黑河流域叶面积指数_LAI_空间尺度转换
mingci
针对LAI 的空间尺度转换已开展了不少研究，大部分的研究是针对遥感数据LAI 反演结果的验证展开的. 大尺度较低空间分辨率遥感数据LAI 产品的验证，往往通过较高空间分辨率遥感数据反演的LAI尺度转换来进行; 或者利用野外实地测量点的LAI，研究从样地到像元的空间尺度转换，对遥感反演的LAI 进行验证. 目前实现中低分辨率LAI 反演结果验证的主要方法是以较高分辨率影像为中介，先用地面数据验证较高分辨率遥感数据的LAI，再把较高分辨率的LAI 通过升尺度转换为与中低分辨率相同的数据，实现对中低分辨率LAI 产品的验证实地测量方法：结合森林分布图和实地考察并考虑到山区地形影响,在每个试验区选择地势较为平坦的且密度分布较均匀地区作为测量的样区,样区大小至少保证在100m×100m,相应于ETM+多光谱影像3×3个像元。
在每个样区内选择有代表性的测点4~6个,对每个测点进行4次叶面积指数测量,4次测量的平均值为该测点的叶面积指数值,取每个样区所有测点的均值为该样区的叶面积指数。
同时用GPS测量并记录该测点的经纬度。
尺度转换模型5.1空间尺度转换总体技术流程本文对于LAI的空间尺度转换研究是通过对由两种不同途径由ETM遥感影像获取的960m分辨率的LAI图像进行比较分析来实现的。
一是分布式LAI,即LAID(Distribut-ed LAI)。
LAID是通过把30m分辨率的ETM LAI图直接平均重采样为960m所生成的。
二是集总式LAI,即LAIL(Lumped LAI),考虑到没有同步获取的粗分辨率影像(如MODIS),并避开不同传感器的光谱分辨率等差异的影响因素,直接利用30m分辨率ETM图像的植被指数图像,首先进行空间重采样生成960m植被指数图,再利用LAI-VI算法进行LAIL制图。
该尺度转换是由30m LAI空间尺度向1km的空间尺度进行转换,即向上空间尺度转换(Up-scal-ing),应用目标是针对MODIS以及VEGETA TION1km空间分辨率的LAI产品校正。
黑河流域叶面积指数的遥感反演
状 况 最有 价 值 的是 植 被 指 数 【 ， 常用 的植 被 指 数 ４最 Ｊ 有 归 一 化 植 被 指 数 （ＮＤＶＩ） 、比 值 植 被 指 数 （Ｓ ） Ｒ 。卫 星 资料 在 国 内外 宏 观植 被研 究 中已经 得 到 广泛 应 用 【 ， 于各 种 植 被指 数 和 Ｌ １ 鉴 Ｊ ＡＩ的 关 系 是 经验 性 的 ， 具有 很 强 的地域 性 和时 效性 ， 函数具 有
很 大 的不 确定 性 ， 要不 断调 整参 数 ［６。 需 ５ Ｊ ，
其 它 ６个 波段 的地 表反 射率 【 ． 】 ｌ １ 。 Ｌ ＡＩ数 据是 ２ ０ ０ ２年 ８月 下旬 使 用 ＴＲ Ｃ仪 器 Ａ
采集的 ３ ９个 野外 实 测值 【 ６，主 要集 中于大 野 口附 １】 ． 近 气象 站 ｌ 区和张 掖绿 洲平 原 区。采 集 数据 天气 状 Ｉ Ｉ
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产生 较大 影 响 ， 此 除 ＮＤＶ 、 Ｒ 外 ， 中 还 采 用 因 ＩＳ 文
度， 旨在 找到 较 好反 演黑 河流 域 Ｌ ＡＩ的方 法 。
１ 研 究 方 法 及 途径
研 究使 用 的遥 感 影像 是 １ ９ ９ ９年 ７月 ３ １日摄取
叶面积指数LAI测量规范
“黑河综合遥感联合试验”中游试验简明观测规范
叶面积指数（LAI）测量规范
直接测量法：
方法简介：LAI直接测量方法，即测量单位地表面积的叶面积总数，再根据LAI的定义计算出地块的LAI。
物品准备：密封袋、标签、16根细钢钎、5根绳子、20米以上长度卷尺、剪刀、手套、GPS、相机、文具夹、记录表格、记号笔、铅笔等用品。
采样前工作
根据样品量的多少选择不同规格的密封袋，填写标签并贴到密封袋上。
根据植被的高度和覆盖度确定采样点的多少，利用四根细钢钎、细绳、卷尺制作样方框。
样方布置及实验方案：
在每个地块随机布点，要求布2个点进行地面数据的测量。
每个点的范围为6平方米（2*3米）：
1)查出每个点内的实有株数，两个点的株数进行平均，计算出样点6平方米范围内的作物株
数(N)。
2)在每个样点范围内，选择10棵玉米，一块地测量20棵玉米。
按叶片从下到上的顺序，测
量每片叶子的长和宽（叶子的最宽值）。
3)在每个地块内随机选择玉米3颗（要求选择玉米株有代表性，分别选择长势好的，一般长
势的，长势差的各1棵），对每颗玉米的每片叶子，测量长宽值，用LAI3000叶面积仪或照
相法或激光叶面积仪测量每颗玉米的每个叶片的叶面积，根据叶片的长宽值与面积，计算
由长宽计算面积的似合系数。
将所有叶片的似和系数进行平均，得到总的似合系数，根据
总的拟合系数，计算地块所测量的20株玉米的叶面积，平均得到每株玉米的叶面积(A)。
N A
4)根据定义计算每个地块的叶面积指数：(*)/6。
黑河流域参考蒸散量的时空变化特征及影响因素的定量分析
