检索结果-南通市图书馆

基于sentinel-1/2的土壤盐分含量反演研究

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干旱地区农业研究 2022年第5期40卷 252-259页

作者：马驰刘晓波辽宁省交通高等专科学校辽宁沈阳110122 中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司北京100024

本试验利用Gram-Schmidt(GS)变换将sentinel-1A雷达影像与sentinel-2a多光谱影像进行融合,并分析雷达影像、多光谱影像及融合影像各波段与吉林省白城市表层土壤含盐量的相关性,建立研究区土壤含盐量的反演模型,对研究区土壤含盐量进行... 详细信息

本试验利用Gram-Schmidt(GS)变换将sentinel-1A雷达影像与sentinel-2a多光谱影像进行融合,并分析雷达影像、多光谱影像及融合影像各波段与吉林省白城市表层土壤含盐量的相关性,建立研究区土壤含盐量的反演模型,对研究区土壤含盐量进行制图。研究结果表明:sentinel-1A的VH、VV波段后向散射系数与研究区土壤含盐量均呈显著正相关,可用作土壤盐碱化监测的遥感数据源;合适的数学变换可以提升sentinel-1A、sentinel-2a及融合影像与土壤含盐量的相关性,其中,sentinel-1A的VV波段与sentinel-2a第5波段融合后,其二次方变换与土壤含盐量的相关系数达到0.820;引入合适的盐分指数可以有效改善sentinel-2a及融合影像与土壤含盐量的相关性,其中,融合影像的盐分指数(D_(2)D_(4))/D与土壤含盐量相关系数达到0.889;利用融合影像及盐分指数(D_(2)D_(4))/D建立的研究区土壤含盐量反演模型Y=86.260X-66.206X^(2)-5.312,模型决定系数达到0.791,均方根误差为1.884 g·kg^(-1),表明将sentinel-1A雷达影像与sentinel-2a多光谱影像进行融合来提升土壤含盐量反演精度的方法切实可行。

关键词：土壤含盐量反演 sentinel-1A sentinel-2a Gram-Schmidt变换

基于sentinel-2的江苏省植被生物物理特征反演

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环境科学学报 2022年第1期42卷 70-79页

作者：闫丹丹李静泰薛媛媛戚丽萍栾兆擎南京林业大学生物与环境学院南京210037 南京林业大学南方现代林业协同创新中心南京210037

sentinel-2作为新型独特的光学对地观测遥感卫星,因拥有对植被生物监测的红光边缘波段而备受关注.植被生物物理特征对监测植被生长状况及研究全球碳氮循环过程等都具有重要意义.然而,在小尺度上利用统计模型方法进行植被理化参数反演的... 详细信息

sentinel-2作为新型独特的光学对地观测遥感卫星,因拥有对植被生物监测的红光边缘波段而备受关注.植被生物物理特征对监测植被生长状况及研究全球碳氮循环过程等都具有重要意义.然而,在小尺度上利用统计模型方法进行植被理化参数反演的研究比较多,在大尺度上利用生物物理参数快速、高精度反演的研究较少.因此,本文以江苏省为研究区,对2019—2020年sentinel-2a/B数据进行预处理和分析,利用SNAP中的生物物理量处理器模块,快速、高精度反演江苏省5类生物物理指标(叶面积指数、光合有效辐射吸收率、叶绿素含量、冠层含水量和植被覆盖度).结果表明:①江苏省北部、中部及沿海地区的叶面积指数、光合有效辐射吸收率、叶绿素含量、植被覆盖度和植被冠层含水量均较高,而西南地区植被长势较差;②徐州、连云港、盐城、南通4个市的5类生物量指标均明显高于其他城市.以上分析表明植被生长状况主要受到区域温度、水源及地势的影响,除此之外还会受到城市化水平、国家政策的影响.本研究结果与江苏省土地利用程度和植被分布结果相吻合,该研究思路与方法可为区域大尺度植被生态环境特征研究提供技术参考和解决思路.

