【文献阅读】植被物候遥感监测研究进展

发布于 2021-11-25 19:48

植被物候的遥感监测方法:

1、阈值法(固定阈值法、动态阈值法、多参量阈值法):通过设定一组阈值(某个值或比值)提取植被物候期。
2、延迟滑动平均法:基于自回归滑动平均模型提出,以NDVI数据突然升高为标志。
3、拟合法:利用平滑模型函数(Logistic函数法、非对称高斯函数法、谐波函数法)拟合时间序列遥感数据提取物候信息。MODIS物候产品MLCD使用Logistic函数法拟合。
4、最大斜率法:利用NDVI曲线的显著变化点,即拟合曲线斜率最大最小的点提取物候信息。
5、累积频率法:地面观测数据→物候时期→NDVI→阈值→外推其他地区物候。
6、主成分分析法:多个影响物候变量主成分分析,第一主分量变化曲线特征检测物候变化。

植被物候遥感监测的验证方法:

1、实测数据法

1.1 指示物候期法:传统物候观测记录

  • 传统指示物候期法:只关注代表性植物的物候特征,遥感指示像元内整体物候特征。
  • 物候频率统计法:目标区域内所有植物某一物候现象发生日期的特定累积频率表征整体物候特征。
  • 频率分布型法:目标区域所有代表性植物物候日期组成混合样本,根据混合样本计算物候现象出现的频率,绘制经验频率和累计频率曲线,根据曲线波动阶段性,确定物候日期。

1.2 碳通量法:
植物生物量与植被物候之间强相关,利用与生物量相关的生理参量(净生态系统交换NEE、植物面积指数PAI、光合有效辐射分量FPAR、光合有效辐射PAR)的地面观测时序数据提取物候信息,并将其作为遥感物候监测数据的间接验证数据。碳通量观测站点数量、物候与生物量相关性、碳通量生理参量的提取精度都会影响该方法的验证质量。

1.3 传感器网络法:
计算摄像头视场内生态群落的相关值,与遥感获得NDVI、FPAR对比。有望取代地面人工物候观测方法。

2、物候模型法

2.1 气候经验模型:利用植被物候与气候之间的经验关系,建立环境因子(温度、水分、日照、纬度、地面观测数据等)驱动的物候模拟模型
2.2 碳吸收模型:以植物与环境通过光合和呼吸作用进行的碳交换为基础构建的物候模型。

问题:尺度转换问题、植被异质性

植被物候遥感监测的误差来源:

1、算法:
logistic函数法整体较好,但是接近裸土时不适用。很难从现有方法中挑选出进行大范围产品生产时能够对不同植被类型均具有较好适应性的统一算法。考虑采用差异化反演策略,针对不同植被类型、不同数据源选用不同算法,或者采用多种算法进行对比反演,从而构建出适应性更强、整体精度更高的算法。
2、遥感数据源:
时间分辨率:传感器时间分辨率、云、器件故障等影响,关键物候时间遥感数据的缺失对算法结果影响可能很大。
地表生态参量:依据LAI、EVI、NDVI、地表反射率等不同参量测算的物候时期结果差异较大。

参考文献:夏传福,李静,柳钦火.植被物候遥感监测研究进展[J].遥感学报,2013,17(01):1-16.

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