面向?qū)ο蟮牟菰脖粎?shù)反演方法及應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、草原是構(gòu)成陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要成分,對能量流動和物質(zhì)循環(huán)以及人類的生存和發(fā)展起著不可估量的作用。草原植被的生長狀況能夠直接或間接地通過植被的生物、物理與化學(xué)參數(shù)(如葉面積指數(shù)和冠層水含量)反映。因此,通過研究草原植被參數(shù)動態(tài)監(jiān)測草原生態(tài)環(huán)境狀況,及時為有關(guān)部門提供有效的科學(xué)決策,具有重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價值。本文以青海湖流域為研究區(qū),基于多源遙感數(shù)據(jù)和地面實測數(shù)據(jù),以研究區(qū)植被冠層水含量和葉面積指數(shù)為研究對象,應(yīng)用面向?qū)ο蟮姆囱莘椒ㄟM行定

2、量反演。為了比較驗證該方法的可行性和有效性,又分別從傳統(tǒng)的基于像元的物理模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進行了反演。同時,采用國產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)(如HJ-1和GF-1)進行研究區(qū)草原植被葉面積指數(shù)的反演,探討國產(chǎn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用潛力和面向?qū)ο蠓椒ǖ目尚行院陀行浴?br>  本研究主要內(nèi)容包括:⑴應(yīng)用面向?qū)ο蟮姆椒?,結(jié)合查找表算法,利用Landsat-8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)對研究區(qū)草原植被的葉面積指數(shù)和冠層水含量進行反演。該方法通過考慮鄰近像元的光譜信息,

3、反演精度在一定程度上得到較好的提高。研究過程中為了解決模型反演的病態(tài)特性以及草原植被的非均勻性,對模型輸入?yún)?shù)分別從定量與定性的角度進行了敏感性分析,將研究區(qū)內(nèi)的植被進行分區(qū):稀疏區(qū)和密集區(qū),對其依次構(gòu)建查找表。反演結(jié)果與實測數(shù)據(jù)比較分析顯示:葉面積指數(shù)與冠層水含量的反演值與實測值的決定系數(shù)R2分別為0.88和0.81,均方根誤差RMSE分別為0.59和67.31g/m2,兩者均表現(xiàn)出較高的反演精度,從而驗證了該方法的高度有效性。⑵利用

4、相同的數(shù)據(jù)源(Landat-8 OLI),分別采用基于像元的物理模型方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對研究區(qū)的草原植被葉面積指數(shù)與冠層水含量進行定量反演。研究中通過將該兩種方法與面向?qū)ο蟮姆椒ㄟM行對比驗證,說明后者的優(yōu)越性。通過將該兩種方法的反演結(jié)果與地面實測值進行對比驗證,結(jié)果顯示:基于像元的物理模型方法反演的葉面積指數(shù)和冠層水含量與實測值的決定系數(shù) R2分別為0.87和0.78,均方根誤差分別為0.62和80.11 g/m2;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的反演

5、值與實測值的決定系數(shù)R2分別為0.84和0.72,均方根誤差分別為0.65和99.95 g/m2。對比本文提出方法的反演結(jié)果說明其具有較好的反演精度。⑶以前面應(yīng)用的三種方法為基礎(chǔ),采用國產(chǎn)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)(如HJ-1和GF-1)進行研究區(qū)草原植被葉面積指數(shù)的反演。一方面為了探討國產(chǎn)數(shù)據(jù)與國外遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量與應(yīng)用潛力,另一方面也是為了進一步驗證本文提出的方法即面向?qū)ο蠓椒ǖ目尚行院陀行?。結(jié)果表明:采用相同的數(shù)據(jù)源,面向?qū)ο蠓椒ǖ姆囱菥?/p>

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