摘要： 利用黑河流域及周边地区 14 个气象站的 1960 —2009 年逐日气象资料， 基于 FAO 推荐的 PenmanMonteith 模型分析了黑河流域近 50 a 来潜在年、季参考蒸散量 ET0 的时空分布特征， 同 时利用敏感分析计算了流域内不同区域典型气象站 ET0 对各气候要素的敏感系数， 并结合各气 候要素的多年相对变化定量探讨了导致 ET0 变化的主导因素。结果表明： 黑河流域年 ET0 表现 出明显的南北差异， 亦即从南到北呈增大趋势， 上游祁连山区年 ET0 约 568～ 700 mm， 中游走廊 平原约 800～ 900 mm， 下游的金塔、 鼎新一带约 1 000 mm， 额济纳地区则高达 1 150 mm 以上。各 季节 ET0 亦呈北多南少特征， 且 ET0 的年内分布以夏季最多， 春季次之， 秋冬最少。 近 50 a 来， 黑河流域年、季平均 ET0 整体呈减小趋势， 但亦存在区域差异， 其中上游 ET0 略有增加， 而中下 游以减小趋势为主。就年平均敏感系数而言， 上游的托勒站和中游的高台站皆对相对湿度敏感 性最强， 而下游的额济纳旗对平均风速最为敏感 。 不同站点各季节 / 月 ET0 对气候要素的敏感 性有所差异。风速是引起 ET0 变化的主导因素， 相对湿度和日照时数的贡献则较小 。 关 键 词： 参考蒸散量； 敏感系数； 风速； 黑河流域 文献标志码： A 文章编号： 1000 － 3037 （ 2012 ） 06 － 0975 － 15 中图分类号： P426． 2
， Monteith 模型为 本文利用黑河流域主要气象站点近 50 a 来逐日观测资料， 以 Penman基础， 结合 ArcGIS 反距离加权（ IDW） 空间插值， 研究黑河流域参考蒸散量的空间分布及时间 ， 比较流域内不同区域典型气象站点年、 变化特征 同时利用敏感性分析和气候要素的相对变化， 季 ET0 对各气候要素的敏感性， 定量揭示不同气候要素变化对 ET0 变化的贡献差异， 是准确估算 ， 、 黑河流域作物需水量的前提 对加强农业灌溉效率 调整水资源利用结构及优化水资源配置有重 同时有助于揭示黑河流域水循环的特征及机制， 是流域水科学集成研究的重要部 要的现实意义， ， 、 分 亦可为建立流域水问题的应对策略 开发水资源管理决策系统提供理论依据。
遥感综合观测与模型集成研究为黑河流域生态环境保护与可持续发展提供科技支撑
遥感综合观测与模型集成研究为黑河流域生态环境保护与可持续发展提供科技支撑本文刊载于《中国科学院院刊》2020年第11期“中国科学院野外台站”车涛李弘毅晋锐盖迎春谭俊磊张阳任志国王旭峰李新中国科学院西北生态环境资源研究院中国科学院黑河遥感试验研究站黑河流域是我国第二大内陆河流域，面积约 14.3万平方公里。
在黑河流域从上游至下游，形成了以水为纽带的多元自然景观，包括冰川、积雪、冻土、草原、森林、河流/湖泊、绿洲、戈壁、沙漠等。
黑河流域寒区旱区并存，上游属于极端寒冷环境，而下游属于极端干旱环境。
黑河流域历史悠久，早在汉朝时期这里已经有大规模的农田水利设施。
多元的自然景观与复杂的人文过程交织在一起，使得黑河流域成为开展星机地综合遥感观测与模型集成的理想天然地球科学实验室。
近年来，随着气候变化与经济发展，黑河流域出现了一系列的生态环境问题。
例如：黑河流域上游冰雪、冻土快速退化，过度放牧和矿产开发对上游高寒生态系统造成了严重的影响和破坏；中下游农业灌溉与生态用水矛盾突出，曾经一度随着上中游人口增加与耗水增多，大幅挤占下游生态用水，最终导致下游天然绿洲大面积萎缩、居延海干涸、沙尘暴频发等严重的生态灾难。
虽然通过行政手段制定了中、下游分水方案，使得下游的生态得到了一定的恢复，但是黑河流域仍然面临着严重的生态环境问题，威胁着该区域的可持续发展。
当前急需流域尺度的立体化网络化的综合观测与模型集成研究来科学评估和指导黑河流域的可持续发展，并为寒旱区内陆河流域科学管理提供支撑。
中国科学院黑河遥感试验研究站（以下简称“黑河遥感站”）围绕黑河流域生态环境保护与流域可持续发展，致力于生态水文要素综合监测与模型集成研究，建立了涵盖上、中、下游的流域尺度水文气象综合观测体系，发展和生产了一批寒旱区遥感数据产品，改进和开发了一系列针对寒旱区过程的生态、水文模型，支撑了黑河流域水资源管理与优化、生态保护与修复等相关政策制定。
1构建了黑河流域生态水文观测综合观测系统流域观测系统是流域科学研究中的新手段，兼顾流域中水文、生态、气象等观测的时空尺度，地面观测与遥感观测相配合，从流域整体的角度出发考虑观测的代表性，将监测与控制试验并重，重视新兴观测手段与信息系统和模型的高度集成。
基于GF-1 WFV数据森林叶面积指数估算
基于GF-1 WFV数据森林叶面积指数估算李晓彤;覃先林;刘树超;孙桂芬;刘倩【摘要】以国产高分一号(GF-1)宽幅数据(wide field of view,WFV)为数据源,采用简单生物圈模型2(simple bio-sphere model2,SiB2)对黑龙江省漠河县森林植被叶面积指数(leaf area index,LAI)进行估算,并与增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)线性模型的估算结果进行对比,结合地面实测LAI数据分别对这2种模型估算结果进行精度评价.结果表明,采用EVI线性模型估算LAI,决定系数R2为0.582,均方根误差(root mean square er-ror,RMSE)为0.701;而采用SiB2模型估算LAI,R2为0.798,RMSE为0.358,均比EVI线性模型有所改善.该研究发现,结合中高空间分辨率的GF-1 WFV数据,SiB2模型更适宜于该研究区森林植被的LAI反演.