关键词：植被生物量 sentinel-2a 江苏遥感反演

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黑土区土壤有机质和全氮含量遥感反演研究

地理科学 2022年第8期42卷 1336-1347页

作者：郑淼王翔李思佳张丽宋开山吉林师范大学旅游与地理科学学院吉林四平136000 中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102

以东北典型黑土区耕地为研究区,以sentinel-2a(全球环境与安全监测计划的第二颗卫星,于2015年6月23日发射)影像作为数据源,构建光谱指数,分别采用多元逐步线性回归(Multiple Stepwise Linear Regression,MSLR)和随机森林(Random Forest,... 详细信息

以东北典型黑土区耕地为研究区,以sentinel-2a(全球环境与安全监测计划的第二颗卫星,于2015年6月23日发射)影像作为数据源,构建光谱指数,分别采用多元逐步线性回归(Multiple Stepwise Linear Regression,MSLR)和随机森林(Random Forest, RF)算法建立土壤有机质(SOM)和土壤全氮(STN)预测模型,并采用十折交叉验证方法评估模型的性能。研究对比分析了不同气候、土壤类型和地形下土壤有机质和全氮的空间分布差异。研究表明:①海伦示范区的SOM和STN含量最高,其年均温最低,高程最高,年降水量多,SOM含量升高,其年均温最低,年降水量多,STN含量升高;②与基于多元逐步线性回归算法建立的SOM和STN预测模型相比,随机森林算法建立的SOM和STN预测模型,有着更高的精度和稳定性;③运用RF算法建立的SOM反演模型的R^(2)为0.96,均方根误差为5.49 g/kg,STN反演模型的R^(2)为0.95,均方根误差为0.27 g/kg;④不同示范区统一建立SOM和STN预测模型,有助于提高预测精度,实现跨区域建模与制图。

关键词：土壤有机质(SOM) 土壤全氮(STN) 多元逐步线性回归随机森林 sentinel-2a

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基于sentinel卫星影像的土地利用类型提取——以丽水市莲都区为例

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森林工程 2022年第2期38卷 54-61页

作者：陈媛媛雷鸣王泽远杨舒洁南京林业大学土木工程学院南京210037

为研究光学遥感和微波遥感数据在城市森林信息提取中的互补性,该文采用sentinel-1A雷达影像与sentinel-2a光学影像,基于面向对象决策树的方法和不同的特征组合策略(①sentinel-2a的7个可见光波段;②sentinel-2a的7个可见光波段加入5、6... 详细信息

为研究光学遥感和微波遥感数据在城市森林信息提取中的互补性,该文采用sentinel-1A雷达影像与sentinel-2a光学影像,基于面向对象决策树的方法和不同的特征组合策略(①sentinel-2a的7个可见光波段;②sentinel-2a的7个可见光波段加入5、6、7红边波段;③方案2中10个波段加入sentinel-1A的VV、VH后向散射系数;④方案3中所有波段加上纹理特征、植被指数等共34个波段)对浙江省丽水市莲都区进行土地利用分类和比较。结果发现,sentinel-2a的红边波段引入后森林的用户精度提高了15.32%,雷达后向散射信息使总体精度提高4.55%,但对森林的提取并无影响;当融合红边指数、后向散射、纹理特征和植被指数进行分类时,研究区域总体分类精度与单个地类的分类精度均有明显提高,总体精度达到90.06%,Kappa系数达到0.8207。文中实验证明了融合sentinel-1A与sentinel-2a多源数据对森林覆盖度高的区域进行分类和信息提取是较为可靠的思路。

关键词：城市森林 sentinel-1A sentinel-2a 多源数据特征组合

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植被指数模型估算干旱区稀疏光合/非光合植被覆盖度

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遥感信息 2022年第3期37卷 57-64页

作者：骆义峡姬翠翠李晓松徐金鸿杨雪梅重庆交通大学重庆400074 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094 甘肃省治沙研究所兰州730070

定量估算干旱与半干旱地区的稀疏光合与非光合植被覆盖度(f_(PV)和f_(NPV))可为土地荒漠化研究和生态系统研究提供重要信息,同时获取f_(PV)和f_(NPV)有助于为土地退化监测和土地管理提供重要的数据支撑。选取典型干旱区的稀疏植被为研... 详细信息

