邢丽玮
- 作品数：4 被引量：37H指数：3
- 供职机构：首都师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家林业公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程更多>>
- 基于MODIS和GLAS数据反演多时序中国陆表植被空气动力学粗糙度
- 空气动力学粗糙度在众多的包含动量通量、显热通量和潜热通量的“陆面-大气”模式中,是一个非常重要的参数。植被是陆地生态系统的重要组成部分,准确地描述其空气动力学粗糙度特征是非常重要的。目前,多数“陆面-大气”模式通过建立粗...
- 邢丽玮
- 关键词：MODISGLAS
- 文献传递
- 基于高光谱与多光谱植被指数的洪河沼泽植被叶面积指数估算模型对比研究被引量：12
- 2013年
- 以洪河国家级自然保护区为研究区,2009年8月中旬,在研究区野外实测沼泽植物冠层的光谱反射率和叶面积指数(LAI),将地面实测的植物高光谱反射率以Landsat-5 TM波段范围为基准进行波谱重采样,以重采样后的光谱反射率计算多光谱植被指数,用几种常见的高光谱和多光谱植被指数建立估算沼泽植被叶面积指数的统计回归模型,对比这些模型的精度,选出最优模型。研究结果表明,用各植被指数建立的估算沼泽植被叶面积指数的回归模型分别为二次函数、对数函数或指数函数;各模型对沼泽植被叶面积指数的反演精度差别较大;在全波段高光谱植被指数中,用全波段归一化植被指数H-FNDVI(R930,R515)构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在常规高光谱植被指数中,用修正简单比率H-MSR构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在多光谱植被指数中,用多光谱归一化植被指数M-NDVI构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳。对比发现,由多光谱数据提取的植被指数构建的模型对研究区LAI的估算效果不太理想,而从实测高光谱数据提取的窄波段特有植被指数构建的估算沼泽植被叶面积指数模型表现出较明显的优势,表明窄波段植被指数更适合用来监测沼泽植被叶面积指数。
- 邢丽玮李小娟李昂晟周德民
- 关键词：沼泽植被指数叶面积指数
- 基于优选特征及月合成Landsat数据湿地提取研究被引量：5
- 2018年
- 针对Landsat卫星完整时间序列数据难以获取导致的湿地提取准确性较低和湿地提取最优特征不明确的问题,该文提出一种基于优选特征和月合成时间序列Landsat数据提取湿地的方法。通过月合成方法,利用Landsat7ETM+和Landsat8OLI数据构建Landsat 30m地表反射率、NDVI、NDWI和缨帽变换湿度分量的时间序列;利用随机森林算法和扩展的Jeffries-Matusita距离(JBh)优选对湿地提取贡献较大的特征,并基于优选特征提取湿地。结果显示:1)月合成方法有效地改善了条带和云覆盖造成的Landsat单景影像数据缺失问题;2)5月NDVI和6、8月NDWI以及5月TC-Wetness是区分永久性草本沼泽、水稻田、草地和旱地的最优特征;3)基于优选特征的湿地分类结果总体精度达到0.91,Kappa系数为0.89。特征优选减少了数据冗余,提高了运算效率,为提高湿地分类精度提供了理论基础。
- 邢丽玮邢丽玮王华斌唐新明王光辉
- 不同湿度指数在湿地分类中的对比研究被引量：17
- 2015年
- 为探讨不同湿度指数用于湿地信息提取的能力,选取7个常用的湿度指数(包括NDWI、MNDWI、RNDWI、EWI和缨帽变换的湿度分量等)作为指标,以达赉湖国家级自然保护区为研究区,利用2013年9月6日MODIS(MOD09Q1和MOD09A1)数据,采用支持向量机分类的方法,对研究区进行湿地与非湿地区分研究,并进行湿地亚类(沼泽、水体)的分类试验。分类结果的精度评价表明:1)湿地与非湿地区分能力最好的指数为基于缨帽变换的湿度分量TC-Wetness,制图精度达97%以上,用户精度达96%;2)对湿地亚类的分类结果表明,提取水体最好的指数为第一类湿度指数,以NDWIB4,B2为最优,提取沼泽最优的指数为缨帽变换的湿度分量(TC-Wetness),可以有效排除草地对沼泽提取的干扰。研究区分类结果总体精度最高为88.7%,但沼泽的提取精度仅为48%,说明利用遥感湿度指数一种指标难以满足湿地分类的需要,多指数结合以及地形和其他相关辅助数据的加入对提高湿地分类精度具有重要帮助。
- 邢丽玮牛振国张海英
- 关键词：MODIS