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2019(031)003【总页数】7页(P80-86)【关键词】GF-1WFV数据;SiB2模型;LAI;EVI线性模型【作者】李晓彤;覃先林;刘树超;孙桂芬;刘倩【作者单位】中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术实验室,北京 100091;中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术实验室,北京 100091;中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术实验室,北京 100091;中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术实验室,北京 100091;中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术实验室,北京 100091【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言叶面积指数(leaf area index，LAI)是指单位绿叶面积在单位地表面积上的总和[1]，是植被结构特征的重要参数，同时也与植被的光合、呼吸和蒸腾作用等重要生理过程密切相关。
基于MOdis数据的黑河流域NPP变化研究
3.研究方法
3.1一元线性回归分析 运用一元线性回归的方法来分析变化程度，是研究植被长时序增长 变化趋势的重要方法，对一组时间自变量与NPP自变量，可以用如下 模型表示：
式中变量i为1-11，分别对应2000-2010年NPP序 列度， ，取NP值Pi表为示11第，i其年中的，NPSPL值OP；E>n0为则研说究明的NP时P在间1序1年列里的是长 变化增加的，反之则是减少的。
3.研究方法
3.2 .2Mann-Kendall趋势检验 根据时间序列长度 n值大小的不同，显著性检验统计量的选 取有所不同： 当n <10时，直接使用统计量S进行双边趋势检验。在给定显 著性水平α下，当n≥10时，统计量S近似服从标准正态分布， 这时需要构造一个新的统计量Umk来进行检验，公式如下：
Umk收敛于标志正太分布，原假设该序列无趋势，采用双边检验趋势，在给 定显著性水平α下，如果 U> Uα/2则拒绝原假设，认为原序列存在显著趋势，否 则接受原假设认为序列趋势不显著。如果 U> 0 ，则认为序列存在上升趋势，U= 0 ，无趋势，U< 0认为序列存在下降趋势。
3.研究方法
3.3相关分析 相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之
3.研究方法
3.2 .1Sen趋势分析 Sen趋势度是经过计算序列的中值，可以避免噪声
干扰，但其不能实现序列趋势的显著性检验，因 此结合Mann-Kendall方法，可以完成对序列显著 性的检验。Sen趋势度计算公式：
使用趋势度β来判断时间序列趋势的升降，当 β> 0 时，时间序列呈上升的 趋势，反之呈下降的趋势。
基于MODIS数据的黑河流域NPP时空变化研究
答 辩 人：杨安邦 指导教师：李 净
黑河流域40多年来生态环境变化驱动力分析及对策
第21卷 第10期干 旱 区 资 源 与 环 境Vol.21 No.10 2007年10月Journal of A rid Land Res ources and Envir on ment Oct.2007文章编号:1003-7578(2007)010-043-05黑河流域40多年来生态环境变化驱动力分析及对策3王海青,张勃(西北师范大学地理与环境科学学院,兰州730070) 提 要:结合黑河流域40多年来水文,社会经济等方面的资料,采用趋势分析法估算人为因素对流域地表径流的影响,通过相关和主成分分析等数学方法分析人类活动诸因子与流域地表径流之间的关系。
研究结果表明:随着从上游至中下游的顺序,各水文站年径流量差积曲线先上升,而后呈长时期连续下降的趋势,而且顺河流方向越往下,曲线的坡度越明显,即径流量减少的趋势越明显,但黑河干流上游地表径流在过去的几十年里并没有减少,且有一定程度的增加,这说明各水文站径流的差积曲线主要是由于人类活动的影响,导致下游生态环境受损。
关键词:差积曲线;趋势分析;主成分分析;径流量;黑河中图分类号:X171.1 文献标识码:A环境问题是全球变化研究的主题,环境变化受人类活动的影响,人类活动越是改变,支配甚至是取代自然生态系统,就越会增加气候和环境变化的脆弱性。
尤其对中国西部生态脆弱区而言,人类活动对生态与环境的影响更加突出和明显。
黑河流域是我国西北干旱、半干旱地区第二大内陆河流域,流域面积约14万k m2。
受气候与人类活动的影响,黑河流域日益恶化,其中以下游地区最为突出,主要表现在河流下泄水量日益减少,河道断流加剧,荒漠区终端湖泊的干涸,地下水位下降。
黑河下游狼心山断面断流日间愈来愈长。
黑河下游断流时间由50年代的约100天延长至现在的近200天。
西、东居延海水面面积50年代分别是267k m2和35km2,已先后于1961年和1962年干涸。
下游地区河流水量的减少以及地下水位的下降直接导致根系较浅的荒漠植被大量枯死、退化。
