您的位置： 专家智库 > >

国家重点基础研究发展计划(2013CB733403)

作品数：13 被引量：97H指数：6
相关作者：王锦地薛华柱万华伟周红敏李鑫川更多>>
相关机构：北京师范大学河南理工大学中华人民共和国环境保护部更多>>
发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：天文地球农业科学生物学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 13篇中文期刊文章

领域

  • 5篇天文地球
  • 4篇农业科学
  • 2篇生物学
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 8篇叶面
  • 8篇叶面积
  • 8篇叶面积指数
  • 5篇LAI
  • 3篇遥感
  • 3篇MODIS
  • 2篇植被
  • 2篇数据融合
  • 2篇集合卡尔曼滤...
  • 2篇反演
  • 2篇反照率
  • 2篇分辨率
  • 2篇高分辨率
  • 1篇地表
  • 1篇地表反照率
  • 1篇遥感反演
  • 1篇遥感数据
  • 1篇植被指数
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络

机构

  • 13篇北京师范大学
  • 4篇河南理工大学
  • 3篇中华人民共和...
  • 2篇中国科学院
  • 1篇河海大学
  • 1篇国家农业信息...
  • 1篇遥感与地理信...
  • 1篇中国科学院大...
  • 1篇生态环境部卫...
  • 1篇北京农业质量...
  • 1篇中国科学院遥...

作者

  • 5篇王锦地
  • 5篇薛华柱
  • 3篇万华伟
  • 2篇周红敏
  • 1篇靳华安
  • 1篇杨贵军
  • 1篇石月婵
  • 1篇杜克平
  • 1篇宋金玲
  • 1篇刘艳
  • 1篇宋健
  • 1篇张开
  • 1篇李鑫川
  • 1篇柏延臣
  • 1篇梁顺林
  • 1篇屈永华
  • 1篇肖志强
  • 1篇向阳
  • 1篇李铮
  • 1篇薛坤

传媒

  • 8篇遥感学报
  • 2篇遥感技术与应...
  • 1篇湖泊科学
  • 1篇红外与毫米波...
  • 1篇北京师范大学...

