海洋学研究
海洋學研究
해양학연구
JOURNAL OF MARINE SCIENCES
2014年
4期
27-34
,共8页
任广波%张杰%汪伟奇%耿延杰%陈妍君%马毅
任廣波%張傑%汪偉奇%耿延傑%陳妍君%馬毅
임엄파%장걸%왕위기%경연걸%진연군%마의
生物量遥感%HJ-1高光谱%植被指数%红边指数
生物量遙感%HJ-1高光譜%植被指數%紅邊指數
생물량요감%HJ-1고광보%식피지수%홍변지수
biomass remote sensing%HJ-1 hyperspectral image%vegetation indices%red edge position indices
湿地植被的生物量是湿地生态评价、保护和利用的重要基础数据,遥感技术已经成为湿地生物量高效、准确监测的重要手段.基于2013年9月的HJ-1高光谱遥感影像,应用准同步现场踏勘数据,通过单变量线性回归和多变量线性回归的方法,针对7种常用的窄波段植被指数和2种红边指数对黄河口芦苇和碱蓬生物量(地上干重)的估测能力进行了评价.结果表明:(1)单光谱指数变量情况下,对于芦苇,选择近红外827 nm波段和红635 nm波段简单植被指数(SRI)和线性插值红边指数(REP_ linear interpolation)取得了最佳的单变量回归结果,决定系数分别达到0.42和0.58;对于碱蓬,选择近红外807 nm波段和红692 nm波段的归一化差值植被指数(NDVI)、SRI和优化的土壤校正植被指数(OSAVI)取得了较好的回归结果,决定系数分别达到0.60,0.59和0.47;(2)多光谱指数变量情况下,以在单变量回归分析中取得较好结果的SRI和REP_ linear interpolation指数为变量,芦苇得到了与其生物量之间决定系数为0.71的高相关性;同时,以NDVI、SRI和OSAVI为变量,与碱蓬生物量的决定系数达到了0.66.
濕地植被的生物量是濕地生態評價、保護和利用的重要基礎數據,遙感技術已經成為濕地生物量高效、準確鑑測的重要手段.基于2013年9月的HJ-1高光譜遙感影像,應用準同步現場踏勘數據,通過單變量線性迴歸和多變量線性迴歸的方法,針對7種常用的窄波段植被指數和2種紅邊指數對黃河口蘆葦和堿蓬生物量(地上榦重)的估測能力進行瞭評價.結果錶明:(1)單光譜指數變量情況下,對于蘆葦,選擇近紅外827 nm波段和紅635 nm波段簡單植被指數(SRI)和線性插值紅邊指數(REP_ linear interpolation)取得瞭最佳的單變量迴歸結果,決定繫數分彆達到0.42和0.58;對于堿蓬,選擇近紅外807 nm波段和紅692 nm波段的歸一化差值植被指數(NDVI)、SRI和優化的土壤校正植被指數(OSAVI)取得瞭較好的迴歸結果,決定繫數分彆達到0.60,0.59和0.47;(2)多光譜指數變量情況下,以在單變量迴歸分析中取得較好結果的SRI和REP_ linear interpolation指數為變量,蘆葦得到瞭與其生物量之間決定繫數為0.71的高相關性;同時,以NDVI、SRI和OSAVI為變量,與堿蓬生物量的決定繫數達到瞭0.66.
습지식피적생물량시습지생태평개、보호화이용적중요기출수거,요감기술이경성위습지생물량고효、준학감측적중요수단.기우2013년9월적HJ-1고광보요감영상,응용준동보현장답감수거,통과단변량선성회귀화다변량선성회귀적방법,침대7충상용적착파단식피지수화2충홍변지수대황하구호위화감봉생물량(지상간중)적고측능력진행료평개.결과표명:(1)단광보지수변량정황하,대우호위,선택근홍외827 nm파단화홍635 nm파단간단식피지수(SRI)화선성삽치홍변지수(REP_ linear interpolation)취득료최가적단변량회귀결과,결정계수분별체도0.42화0.58;대우감봉,선택근홍외807 nm파단화홍692 nm파단적귀일화차치식피지수(NDVI)、SRI화우화적토양교정식피지수(OSAVI)취득료교호적회귀결과,결정계수분별체도0.60,0.59화0.47;(2)다광보지수변량정황하,이재단변량회귀분석중취득교호결과적SRI화REP_ linear interpolation지수위변량,호위득도료여기생물량지간결정계수위0.71적고상관성;동시,이NDVI、SRI화OSAVI위변량,여감봉생물량적결정계수체도료0.66.