玉米农田生态系统蒸散发模型参数优化
2022年1月灌溉排水学报第41卷第1期Jan.2022Journal of Irrigation and Drainage No.1Vol.4133文章编号：1672–3317（2022）01-0033-08玉米农田生态系统蒸散发模型参数优化邱中齐1，周琳琳1，刘红娟1，田强龙1，赵子敬1，张晓梅2，魏国孝1*（1.兰州大学资源环境学院，兰州730000;2.会宁县太平店镇人民政府农业农村综合服务中心，甘肃白银730799）摘要：【目的】在无法根据实测值得到具体模型参数的地域，对经验参数进行优化以提高区域蒸散发模型的精度。
【方法】通过黑河流域生态水文过程综合遥感试验水文气象观测数据集中的大满超级站气象要素梯度观测系统的数据，研究玉米农田生态系统的蒸散发模型优化问题。
采用差分进化自适应算法，以潜热通量和感热通量为优化目标，引入能量闭合因子对模型参数的优化，核心思想为贝叶斯理论，通过构造多条马尔科夫链来估计参数的后验信息；引入传统评价指标包括决定系数（R 2）、线性回归斜率、均方根误差（RMSE ）、一致性指数（IA ）、纳什系数（NSE ），对Shuttleworth-Wallace 原模型和优化后模型的潜热通量和感热通量的模拟性能进行评价。
【结果】模型校准期，优化后模型相对于Shuttleworth-Wallace 原模型在模拟潜热通量时，均方根误差降低52.46%，一致性指数提高17.3%；优化后模型在模拟潜热通量时，纳什系数达到0.82。
在模拟感热通量时，优化后模型相对于Shuttleworth-Wallace 原模型的评价指数提高不明显。
模型验证期，优化后模型相对于Shuttleworth-Wallace 原模型在模拟潜热通量时，均方根误差降低50.51%，一致性指数提高14.46%；优化后模型模拟潜热通量时，纳什系数达到0.80。
在模拟感热通量时，优化后模型相对于Shuttleworth-Wallace 原模型的评价指数提高不明显。
叶面积指数(LAI)测定方法研究进展
中图分类号 ： ９５ Ｑ ４
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ３— ５ ８ ２ １ ）３— ０ Ｉ一 ４ １０ ５ ０ （０ ０ ０ ０ ５ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ Ｐｒ ｇ ｅ ｓ ｉ ｈ ｔ ｒ ｉ ａ ｉ ｎ Ｍ ｅ ｈ ｄ ｆ ｓ ａ ｃ ｏ ｒ ｓ ｎ ｔ ｅ Ｄｅ ｅ ｍ ｎ ｔｏ ｔ ｏ ｓｏ
第３ １卷
２１ ０ ０年
第 ３期
６月
பைடு நூலகம்四 川 林 业 科 技 Ｉ
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黑河中游生态土地面积的变化
统 ， 日本综合地球环境研究所和河海大学遥感 中心对有关面 由 积进行核算 ， 对评估结 果进行系统解译分析作为 流域 生态环境
收稿 日期 ：０ ７ ０ －５ ２ ０ — ６０
作者简 介： 李大鹏（ ９７ ） 男， １７ 一 ， 陕西渭南人， 助理 工程 师， 硕
士研 究生。 主要研 究方向为水利规 划设计与管理。
岩、 盐碱地以及其他未利用土地） 永久 冰雪冻土带 。黑河 中游甘 、
州、 、 临泽 高台 １ ２ 区 县各类土地面积变化的遥感数据见表 １ 。
表 １ 甘州、 临泽 、 高台各类土地面积变化情 况 ｋ ｍ
１ ２ 近期 治理情 况 ．
国家于 ２ ０ 年批 复 了《 河 流域 近期 治理 规划 》 ０１ 黑 。截 至
维普资讯
第２ ９卷第 １ １期 ２０ ０ ７年 １ １月
人
民
黄
河
Ｖ０ ． ９． ． １ １ ２ Ｎｏ １
ＮＯ ．． ０ ７ Ｖ ２ ｏ
ＹＥ Ｌ Ｗ ＲＩ ＥＲ Ｌ Ｏ Ｖ
【 综
合】
黑河 中游生态土地面积的变化
李大鹏 ， 强 张 霞 ，
２０ ０ ５年底 ， 已安排落实 １４个近期治理单项 工程 。上游水源涵 ０ 养 区生态建设 、 中游及鼎新灌 区节水 改造 、 下游额 济纳绿 洲抢
救工程和 内蒙古输水东干渠建设都按 照要求完成 了建设任务 ，
已实施工程基本达到近期治理规划确定 的 目标 。
２ 黑河中游生态变化
为研究黑河干流调 水和近期 治理前 后 中游绿 洲 的变 化情 况 ， 用遥感技术对 中游 生 态动 态变 化进 行分 析 。研 究采 用 利 Ｌｎ ｓｔ Ｅ Ｍ全波段 图像 。选取 １８ ａｄａ ７一 Ｔ ９７年 ８月 ２ 日、０ ０ ５ ２ ０ 年 ８月 １ ０日、０４年 ８月 １ 日 ３个 时相 的 图像 数 据进 行分 ２０ ０ 析 。其中 １８ 的图像代表 调水前 的历史情况 ，０ ０年的图 ９７年 ２０
叶面积指数(LAI)测定方法研究进展
叶面积指数(LAI)测定方法研究进展
程武学;潘开志;杨存建
【期刊名称】《四川林业科技》
【年(卷),期】2010(031)003
【摘要】叶面积指数(LAI)是指植物植株所有叶片单面面积总和与植株所占的土地面积的比值,能反映可用于光能截获和气体交换的植物潜在叶片面积,是研究农学、林学、生态学、气象学等学科的重要参数.本文总结了国内外测定叶面积指数的主要方法,地面测定LAI和遥感反演LAI两大类方法的研究进展,同时阐述了LAI尺度转换的问题,并对各种测定方法进行了讨论,提出了一些改进的方法.