年份

  • 1篇2021
  • 2篇2020
  • 2篇2019
  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 4篇2014
共 13 条 记 录，以下是 1-10
全选 清除 导出
排序方式：
双集合卡尔曼滤波估算时间序列LAI被引量：6
2014年
遥感估算叶面积指数(LAI)时空动态变化对全球气候变化研究具有重要的意义,为了提高遥感估算时间序列叶面积指数的精度,需要耦合遥感观测数据与LAI动态过程模型。本文提出一种基于双集合卡尔曼滤波(Dual EnKF)的时间序列LAI反演方法,同时更新LAI估计值和LAI动态过程模型中的敏感性参数,得到LAI和动态过程模型敏感参数的最优估计值来优化动态过程模型。一方面使得动态过程模型可以更好地描述LAI随时间的变化过程,降低模型预测误差,从而提高LAI动态过程模型的预测能力;另一方面通过耦合动态过程模型和辐射传输模型,集成遥感观测数据与动态过程模型的预测值,进而得到优化的LAI估计值。为检验算法,分别选取作物、草地和林地等典型植被验证站点进行Dual EnKF LAI时间序列估算,并分别与MODIS LAI产品及其SG滤波曲线、集合卡尔曼滤波方法反演LAI、未优化的动态过程模型模拟LAI结果进行比较,并配以一些站点地面实测点数据作为参考。结果表明,采用Dual EnKF方法得到的LAI不但保持了时间上的连续性,而且通过改善动态过程模型的预测能力,即使在缺乏高质量遥感观测数据时,也能够获得符合LAI发展趋势的估算值,没有出现跳跃、波动现象,时间序列曲线较稳定,更符合植被LAI变化规律,表明基于Dual EnKF的时间序列LAI遥感估算方法是提取LAI时间廓线的一种有效途径。
李喜佳肖志强王锦地瞿瑛靳华安
关键词：数据同化遥感反演
塞罕坝地区高空间分辨率叶面积指数时序估算与变化检测被引量：2
2021年
叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是调节植被冠层生理过程的最重要的生物物理变量之一,高空间分辨率时间序列LAI对于植被生长检测、地表过程模拟与区域和全球变化研究至关重要,但是由于数据缺失和反演方法限制,目前还没有时空连续的高分辨率LAI数据产品。本研究提出了一种生成时间连续的高空间分辨率LAI数据的算法,首先对MODIS LAI产品滤波平滑,生成时间序列LAI的上包络曲线,根据上包络曲线提供的变化信息构建LAI动态模型。然后利用地面实测的LAI数据与Landsat反射率数据构建LAI反演的BP(Back Propagation)神经网络模型。将反演得到的高分辨率LAI数据作为LAI观测数据,利用集合卡尔曼滤波EnKF(Ensemble Kalman Filter)方法实时更新动态模型,生成时间连续的30 m空间分辨率LAI数据集。基于该算法生成了塞罕坝地区2000年-2018年长时间序列LAI数据集,利用Prophet深度学习模型进行模拟和预测,根据预测和原始LAI差异,利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)方法检测植被干扰状况。结果表明:EnKF算法能够生成时空连续的高空间分辨率LAI数据,估算结果与地面测量值一致性较高,R2为0.9498,RMSE为0.1577,在区域尺度上与Landsat LAI参考值较为吻合,R2高于0.87,RMSE低于0.61。Prophet与SVM模型检测到研究区2009年,2010年,2013年,2014年,2015年植被受干扰较为严重,主要由于年降水量偏少和林区作业砍伐造成,检测结果与当地降水量与砍伐数据吻合。本文提出的算法可用于大范围高时空LAI数据反演和植被变化检测,对塞罕坝乃至全国林区规划管理具有重要的参考价值。
周红敏张国东王昶景王锦地程顺薛华柱万华伟张磊
关键词：叶面积指数集合卡尔曼滤波变化检测
融合Landsat ETM+和MODIS数据估算高时空分辨率地表短波反照率被引量：7
2014年
提出一种通过融合高空间低时间分辨率、低空间高时间分辨率地表短波反照率,来估算高时空分辨率地表短波反照率的方法。首先,利用Landsat ETM+数据,通过窄波段到宽波段的转换得到一景或多景空间分辨率较高的ETM+蓝天空短波反照率;然后,在MODIS短波反照率产品基础上,以天空光比例因子为权重,得到空间分辨率较低的MODIS蓝天空短波反照率;最后,利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合ETM+短波反照率的空间变化信息和MODIS短波反照率的时间变化信息,得到高时空分辨率的地表短波反照率。针对STARFM模型在异质性区域估算精度降低的问题,通过以MODIS反照率影像各像元的端元(各地类)反照率取代MODIS像元反照率来提取时空变化等信息参与STARFM模型的融合过程,达到提高异质性区域估算精度的目的。结果显示,直接利用STARFM模型估算得到的高空间分辨率地表短波反照率处在合理的精度范围内(RMSE<0.02),用改进后的STARFM模型估算得到的异质性区域短波反照率和真实ETM+短波反照率间的相关系数增大。
张开周红敏王锦地薛华柱
关键词：地表反照率LANDSATMODIS数据融合
GLASS叶面积指数产品验证被引量：17
2014年
在国家高技术研究发展计划(863计划)重点项目的支持下,已利用MODIS和AVHRR地表反射率数据生成了1981年—2012年的GLASS(Global LAnd Surface Satellite)叶面积指数(LAI)产品。本文从两个方面对GLASS LAI产品的质量进行分析和评价:(1)与现有的全球LAI产品进行比较,分析GLASS LAI产品的时空变化特征;(2)利用LAI的地面测量数据,对GLASS LAI的精度进行评价。研究结果表明:GLASS LAI与CCRS LAI在高纬度和赤道附近区域的差异较大;相对而言,GLASS LAI与MODIS(主算法反演)和CYCLOPES LAI在空间分布上具有更好的一致性;GLASS和CYCLOPES LAI的时间序列曲线连续平滑,MODIS LAI在一些区域的植被生长季节存在剧烈的跳跃;与LAI的地面测量数据进行比较,GLASS LAI产品的R2为0.76,RMSE为0.51,结果明显优于MODIS和C YCLOPES LAI产品。
向阳肖志强梁顺林王锦地宋金玲
关键词：GLASSMODIS
基于模拟退火算法的BP神经网络模型估算高分辨率叶面积指数被引量：5
2020年
