数（remot... 详细信息

【目的】高效监测长江源地区生态环境质量的时空分布特征及其变化趋势，对维护三江源地区生态环境质量保护、制定长期、有效的生态保护恢复措施具有重要意义。由于遥感影像空间分辨率和数据获取及处理的限制，大区域遥感生态指数（remote sensing ecological index，RSEI）评价仍然存在局限性，需要完善方法，发挥其快速、客观、高效、可视化和可预测的优势。【方法】以Landsat系列影像为数据源，基于Google Earth Engine（GEE）平台快速云端计算获取1990—2020年植被生长季（6—9月）长江源地区的遥感影像，并计算区域长时间序列RSEI。使用变异系数、Sen+MK趋势分析、Hurst指数及趋势分析法，对长江源地区RSEI稳定性、时空变化特征、未来演化趋势及驱动力进行分析。【结果】①1990—2020年长江源地区RSEI主要分布于0.4～0.6之间，空间尺度上呈东高西低、南高北低的分布特征；②长江源地区RSEI变异系数均值为6.52%，表明东部和西部地区变化相对剧烈，中部地区变化相对稳定。RSEI整体呈现缓慢波动增加的趋势，年平均增速为0.004 7。在空间上，RSEI呈现整体改善，其中改善的区域占研究区面积的83.30%。③长江源地区RSEI的Hurst指数值平均值为0.53，未来变化持续性强于反持续性。长江源地区生态环境质量未来变化以持续改善为主，但整体趋势性偏弱，仍然存在退化的风险。④长江源地区RSEI与气温、夜间灯光指数、潜在蒸散发量均表现为正相关，表明自然因子和人类活动在一定程度上均能够影响生态环境质量改善。【结论】使用GEE获取遥感数据并结合时间序列数据分析，有快速监测大尺度生态环境质量的潜力，可以为三江源地区生态环境监测和保护提供参考。

关键词：长江源地区遥感生态指数(RSEI) 生态环境质量 Google Earth Engine(GEE) Hurst指数

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