【总页数】5页(P51-54,78)
【作者】程武学;潘开志;杨存建
【作者单位】四川师范大学遥感与GIS应用研究中心,四川,成都,610066;四川省冕宁县林业局,四川,凉山,615600;四川师范大学遥感与GIS应用研究中心,四川,成都,610066
【正文语种】中文
【中图分类】Q945
【相关文献】
1.哈尔滨实验林场主要林分类型叶面积指数(LAI)的测定 [J], 卢伟;范文义
2.汉江流域叶面积指数(LAI)空间尺度转换研究 [J], 钟山;张万昌
3.黑河流域叶面积指数(LAI)空间尺度转换 [J], 张万昌;钟山;胡少英
4.基于免疫进化算法(IEA)的鹤望兰(Strelitzia reginae)叶面积指数(LAI)模拟 [J], 杨怀金;叶芝祥;朱克云;钱妙芬;杨迎春
5.基于叶面积指数(LAI)的小麦变量施氮模型研究 [J], 马新明;张娟娟;席磊;刘合兵;高项飞
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高光谱遥感叶面积指数_LAI_反演研究现状
第35卷增刊2010年4月测绘科学Sc i ence o f Survey ing and M app i ngV o l 135Suppl 1A pr 1作者简介:邢著荣(1984-),女,在读硕士研究生,研究方向:多源多角度LA I 反演。
E -m a i:l x ingzhurong @1631co m 收稿日期:2010-03-02高光谱遥感叶面积指数(LAI)反演研究现状邢著荣¹º,冯幼贵¹,李万明»,王 萍¹,杨贵军º(¹山东科技大学摄影测量与遥感系,山东青岛 266510;º国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097;»山东省城乡建设勘察院,济南 250031)=摘 要>叶面积指数(LA I)是植被冠层结构的重要参数之一,获取LA I 对于了解植被的生长发育过程、农作物长势及产量预测等具有十分重要的意义。
本文首先对LA I 及高光谱遥感的概念做一概述,然后介绍了高光谱遥感估算LA I 的优势及常用方法,并总结了国内外LA I 反演研究进展情况,最后分析遥感反演研究的未来发展方向。
=关键词>叶面积指数(LA I);高光谱遥感;反演=中图分类号>TP79 =文献标识码>A =文章编号>1009-2307(2010)07-0162-041 引言植被生化和生理参数的精确定量化估算对于农业、生态、气象应用是很有用的,其时空分布作为重要的模型输入参数,常被用于定量化陆地表面和大气之间的物质和能量变换[1]。
植被叶面积指数(Lea f a rea i ndex,LA I)由于在植被冠层中起着控制其生理过程的角色,是植被重要的结构参数,亦是表征作物长势和预测作物产量的重要农学指标之一[2],被定义为单位土地面积上所有叶片表面积的总和,或单位面积上植物叶片的垂直投影面积的总和[3]。
黑河流域水资源特征与其循环转化规律研究
黑河流域水资源特征及其循环转化规律研究
丁宏伟肖洪浪蓝永超
甘肃省地矿局水文地质工程地质勘察院
摘要：甘蒙西部黑河流域水资源及其循环转化过程，历来是研究寒区、旱区水文与水资源的热点问题，倍受社会各界的关注。
黑河流域水资源主要以冰雪水资源、地表水资源与地下水资源的形式存在。
上游祁连山区分布有现代冰川４２８条，发育大小河流共计２９条，多年平均出山径流量３７．８３×１０８ｍ３／ａ，年际径流变化比较稳定，近１０ａ来还出现了增加的趋势。
中下游走廊平原主要由４个大型的构造－地貌第四系盆地组成，沿河流呈“串珠状”分布，盆地地下水主要接受出山河水及引灌河水的入渗补给，是地表水资源的重复表现形式，多年平均地下水补给量为
２５． ３５３×１０８ｍ３／ａ。
近５０年来，盆地地下水补给量减少了１３．０４３×１０８ｍ３，由此引起泉水资源衰减了２２．３％。
受构造－地貌条件的制约，自南部山区至北部盆地，地下水与河水之间经过五个不同地带有规律的、大数量的、重复的转化过程，形成完整统一的“山区地下水－出山地表水－中游盆地地下水－中游盆地地表水（泉水）－下游盆地地下水”水资源循环转化系统。
关键词：冰雪水资源；地表水资源；地下水资源；特征；地下水与地表水相互转
化规律；黑河流域。
【国家自然科学基金】_叶面积指数lai_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
推荐指数 20 6 4 4 4 3 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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密度 太阳辐射 夏玉米 地上干物质积累量 土壤呼吸 同化箱式法 叶片 受光态势 反演 参数修正 加工番茄 功能型 净光合速率 冬小麦(triticum aestivum) 冠层温度 冠层导度 冠层 全球变化 光合有效辐射吸收比例 光合器官面积 先验信息 作物生长模型 估测精度 人工林 产量 主成分分析 中等分辩率成像光谱仪 vip模型 tsf滤波 sunscan冠层分析仪 rvi npp ndvi modis lai产品 lai产品改进 fcr模型 ci-110dpci brown-rosenberg公式 biome4模型 aster
科研热词 叶面积指数 遥感 水稻 模型 植被指数 棉花 华北平原 农田生态系统 光合特性 估算研究 产量 鱼眼镜头法 高光谱遥感 高光谱 青海云杉林 青海云杉 集合卡尔曼滤波 降雨截持 间作 遥感数据(quickbird) 遥感反演叶面积指数 遥感反演 通用陆面模式 连续植被冠层反射率模型 超高产小麦 计算机模拟 西瓜 虚拟现实 虚拟果树 蒸散 群体质量 群体结构 绿化形式 纹枯病 红边参数 系谱 空间尺度效应 空间分析 神经网络 祁连山区 真实叶面积指数 相对蒸发强度 监测模型 监测 番石榴树 生态系统呼吸 玉米 物候 灌溉 温带荒漠草原 涡度相关 水文
