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节水灌溉 2024年第3期 91-98页

作者：阙艳红吴苏姜明梁张成才李风波李炎朋河南中原光电测控技术有限公司郑州450047 中国电子科技集团公司第二十七研究所郑州450047 郑州大学水利与交通学院郑州450001 中国农业科学院农田灌溉研究所河南新乡453002

为了解决在夏玉米植株高度较高(>1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数据... 详细信息

为了解决在夏玉米植株高度较高(>1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数据,对植被覆盖下的土壤水分反演与精度验证进行研究;采用温度植被干旱指数(TVDI)、水云模型(WCM)以及引入MIMICS模型参数的改进水云模型(Improved WCM)3种方法进行土壤水分反演。其中,TVDI方法拔节期反演精度R2为0.50(10 cm)和0.42(20 cm),乳熟期反演精度R2为0.49(10 cm)和0.46(20 cm);WCM方法拔节期反演精度R2为0.53(10 cm)和0.44(20 cm),乳熟期反演精度R2为0.18(10 cm)和0.02(20 cm);Improved WCM方法拔节期反演精度为0.76(10 cm)和0.69(20 cm),乳熟期反演精度为0.78(10 cm)和0.74(20 cm)。采用引入MIMICS模型参数的改进水云模型方法得到的夏玉米2个生育期的反演效果,明显优于水云模型方法和温度植被干旱指数方法;3种方法的2个生育期反演精度均为10 cm高于20 cm。因此,引入MIMICS模型参数的改进水云模型方法更适合于玉米植株较高情况下的10 cm土壤含水量反演。

关键词：土壤水分多源遥感反演水云模型温度植被干旱指数TVDI MIMICS模型数据融合

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基于多源遥感的广西北部湾红树林生态系统健康评估

基于多源遥感的广西北部湾红树林生态系统健康评估

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作者：邓良超桂林理工大学

学位级别：硕士

红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。湿地生态系统健康评价是开展湿地资源保护与修复的重要前提和基础,红树林生态系统的健康评价对退化生态系统的修复具有重要意义。冠层叶绿素含量（Canopy Chlorophyll Content,... 详细信息

红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。湿地生态系统健康评价是开展湿地资源保护与修复的重要前提和基础,红树林生态系统的健康评价对退化生态系统的修复具有重要意义。冠层叶绿素含量（Canopy Chlorophyll Content,CCC）理化参数的大小以及冠层高度（h）结构参数的高低,不仅可以反映红树林的生产力,还可以对其健康情况进行判断。目前关于红树林的健康评估的研究容易忽略理化参数和结构参数信息,而在估测红树林理化参数和结构参数时往往缺乏合适的数据源和反演模型。因此,本文以北部湾地区为主要研究区,以苏屋、沙角村附近的红树林区域为典型研究区,选取珠海一号高光谱卫星（OHS）、哨兵2号（Sentinel-2A）、高分3号（GF-3）卫星和哨兵1号（Sentinel-1A）卫星光学和极化数据,对比光学数据分别联合辐射传输模型、堆栈机器学习回归算法估算CCC的精度,探究极化数据融合光学影像反演冠层高度的适用性,构建以压力-状态-响应（Pressure-State-Response,P-S-R）模型为基础的红树林生态系统健康评价指标体系评估广西北部湾红树林的健康状况。研究结果如下:（1）经过相关性分析及变量重要性评估进行特征变量优选。RSI、DSI和NDSI组合植被指数对红树林CCC的敏感性最高;GF-3和OHS的融合数据反演冠层高度的研究中,b17＿VV、b16＿VV和b6＿VV是对冠层高度估计的关键参数,反演的贡献率最高。（2）通过机器学习结合多源数据构建最优反演模型。通过将OHS数据与梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Tree,GBRT）集成学习回归模型相结合,可以高精度地反演红树林CCC,其精度（训练精度:RMSE=0.963μg/cm）优于随机森林（Random Forest,RF）模型和线性回归模型。此外,将GF-3和OHS数据进行融合后再联合极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting,XGBoost）机器学习回归算法,可以获得更加准确的反演冠层高度的拟合结果,从而达到更好的估算效果,R的精度达到了0.710,而RMSE的精度则达到了0.243m。（3）通过P-S-R模型对红树林生态系统健康进行评估。经过定量反演和遥感分类技术,本文确定了12类指标参数,并采用层次分析法（APH）来确定每个指标的权重,最终构建出项目层、因素层和指标层中各项指标的判断矩阵,其中每一层的CR均小于0.1,满足一致性检验的要求。通过CHI、PHI、SHI和RHI健康指数的计算和分析发现2019～2022年广西北部湾红树林生态系统处于健康状态,2023年处于较健康的状态,相比于其他年份下降了一个等级。

关键词：红树林 P-S-R模型评估冠层叶绿素含量冠层高度多源遥感反演

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