卫星遥感技术的快速发展使得获取全球大范围叶面积指数成为可能,但基于现有的算法和数据估算高分辨率LAI的精度还需要提高。针对农作物、草地和林地等3种典型地表类型,选取地面观测数据较多的4个研究区,包括3个各地类用于建模验证的研究区与一个用于适用性验证的独立研究区,针对4个研究区,分别获取地面测量数据以及对应的30 m空间分辨率地表反射率数据。在3个主要研究区建立并比较了NDVI植被指数经验模型、BP神经网络模型和基于模拟退火算法的BP神经网络模型,利用地面实测数据对模型进行验证。结果表明:在研究所选的3个主要研究区,基于模拟退火算法的BP神经网络模型的估算精度比BP神经网络模型和NDVI经验模型的估算精度高,农田、草地和林地站点估算结果的决定系数分别为0.899、0.858和0.863,BP神经网络模型的估算结果决定系数分别为:0.763、0.710和0.742,NDVI经验模型的精度最差,其估算结果的决定系数分别为0.622、0.536和0.637。为了验证SA-BP神经网络的适用性,选取独立研究区进行验证,结果显示验证精度较高,R2为0.842,RMSE为0.6895,说明该模型外推能力较好。研究证明了基于模拟退火算法的BP神经网络模型提高了模型泛化能力,有效防止了BP神经网络模型滑入局部最小值,是提高高空间分辨率LAI估算精度的有效手段。
薛华柱王昶景周红敏王锦地万华伟
关键词：叶面积指数反演模拟退火算法神经网络
几种典型地表类型反照率时序变化特征及其参数化研究被引量：9
2019年
地表反照率对地表能量平衡、气候模式和全球变化研究具有重要的作用.受季节和下垫面影响,地表反照率呈现一定的时序变化特征,刻画这种变化特征可以为地表反照率估算提供背景信息,有利于提高反照率反演精度.目前已有许多研究致力于分析地表反照率时序变化特征和影响因素,但分析仅限于某一特定区域的一种或几种地表类型,同时对反照率与叶面积指数(leaf area index,LAI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等影响因子的相关性还缺少参数化研究.本文使用美国通量观测网络AmeriFlux观测数据资料,利用该网络站点分布范围广、地表类型丰富的特点,选取其中代表性较强的站点观测数据,分析了落叶阔叶林、常绿针叶林、草地、农田4种典型植被类型地表反照率的时序变化特征.发现各植被地表类型反照率呈现"U"形年内变化特征,在植被生长季,落叶阔叶林、农田、草地3种地表类型反照率均先减小再增大后减小,而常绿针叶林地表反照率变化不明显.利用统计方法分别建立了地表反照率与LAI和NDVI的参数化模型,结果显示:2种估算地表反照率的参数化模型均能较好反映植被生长过程中地表反照率的变化特征,与地面实测数据相比,计算得到的地表反照率具有较高的精度;2种参数化模型估算得到的反照率一致性好,相关系数为0.721 9.该参数化方案可为地表反照率的进一步估算提供背景参考模型.
薛华柱张国东周红敏王锦地万华伟
关键词：反照率叶面积指数归一化植被指数参数化
融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据的方法对比被引量：21
2015年
融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值.对目前常用的3种时空融合方法进行对比分析,即基于时序数据(STIFM)、基于混合像元分解(STDFM)和增强型自适应遥感图像(ESTATFM)的时空融合方法.以盈科灌区为例,由多时相的MODIS数据提取地物的时间变化信息,结合初期的ASTER/TM影像的空间信息,融合生成30 m具有MODIS时间分辨率的数据.以真实的ASTER数据为基准,从光谱特征和地物类别的角度定量评价结果,表明STDFM和ESTATFM分别在红波段和近红外波段取得效果最优,相关系数分别为0.91和0.71,3种方法融合的NDVI效果基本相当,相关系数均高于0.84.在地物类别空间信息的表达方面,ESTATFM方法在异质性较强的玉米和小麦区域具有较好的适用性.
石月婵杨贵军李鑫川宋健王纪华王锦地
关键词：多源遥感数据数据融合混合像元分解
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数被引量：3
2020年
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。
张静宇王锦地石月婵
关键词：遥感先验知识叶面积指数高分辨率
遥感叶面积指数产品提取自然植被物候期对比被引量：5
2015年
物候是指示气候变化的关键因子,遥感技术的快速发展为物候监测提供了新的途径。遥感叶面积指数(LAI)产品包含了主要的物候信息,并广泛应用于植被物候的监测。了解不同数据产品在提取植被物候信息上的差异是评价遥感产品对物候期监测适用性的重要方面。以东北三省为研究区域,使用非对称性高斯函数拟合法进行数据平滑,利用动态阈值法提取MODIS、CYCLOPES和GLASS叶面积指数(LAI)产品的生长季开始时间(SGS)、生长季结束时间(EGS)和生长季长度(LGS)。研究表明:MODIS和GLASS产品提取的SGS、EGS和LGS比较接近,整体上一致性较好;CYCLOPES产品提取的SGS多数情况下晚于MODIS和GLASS产品而EGS早于MODIS和GLASS产品。通过可利用的实地物候观测数据验证表明:MODIS和GLASS产品提取林地的SGS与物候观测值比较接近,EGS略晚于物候观测值,CYCLOPES产品提取的林地的SGS和EGS更加可靠。
李铮柏延臣何亚倩
关键词：物候
新疆地区鸟类和哺乳动物丰富度与环境因子的空间格局与关系被引量：4
2019年
干旱区生态系统极易受到气候及土地利用变化的影响,其生物多样性格局及其形成机制是重要的生态学问题。基于新疆地区鸟类及哺乳动物物种多样性数据,结合气候、地形和长时间序列的植被遥感参数产品FAPAR数据等,主要在不同的土地利用类型及海拔带上采用单因子相关分析方法探讨了物种丰富度格局的形成机制。总体来说,不同生境类型中,植被遥感参数因子(DHI、NDVI等)与两种类群物种丰富度分布的相关性强于与气候因子(温度、降水)的相关性。具体而言,植被遥感参数因子中,基于FAPAR的生境指数因子与丰富度的相关性大于基于植被指数的因子(DHI_cum>NDVI_cum>EVI_cum);气候因子中,在草地生境或者较低的海拔上,年均降水因子对于丰富度分布的解释力强于年均温度因子。这表明在新疆地区,影响鸟类与哺乳类动物物种丰富度分布的主导理论是生境异质性假说与环境稳定性假说,其解释力在多种生境内均强于生产力与环境热量。
龙昶宇万华伟李利平王锦地
关键词：环境因子
全选 清除 导出
共2页<12>
聚类工具0