黑河流域大气资料尺度转换的对比分析-高原气象
在一些质量差的数据, 如马鬃山站 12 月 24 日 00 时湿度及 6 月 13 日 06 时风场。这些缺测数据以及 质量差的数据不可避免地导致了降尺度结果出现偏 差 , 需要剔除。
[ 3] 4 5 2
学研究最前沿的问题之一 , 它的难点在于大尺度全 流域的要素特征值并非由其若干支流小尺度特征值 的简单叠加, 小尺度的特征值也不能通过简单地插 值或分解得到, 在不同尺度之间建立某种尺度转换 关系 , 对于解决无资料或缺少资料地区的区域特征 具有重要意义
[ 1]
。在理论上, 观测尺度、模拟尺度
应该尽量与过程尺度相吻合。但是, 受测量条件、 技术和模拟水平 的限制 , 实 际上往往 达不到。因 此, 需要引入尺度转换的概念来弥补这种缺陷 。 进入 20 世纪 90 年代 , 全球气候变化问题已成 为世界关注的焦点。大气圈、水圈、冰冻圈、岩石 圈和生物圈处于不停地相互作用之中 , 全球化和集 成化 ( 水文 耦合 , 全球 气候 大陆 地貌 区域 生态 流域 环境等多系统的 局地等多尺度的
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高原Βιβλιοθήκη 气象24 卷
些区域气候模式应有较详细地描述区域气候形成变 化中的某些重要物理和动力过程 ( 如地形、地表不 连续等) 的能力。但这种模拟计算量相当大, 且其 网格分辨率也是有限的; 另外一种是寻求某种尺度 转换关系 , 把大尺度空间气候变化资料系列转换到 小尺度空间上 , 以得出更为详细的局地气候变化 , 也就 是 所谓 的 降 尺 度 方法 或 尺 度 分 解 法 ( dow n scaling) 。 黑河流域集中了张掖、酒泉两大绿洲, 是西北 干旱 区的经济 活动中心 之一, 也是 体现水文、土 壤、生态和大气相互作用的典型区域。这里具有全 球独特的随海拔高度降低依次分布的冰雪 冻土 河流 绿洲 沙漠多元自然景观带, 复杂的下垫面 分布为陆气相互作用研究提供了广阔的平台。但是 流域内观测站稀少, 部分站间距离达数百公里 , 不 利于分析陆气相互作用及水文过程的细节, 因此有 必要由大尺度气候资料以及有限的观测资料得到流 域范围精细分辨率资料。本文提出了两种尺度转换 方案, 对二者结果进行了对比分析 , 初步揭示了黑 河流域这一复杂下垫面条件下大气资料的尺度转换 问题。
哈尔滨实验林场主要林分类型叶面积指数(LAI)的测定
哈尔滨实验林场主要林分类型叶面积指数(LAI)的测定卢伟;范文义【摘要】以哈尔滨实验林场为研究区,利用可以测量枝叶聚集程度的植物冠层分析仪作为叶面积指数(LAI)测量仪器,分别收集研究区水曲柳人工林和落叶松人工林的夏季LAI数据和冬季的木质部面积指数(WAI)数据,从植被面积指数(PAI)中移除木质材料的信息,获得叶子信息,修正了TRAC测量中所需参数——木质部占总植被面积的比率α,计算了哈尔滨实验林场的水曲柳林和落叶松林的叶面积指数.结果表明:研究区水曲柳林的LAI平均值为4.099,落叶松林的LAI平均值为5.176;水曲柳林的LAI与有效植被面积指数(PAIe)的平均值差别不大,这是由于水曲柳林的木质部分对叶面积指数的贡献与其叶片的聚集度效应基本相当,落叶松林的PAIe与LAI相差达到27％之多,针簇内部尺度的聚集度指数是造成这种差距的主要原因,所以对于针叶林的LAI测量必须要考虑叶子的聚集度效应;哈尔滨地区的水曲柳林TRAC改正参数α的参考值为0.24,哈尔滨地区的落叶松林TRAC改正参数α的参考值为0.30.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2013(000)036【总页数】5页(P13927-13931)【关键词】叶面积指数;聚集度指数;植物冠层分析仪;木质部面积比率【作者】卢伟;范文义【作者单位】东北林业大学林学院,黑龙江哈尔滨150040;东北林业大学林学院,黑龙江哈尔滨150040【正文语种】中文【中图分类】S711绿色植被的叶面积指数(LAI)自1947年被提出以来［1］，已成为在植物光合作用、蒸腾作用、联系光合和蒸腾的关系、水分利用以及构成生产力基础等方面进行群体和群落生长分析时必不可少的一个重要参数［2］，其在碳循环、能量、水分通量等研究方面有重要用途，在林冠水平以及景观尺度上是模拟水分蒸发蒸腾损失总量的一个重要指标［3］，并被成功地用来估测林分尺度以及景观水平上的森林生产力［4－5］，是定量分析地球生态系统能量交换特性的一个重要结构变量［6－7］。
川西亚高山暗针叶林叶面积指数的季节动态与空间变异特征
川西亚高山暗针叶林叶面积指数的季节动态与空间变异特征吕瑜良;刘世荣;孙鹏森;张国斌;张瑞蒲【期刊名称】《林业科学》【年(卷),期】2007(43)8【摘要】应用Li-cor LAI-2000植物冠层分析仪,研究生长季节川西亚高山暗针叶林叶面积指数(LAI)的时间动态, 比较4种岷江冷杉林分LAI的差异性,分析LAI与海拔和坡向之间的关系,探讨林分尺度和小流域尺度上LAI的空间变异性.结果表明:川西亚高山暗针叶林小流域LAI的季节动态变化规律明显,为单峰曲线,峰值(5.82±1.32)出现在8月中旬;4种岷江冷杉林LAI平均值为5.44±0.83,不同林分之间LAI差异极显著(p＜0.001),LAI顺序为:藓类-箭竹-岷江冷杉林＞草类-箭竹-岷江冷杉林＞草类-杜鹃-岷江冷杉林＞藓类-杜鹃-岷江冷杉林;随着海拔升高,LAI先增加,后减小,转折点出现在海拔3 000 m处,LAI(y)与海拔(x)之间的回归方程为:y= -22.408 6+0.019 6x-0.000 003 360 1x2 (R2 = 0.999 6, p＜0.001, n=12);半阴坡LAI(5.51±0.91)比半阳坡(5.36±0.72)大,差异显著(p＜0.05);林分尺度上的LAI变异系数(10.02%～12.22%)约是小流域尺度上的(19.79%～22.80%)1/2,随着海拔升高,其变化比较复杂,3 800 m处最大(23.09%),3 500 m处最小(7.64%),且半阴坡(16.58%)＞半阳坡(13.44%).