定量估算干旱与半干旱地区的稀疏光合与非光合植被覆盖度(f_(PV)和f_(NPV))可为土地荒漠化研究和生态系统研究提供重要信息,同时获取f_(PV)和f_(NPV)有助于为土地退化监测和土地管理提供重要的数据支撑。选取典型干旱区的稀疏植被为研究对象,基于sentinel-2a多光谱影像及地面实测纯净端元光谱数据获取影像及纯净端元归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、优化的叶绿素吸收指数(modified chlorophyll absorption ratio index,MCARI)、干枯燃料指数(dead fuel index,DFI)和红边叶绿素指数(red-edge chlorophyll index,CI red-edge),构建DNVI-DFI、MCARI-DFI、CI-DFI 3个像元三分模型,并采用NDVI、DFI和比值土壤指数(ratio soil index,RSI)构建线性植被指数模型。经过地面实测植被覆盖度分析评价构建模型精度,得到如下结论:NDVI-DFI模型相较于MCARI-DFI、CI-DFI模型表现出更好的估算效果,f_(PV)估算的RMSE为0.0590(R^(2)=0.7738),f_(NPV)估算的RMSE为0.0510(R^(2)=0.8);NDVI-DFI模型中融入RSI指数构建的线性植被指数模型可以提高f_(PV)和f_(NPV)的估算精度,f_(PV)估算的RMSE为0.0524(R^(2)=0.7764),f_(NPV)估算的RMSE为0.0444(R^(2)=0.8115),精度分别提高11.2%和12.9%。因此,融入RSI指数的NDVI-DFI线性植被指数模型可以有效地估算典型干旱区稀疏植被的f_(PV)和f_(NPV)。该文的研究为NPV覆盖度的定量估算提供更可靠的理论基础。

关键词： sentinel-2a 光合/非光合植被像元三分模型线性指数模型

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基于多源遥感影像的青海云杉和祁连圆柏分类

遥感技术与应用 2020年第4期35卷 855-863页

作者：李萌年雁云边瑞白艳萍马金辉兰州大学资源环境学院甘肃兰州730000

青海云杉和祁连圆柏是祁连山自然保护区的优势种,提取两种类型树木的空间分布对保护区森林资源的管理和监测方面有重要意义。使用sentinel-2a(S2)、sentinel-1A(S1)、Landsat-8(L8)3种遥感影像及来自SRTM DEM的地形数据,基于随机森林分... 详细信息

青海云杉和祁连圆柏是祁连山自然保护区的优势种,提取两种类型树木的空间分布对保护区森林资源的管理和监测方面有重要意义。使用sentinel-2a(S2)、sentinel-1A(S1)、Landsat-8(L8)3种遥感影像及来自SRTM DEM的地形数据,基于随机森林分类方法,设置8种组合方案共22个特征变量,以祁连山东段的甘肃连城自然保护区为例,对青海云杉和祁连圆柏进行分类试验。结果表明:融合sentinel-1A(S1)数据的VV和VH两种后向散射信息的精度最高,达到92.85%,比使用单一影像Landsat-8提高了11.64%。实验表明:结合多源遥感影像的不同波段信息是提高森林类型分类精度的有效手段,有助于复杂山区森林资源调查、植被信息提取等需求。

关键词： sentinel-2a 特征变量随机森林信息提取连城自然保护区

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基于多源遥感数据的CNN水稻提取研究

国土资源遥感 2020年第4期32卷 97-104页

作者：蔡耀通刘书彤林辉张猛中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业局重点实验室长沙410004 中南林业科技大学林学院长沙410004

水稻是中国种植面积最广泛的粮食作物之一,适时、准确的水稻识别与监测对于国家粮食安全和农用地空间格局演变具有重要意义。基于水稻物候关键期的多时相sentinel-2a光谱数据、植被指数、植被丰度以及基于Landsat8反演得到的地表温度(la... 详细信息

水稻是中国种植面积最广泛的粮食作物之一,适时、准确的水稻识别与监测对于国家粮食安全和农用地空间格局演变具有重要意义。基于水稻物候关键期的多时相sentinel-2a光谱数据、植被指数、植被丰度以及基于Landsat8反演得到的地表温度(land surface temperature,LST),采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)算法对高异质化的长株潭核心区的水稻进行了提取,并得到了对应的水稻填图。研究结果显示,利用多时相多源遥感数据通过CNN算法能够有效提取高异质化程度区域的水稻信息,水稻分类总体精度(overall accuracy,OA)和Kappa系数分别达到了92%与0.90以上。该文提出的基于CNN的水稻信息识别方法,能够为改善与提高异质化程度较高区域水稻信息提取的精度提供行之有效的技术与途径。

