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基于遥感数据的鄱阳湖水体后向散射系数反演
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作者：
翟彦放 邱月 陈方圆 邬国锋 来源：城市勘测 年份：2016 文献类型 ：期刊 关键词： 后向散射系数 鄱阳湖 水质遥感反演 生物光学模型
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描述：水体后向散射系数是水体的重要光学特性之一,也是水质生物光学反演模型的重要参数之一,对其研究具有重要意义。利用2010年10月鄱阳湖实测水体后向散射系数、吸收系数和遥感光谱数据,建立基于生物光学模型的水体后向散射系数反演模型(420 nm,470 nm,510 nm,590 nm和700 nm),模型校准和验证阶段的决定系数分别为0.739~0.866和0.684~0.827,RMSE基本上均小于0.4。结果表明光谱数据和生物光学模型在反演鄱阳湖水体后向散射系数具有很大的潜力。
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全文：水体后向散射系数是水体的重要光学特性之一,也是水质生物光学反演模型的重要参数之一,对其研究具有重要意义。利用2010年10月鄱阳湖实测水体后向散射系数、吸收系数和遥感光谱数据,建立基于生物光学模型的水体后向散射系数反演模型(420 nm,470 nm,510 nm,590 nm和700 nm),模型校准和验证阶段的决定系数分别为0.739~0.866和0.684~0.827,RMSE基本上均小于0.4。结果表明光谱数据和生物光学模型在反演鄱阳湖水体后向散射系数具有很大的潜力。
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基于Landsat TM和ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演
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作者：
王庆 廖静娟 来源：地球信息科学学报 年份：2010 文献类型 ：期刊 关键词： 生物量 后向散射系数 散射模型 植被指数 湿地
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描述：作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中异物同谱的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×109kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。
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全文：作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中异物同谱的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×109kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。
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基于Landsat TM和ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演
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作者：
王庆 廖静娟 来源：地球信息科学学报 年份：2010 文献类型 ：期刊 关键词： 生物量 后向散射系数 散射模型 植被指数 湿地
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描述：作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中异物同谱的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×109kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。
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全文：作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中异物同谱的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×109kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。
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基于Landsat TM和ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演
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作者：
王庆 廖静娟 来源：地球信息科学学报 年份：2010 文献类型 ：期刊 关键词： 生物量 后向散射系数 散射模型 植被指数 湿地
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描述：作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中异物同谱的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×109kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。
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全文：作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中异物同谱的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×109kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。