【总页数】7页(P1-7)【作者】吕瑜良;刘世荣;孙鹏森;张国斌;张瑞蒲【作者单位】中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所,北京,100091;西南大学地理科学学院,重庆400715;中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所,北京,100091;中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所,北京,100091;中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所,北京,100091;山东省烟台市昆嵛山林场,烟台,264000【正文语种】中文【中图分类】S718.5【相关文献】1.川西亚高山暗针叶林恢复初期土壤酶活性研究 [J], 于方明;刘华;刘可慧;马姜明;周振明;邓华;张杏辉;李明顺2.川西亚高山暗针叶林不同恢复阶段红桦、岷江冷杉土壤种子损耗特征 [J], 马姜明;刘世荣;史作民;刘兴良3.川西亚高山暗针叶林及其采伐次生林林下分层谱系结构 [J], 陈欢欢;史作民;许格希;马凡强;刘顺;张淼淼;曹向文;陈健;赵广东;杨洪国4.川西亚高山暗针叶林土壤温度和水分动态及其与气象因子的关系 [J], 赵广东;陈健;史作民;杨洪国;许格希5.川西亚高山不同暗针叶林群落类型的冠层降水截留特征 [J], 吕瑜良;刘世荣;孙鹏森;刘兴良;张瑞蒲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
黑河上游天涝池流域典型灌木生态参数研究
黑河上游天涝池流域典型灌木生态参数研究李文娟;黄力平;赵传燕;胡东宇;王清涛【期刊名称】《干旱区地理》【年(卷),期】2018(41)5【摘要】祁连山自然保护区是河西地区重要的水源涵养区,而灌丛作为祁连山主要植被类型之一,对该区水源涵养功能具有举足轻重的作用。
以黑河上游天涝池流域两种典型亚高山灌木为研究对象,基于2014、2015年野外观测和ArcGIS10. 1分析功能,获得灌木生长季期间生态参数(叶面积、叶面积指数和比叶面积)的变化;同时,结合分辨率为0. 5 m×0. 5 m的LiDAR数据和Geoeye-1影像数据,估算研究区灌木叶面积指数的空间分布。
研究结果表明:灌木在生长季期间比叶面积值在一定范围内波动;叶面积、叶面积指数变化较大。
其中,在6、7月份增加最明显,8月份趋于稳定,9月份叶片开始凋落。
其次,随海拔梯度水热条件的不同,流域灌木叶面积指数空间异质性较大,以海拔3 400 m为节点,在3 200~3 400 m海拔带叶面积指数呈递增趋势,在3 400~3 750叶面积指数呈递减趋势。
【总页数】7页(P1073-1079)【关键词】黑河上游;灌木;生态参数;生长季【作者】李文娟;黄力平;赵传燕;胡东宇;王清涛【作者单位】达坂城区人民政府办公室;新疆林业科学院现代林业研究所;兰州大学草地农业科学技术学院草地农业生态系统国家重点实验室;河北工程大学园林与生态工程学院【正文语种】中文【中图分类】Q948【相关文献】1.黑河上游天涝池流域不同植被类型下露水凝结规律 [J], 高云飞;赵传燕;王清涛;杨晓凯;葛红元;林梅2.黑河上游天涝池流域生长季地下水动态 [J], 王方圆;杨晓凯;赵传燕;张建飞;黄晖云;葛丽娟;解欢欢;乔雨3.黑河上游天涝池流域草地蒸散发特征及蒸发皿系数研究 [J], 高云飞;赵传燕;马文瑛;王清涛;袁亚鹏;高婵婵4.黑河天涝池流域典型林分生态水文化学特征 [J], 赵宇豪;高俊红;高婵婵;赵传燕;叶苗5.黑河上游天涝池流域生长季河川径流变化及主控因子分析 [J], 毛亚花; 赵传燕; 王方圆; 黄晖云; 席亚丽; 魏生龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
黑河流域环境影响的空间差异性研究的开题报告
黑河流域环境影响的空间差异性研究的开题报告
一、研究背景及意义
黑河流域是中国重要的农业生产基地和工业集聚区，但由于长期的
过度开发和污染排放，流域环境受到了严重损害，不仅对周边社会经济
发展造成不利影响，还可能对人体健康产生危害。
针对这一问题，需要
对流域环境影响进行深入研究，以便为环境保护和生态文明建设提出有
效的措施和建议。
二、研究目的
本研究旨在探究黑河流域环境影响的空间差异性，具体包括以下几
个方面：
1. 确定研究区域范围和相关指标体系；
2. 分析黑河流域生态环境、水资源、土地利用等方面的空间分布特
征和变化趋势；
3. 借助遥感技术和地理信息系统等现代技术手段，综合分析黑河流
域环境影响的空间差异性；
4. 提出相应的环境保护和生态建设建议，为可持续发展提供科学依据。
三、研究方法
本研究主要采用文献、实地调查、遥感技术和地理信息系统等方法：
1.文献调研：对相关领域的文献进行系统研究并总结归纳；
2.实地调查：对黑河流域生态环境、水资源、土地利用等方面进行
实地采集和调查；
3.遥感技术：借助遥感卫星图像，获取大范围区域环境数据，进行
遥感影像解译和环境监测；
4.地理信息系统：应用GIS技术，建立黑河流域环境影响的空间分
析模型，进行空间分析和数据可视化。
四、研究预期成果
