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1. 2000—2014年呼伦贝尔草原植被覆盖度时空变化分析
彭飞, 范闻捷, 徐希孺, 刘星
北京大学学报自然科学版    2017, 53 (3): 563-572.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2016.124
摘要993)   HTML0)    PDF(pc) (1628KB)(446)    收藏

以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区, 基于 MODIS NDVI 数据, 利用像元二分模型反演得到植被覆盖度, 并结合土地覆盖分类产品, 构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列。通过时间序列分析, 从不同的时间和空间尺度分析草原植被覆盖度的变化规律; 同时引入覆盖度异常变化点检测算法, 并结合该地区同期气象数据, 进一步探讨研究区植被覆盖度变化与气象因子之间的内在驱动力关系。结果表明, 植被覆盖度在空间分布上主要表现为: 从东往西依次递减, 特别是研究区西南部, 覆盖度最低15 年来研究区植被年际变化总体上呈现前 10 年下降、后5年缓慢上升的趋势。对植被覆盖度的异常变化进行分析, 结果显示: 返青期和枯萎期覆盖度的剧烈变化与温度的相关性较大, 生长旺季内(7—8)月覆盖度的剧烈变化主要与降水量有关。

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2. 基于SAIL模型模拟的农作物冠层直射与散射光合有效辐射吸收比例特性研究
李丽,范闻捷,杜永明,唐勇,辛晓洲,张海龙,柳钦火
北京大学学报(自然科学版)   
摘要807)      PDF(pc) (967KB)(788)    收藏
为明确太阳直接辐射及散射辐射在进入冠层被冠层吸收以及两者对总光合有效辐射吸收比例(FPAR)造成的影响, 利用SAIL模型模拟不同条件下的直射FPAR、散射FPAR以及总FPAR, 分析影响总FPAR变化的主要因素以及直射FPAR与总FPAR之间的差异。结果表明: FPAR随叶面积指数(LAI)的变化存在饱和现象; 能见度为5, 15, 30 km时散射FPAR对总FPAR的贡献分别是52.6%, 29.3%和21.7%, 随能见度的变化, 直射FPAR与总FPAR间相对误差最大达到13.2%; 随太阳天顶角的变化, 直射FPAR与总FPAR间相对误差最大达到10.29%, 这一误差是由散射FPAR引起的。因此, 在进行植被冠层FPAR遥感反演建模时, 直射FPAR与散射FPAR需要单独建模, 总FPAR则需要根据由天气条件决定的直、散射辐射比例计算得到。
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3. 黑河流域植被FAPAR时间序列模拟分析与预测
盖颖颖,刘媛,范闻捷,徐希孺
北京大学学报(自然科学版)   
摘要824)      PDF(pc) (1350KB)(630)    收藏
以2001?2010年黑河全流域MODIS FAPAR产品为研究对象, 结合同期MODIS土地覆盖分类产品, 提取FAPAR随时间变化的趋势项、周期项及残差, 对趋势和周期成分建立自回归模型, 并结合卡尔曼滤波方法过滤反演误差噪声, 获取高质量的FAPAR时间序列数据。在此基础上, 进一步分析黑河全流域不同植被类型FAPAR时间序列的变化差异, 并选取具有不同植被季相变化特征的研究区, 利用该方法预测某一时刻该区域各像元的FAPAR。结果表明: 黑河流域不同类型植被的FAPAR都具有明显的季节变化特征; 受气候等条件的影响, 流域不同区域的同种植被存在差异。提出的时间序列分析与预测方法适用于不同植被类型, FAPAR预测结果与MODIS当日产品较为相似, 预测误差约为3%。
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4. 高光谱数据组分信息的盲分解方法
陶欣,范闻捷,徐希孺
北京大学学报(自然科学版)   
摘要556)      收藏
将基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)技术的盲分解方法(blindsignalseparation,BSS)应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。
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5. 不同叶面积指数反演方法比较研究
刘晓臣,范闻捷,田庆久,徐希孺
北京大学学报(自然科学版)   
摘要595)      收藏
以PROSAIL模型模拟数据和地面实测数据为基础,分别分析了土壤背景、冠层反射率非各向同性以及随机噪声等因素对几类代表性反演方法的影响(植被指数法、二阶微分法、模型反演法以及方向性二阶微分法)。结果表明在不同条件下,各类反演方法的反演精度差别较大。植被指数NDVI对几种因素的滤除能力都较差,反演精度最低;模型反演精度高于植被指数方法,但会受到土壤背景的影响;二阶微分方法虽然能部分消除土壤背景的影响,但受冠层反射率非各向同性的限制。文中提出的方向性二阶微分法能较好地消除土壤背景和冠层反射率非各向同性的影响,反演精度较前者有所提高,但二阶微分方法易受噪声影响。
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