针对基于分形构建的空间尺度转换模型参数会随时间变化,为研究地物的尺度效应带来误差问题,提出通过对时序数据建模,实现分形参数在时间尺度上的应用。选取内蒙古自治区巴彦淖尔市的戈壁区为研究区,对该地区2015—2020年的GF-1宽幅相机(...针对基于分形构建的空间尺度转换模型参数会随时间变化,为研究地物的尺度效应带来误差问题,提出通过对时序数据建模,实现分形参数在时间尺度上的应用。选取内蒙古自治区巴彦淖尔市的戈壁区为研究区,对该地区2015—2020年的GF-1宽幅相机(Wide Field View,WFV)无云影像就各波段反射率依据分形理论分别构建时空尺度转换模型。结果表明,研究空间尺度变化在时间维上的规律是可行的,且GF-1 WFV红波段所构建的时空尺度转换模型拟合效果最优;戈壁区的反射率均值随尺度上推而增大;研究区GF-1 WFV红波段所构建的时空尺度转换模型表明,戈壁区反射率与时间尺度相关,且与时间表现出正相关规律。展开更多
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是植被生长状况的重要指标,反映了农田生态系统的生产力水平。以江苏省东台市水稻田为研究区,基于多时相高分一号WFV影像提取的水稻植被指数数据,结合样区同步测量的不同生长期水稻叶面积指数数据,利用...叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是植被生长状况的重要指标,反映了农田生态系统的生产力水平。以江苏省东台市水稻田为研究区,基于多时相高分一号WFV影像提取的水稻植被指数数据,结合样区同步测量的不同生长期水稻叶面积指数数据,利用随机森林算法构建研究区水稻LAI反演模型。研究结果表明:随机森林算法反演的研究区水稻LAI与实测验证值相关性较好,R2达到0.88,RMSE仅为1.03,能准确反映研究区水稻LAI生长季的变化趋势,不同时段LAI测量值与反演值相对误差均值为15%,且GF-1WFV影像对研究区水、路网的分辨能力较高,总体上适用于农田LAI的反演。展开更多
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF...归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。展开更多
文摘针对基于分形构建的空间尺度转换模型参数会随时间变化,为研究地物的尺度效应带来误差问题,提出通过对时序数据建模,实现分形参数在时间尺度上的应用。选取内蒙古自治区巴彦淖尔市的戈壁区为研究区,对该地区2015—2020年的GF-1宽幅相机(Wide Field View,WFV)无云影像就各波段反射率依据分形理论分别构建时空尺度转换模型。结果表明,研究空间尺度变化在时间维上的规律是可行的,且GF-1 WFV红波段所构建的时空尺度转换模型拟合效果最优;戈壁区的反射率均值随尺度上推而增大;研究区GF-1 WFV红波段所构建的时空尺度转换模型表明,戈壁区反射率与时间尺度相关,且与时间表现出正相关规律。
文摘叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是植被生长状况的重要指标,反映了农田生态系统的生产力水平。以江苏省东台市水稻田为研究区,基于多时相高分一号WFV影像提取的水稻植被指数数据,结合样区同步测量的不同生长期水稻叶面积指数数据,利用随机森林算法构建研究区水稻LAI反演模型。研究结果表明:随机森林算法反演的研究区水稻LAI与实测验证值相关性较好,R2达到0.88,RMSE仅为1.03,能准确反映研究区水稻LAI生长季的变化趋势,不同时段LAI测量值与反演值相对误差均值为15%,且GF-1WFV影像对研究区水、路网的分辨能力较高,总体上适用于农田LAI的反演。
文摘归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。
