赵玉金
- 作品数：4 被引量：83H指数：4
- 供职机构：中国科学院遥感与数字地球研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院战略性先导科技专项国家科技支撑计划遥感科学国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：生物学环境科学与工程天文地球农业科学更多>>
- 基于遥感的区域尺度森林地上生物量估算研究被引量：18
- 2015年
- 森林是陆地生态系统最大的碳库,精确估算森林生物量是陆地碳循环研究的关键。首先从机载LiDAR数据中提取高度和密度统计量,采用逐步回归模型进行典型样区生物量估算;然后利用机载LiDAR数据估算的生物量作为样本数据,与多光谱遥感数据Landsat8OLI的波段反射率及植被指数建立回归模型,实现区域尺度森林地上生物量估算。实验结果显示,机载LiDAR数据估算的鼎湖山样区生物量与地面实测生物量的相关性R2达0.81,生物量RMSE为40.85t/ha,说明机载LiDAR点云数据的高度和密度统计量与生物量存在较高的相关性。以机载LiDAR数据估算的生物量为样本数据,结合多光谱遥感数据Landsat8OLI估算粤西北地区的森林地上生物量,精度验证结果为:R2为0.58,RMSE为36.9t/ha;针叶林、阔叶林和针阔叶混交林等3种不同森林类型生物量的估算结果为:R2分别为0.51(n=251)、0.58(n=235)和0.56(n=241),生物量RMSE分别为24.1t/ha、31.3t/ha和29.9t/ha,估算精度相差不大。总体上看,利用遥感数据可以开展区域尺度的森林地上生物量估算,为森林固碳监测提供有力的参考数据。
- 段祝庚赵旦曾源赵玉金吴炳方朱建军
- 关键词：机载LIDAR
- 阴山北麓草原生态功能区植被覆盖度遥感动态监测被引量：26
- 2017年
- 为揭示植被覆盖度时空动态变化及其与气候因子的相关关系,以2011年国务院印发的《国家主体功能区规划》中划定的防风固沙类型的阴山北麓草原生态功能区为研究区域,以MODIS长时间序列的植被指数产品为数据源,采用像元二分法、一元线性趋势法以及相关分析法等,对阴山北麓草原生态功能区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系进行分析.结果表明:阴山北麓草原生态功能区植被覆盖较差,其中以察哈尔右翼中旗的植被覆盖度为最高,数值在30%~60%之间;乌拉特后旗植被覆盖度为最低,处于2.31%~8.89%之间.2000—2010年研究区植被覆盖整体呈波动下降趋势,以低等级(0~20%)和较低等级(20%~40%)为主,两等级面积占90%以上;处于高等级(60%~80%)和较高等级(80%~100%)水平的区域面积总和仅占研究区总面积的0.62%.2000—2010年植被覆盖度由高等级向低等级的转化趋势明显,植被退化面积占研究区总面积的53.4%,植被改善面积仅占1.63%,基本不变的区域占44.97%.相关分析显示,研究区植被覆盖度与同期降水响应关系良好,大部分区域二者呈正相关;植被覆盖度与同期气温关系不明显,大部分区域二者呈负相关,说明降水是影响阴山北麓草原生态功能区植被覆盖度变化的主要自然因素.
- 赵艳华苏德包扬杨巍赵超白雲赵玉金
- 关键词：阴山北麓植被覆盖度MODIS
- 20世纪90年代以来中国西南地区土地覆被变化被引量：27
- 2016年
- 西南地区是我国重要的生态安全屏障区,也是气候敏感区和生态脆弱区。20世纪90年代以来,西南地区土地覆被发生了巨大变化,对生态环境和生态系统服务功能产生重大影响。基于全国30 m土地覆被数据集,分析了近20 a来西南地区土地覆被格局、变化及驱动因素。同时,基于MODIS-NDVI数据,利用像元二分模型估算了2000—2010年250 m分辨率年最大植被覆盖度,对森林、灌丛和草地的植被覆盖度变化进行分析。结果表明:1)2010年西南地区土地覆被以森林和草地为主,分别占总面积的29.08%和24.11%。2)1990—2010年西南地区森林、湿地和人工表面分别增加1.39%、5.86%和48.57%,灌丛、耕地和裸露地分别减少2.12%、2.88%和0.64%,变化的区域主要集中在生态建设重点区、城市圈、地震灾区、三峡库区、三江源区、青藏高原东南部和云南南部。3)2000—2010年西南地区森林、灌丛和草地植被覆盖度呈增加趋势的面积分别占26.54%、32.53%和28.87%,但汶川地震重灾区、横断山区、云南南部等地的森林及灌丛植被覆盖度下降,青藏高原东南部、川西高原草地退化。近20 a来,尽管气候变化对西南地区的土地覆被有一定影响,但人类活动仍然是导致其变化及时空差异的主要原因。
- 郑朝菊曾源赵玉金高文文赵旦吴炳方
- 关键词：土地覆被植被覆盖度
- 机载激光雷达森林冠层高度模型凹坑去除方法被引量：13
- 2014年
- 从机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）获取的森林冠层高度模型（canopy height model， CHM）是森林参数反演的关键模型，但CHM上存在高度不自然、突变的凹坑，影响森林参数的提取。为了精确地提取森林参数，需对CHM凹坑进行去除。该文提出了基于反距离权重插值法（inverse distance weighted，IDW）插值的分层高度最大值法进行CHM凹坑去除。通过提取大于一定高度阈值的首次回波点云数据子集，利用IDW插值得到分层首次回波CHM，并对各层CHM取同像元最大值进行融合得到去除凹坑的CHM。IDW插值搜索半径一般设为原始点云间隔的1～1.5倍。对针叶林、阔叶林、针阔混交林3种森林类型的样方数据进行了试验，该文算法生成的CHM与所有首次回波点按IDW插值生成的CHM0差值图像像元平均值分别为3.31、4.20、5.88 m；差值图像像元最大值分别为12.97、14.99、29.00 m，与样方实测树高及归一化点云高度最大值十分接近。通过CHM0、CHM及原始点云剖面对比分析、样方点云抽稀试验，及与平滑滤波算法对比分析，结果显示，该文算法能有效去除CHM凹坑，同时保留冠层边界及森林间隙，CHM能准确地表达森林冠层形态，且对不同森林类型具有普适性，对点云密度具有适应性，CHM凹坑去除效果优于中值滤波、均值滤波及高斯滤波等平滑滤波算法。去除凹坑的CHM有利于后续森林参数的提取，提高森林参数反演精度。
- 段祝庚曾源赵旦吴炳方赵玉金朱建军
- 关键词：林业遥测技术激光雷达凹坑