关键词：水稻 sentinel-2a Landsat8 CNN 长株潭地区

基于客观阈值与随机森林Gini指标的水体遥感指数对比

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遥感技术与应用 2020年第5期35卷 1089-1098页

作者：王一帆徐涵秋福州大学环境与资源学院空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116 福州大学遥感信息工程研究所福建省水土流失遥感监测评价重点实验室福建福州350116

利用福建福州、西藏尼玛和澳大利亚弗伦奇3地代表不同水体类型的sentinel-2a MSI和Landsat-8 OLI数据,采用客观阈值法(0阈值)和随机森林重要性评估法,比较和分析了改进型归一化差值水体指数(Modified Normalized Difference Water Index... 详细信息

利用福建福州、西藏尼玛和澳大利亚弗伦奇3地代表不同水体类型的sentinel-2a MSI和Landsat-8 OLI数据,采用客观阈值法(0阈值)和随机森林重要性评估法,比较和分析了改进型归一化差值水体指数(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)、自动水体提取指数(Automated Water Extraction Index,AWEI)和水体指数2015(Water Index 2015,WI2015)这3种世界常用的水体指数之间的差异。从水体增强的效果来看,MNDWI增强的水体不仅具有丰富的信息还具有鲜明的对比度,AWEI和WI2015增强的水体信息的对比度相对偏弱。精度验证表明:3种指数提取的水体精度都较高,但MNDWI在3个地区的平均总精度略高于WI2015和AWEI,3者的平均总精度分别为91.83%、91.16%和90.07%。在提取细小水体方面,MNDWI的能力强于其他2种指数,在阴影较为明显的高原山地区域,MNDWI提取水体的效果优于AWEI和WI2015。进一步采用随机森林的Gini指标进行的重要性评估表明,MNDWI在区分水体和非水体的分类中表现出了很强的重要性,尤其在sentinel-2a MSI数据中表现得更为突出,而WI2015和AWEI的重要性则相对较弱。

关键词：水体指数随机森林 Gini指标 sentinel-2a Landsat-8 评估

松嫩平原水体叶绿素a、悬浮物及盐分浓度遥感反演研究

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节水灌溉 2022年第7期 95-101页

作者：马驰辽宁省交通高等专科学校沈阳110122

为了探究sentinel-2a遥感数据对水体叶绿素a、悬浮物、盐分浓度的探测能力,以sentinel-2a遥感影像为数据源,结合松嫩平原河流、湖泊水体采样的实验室化验数据,引入归一化植被指数、悬浮物指数、盐分指数等作为反演因子,采用相关性分析... 详细信息

为了探究sentinel-2a遥感数据对水体叶绿素a、悬浮物、盐分浓度的探测能力,以sentinel-2a遥感影像为数据源,结合松嫩平原河流、湖泊水体采样的实验室化验数据,引入归一化植被指数、悬浮物指数、盐分指数等作为反演因子,采用相关性分析的方法,利用SPSS软件建立了研究区水体叶绿素a、悬浮物、盐分3种水质参数的反演模型,并对松嫩平原3种水质参数进行制图。研究结果表明:松嫩平原水体叶绿素a、悬浮物、盐分浓度与sentinel-2a影像反射率呈正相关性,相关系数分别在第8波段、第5波段、第9波段出现峰值,相关系数分别达到0.688、0.664、0.780;引入归一化植被指数、悬浮物指数、盐分指数等波段组合可有效削弱遥感影像中噪声的影响,显著改善与水体叶绿素a、悬浮物、盐分的相关性,相关系数分别达到了0.862、0.751、0.876。在此基础上建立松嫩平原水体叶绿素a、悬浮物、盐分浓度反演模型,并得到以下结论:通过一元二次建模方法建立的3种水质参数反演模型的决定系数R2最大,分别达到0.887、0.765、0.848,高于对数、倒数、指数、幂函数等反演模型;水质制图结果显示,松嫩平原的连环湖、向阳湖、大庆水库及嫩江干支流水域的叶绿素a、悬浮物及盐分等水质参数浓度较低,水质较好。

关键词：叶绿素a 悬浮物盐分 sentinel-2a 水质遥感反演松嫩平原