本研究将结合现代科技手段，分析黑河流域环境影响的空间差异性，从水资源、土地利用、生态环境等方面深入剖析化工厂、面粉厂、石化
厂等对流域环境的影响。
同时，本研究将根据研究结果，提出具有时代
性和针对性的环境保护和生态建设建议，为黑河流域的可持续发展提供
决策参考和科学依据。
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第28卷第6期2008年6月生态学报ACTA ECOLOG I C A SI N I C A V o.l 28,N o .6Jun .,2008基金项目:国家发展基础规划资助项目(973)(2006CB400502,2001CB309404),中国科学院/百人计划0择优支持资助项目(8-047401)收稿日期:2007-04-23;修订日期:2007-11-07作者简介:张万昌(1966~),男,新疆人,教授,主要从事遥感与GIS 生态水文、水资源及全球变化研究.E-m a i :l zhang w c @tea .ac .cn致谢:蒋建军博士、张东博士、赵登忠,方秀琴硕士、刘三超、徐全芝、乐通潮、韩杰、黄清华、余均辉等提供野外观测资料,在此一并致谢。
Founda tion ite m:The pro j ect w as fi nan ci all y supported by the Nati onal Key Devel op i ng Progra m for B as i c Sciences of C h i na (Grant nu m ber 2006CB400502&2001CB309404),the 100Tal en tY oung Researcher Pro j ect ofC h i nese A cade m y of S ci en ces (N o .8-047401)Recei v ed da te :2007-04-23;A ccepted da te :2007-11-07Biography:Z HANG W an-Chang ,Ph .D .,Professor ,ma i n l y engaged i n the study of Re m ote Sen si ng &G I S Hydro l ogy &W ater Resources and G l ob al Changes .E-m ai:l z hangw c @tea .ac .cn黑河流域叶面积指数(LAI )空间尺度转换张万昌1,钟 山2,胡少英2(1.中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室,北京 100029;2.南京大学国际地球系统科学研究所,南京 210093)摘要:为有机地整合利用不同分辨率遥感数据获取的陆面过程以及其他相关的环境变量,尺度问题越来越受到人们的重视。
选取黑河张掖绿洲区为实验研究区,利用ETM +影像反演的LA I 通过升尺度转换到900m 分辨率,对LA I 尺度转换过程中引起的误差进行了定量分析,尝试提出一种新的基于ND VI 像元分解的更有效的升尺度转换方法。
研究发现非线性的升尺度算法引起的误差不超过10.5%,且误差大小与地表异质性程度正相关,而地表异质性是导致LA I 尺度转化误差的主要原因,严重时可能造成45%的偏差,但纯像元LA I 的计算不受尺度影响。
提出的基于ND VI 像元分解的LA I 升尺度转换算法,分两步考虑了地表异质性问题,很好的实现了研究区30m 空间精度L A I 向900m 的尺度转换,该方法应用于干旱、半干旱的中国西北黑河流域NA S A 发布的M OD IS LA I 产品校正,取得了良好效果。
关键词:尺度;尺度转换;叶面积指数(LA I );L andsat ETM +;MO D IS文章编号:1000-0933(2008)06-2495-09 中图分类号:Q142,Q944,Q948 文献标识码:ASpatial scale transferri ng study on L eaf Area Index derived fro m re m otely sensed data i n the H ei he R iver Basi n ,Chi naZ HANG W an -Chang 1,Z HONG Shan 2,HU Shao -Y i n g 21START R egiona lC enter for Te mpera te E astA si a,In stit u t e of A t mosph e ric Physics ,CAS,B e i jing 100029,Ch i na2In ternationa l Instit u te for E art h Syste m Sc i ence ,N an ji ng Universit y,Nanjing 210093,Ch i naAct a Eco l og ica Sini ca ,2008,28(6):2495~2503.Abstract :I n order to effect i vel y i ntegr ate various land -surface processes and environ m ental variables retri eved by d ifferent spatial resol ution re motely sense d data ,sca ling issues i nduce d by tr ansferri ng f or one reso l uti on data to another have dra wn m ore and more atte ntions .T a k i ng the Zhangye O asis i n the H eihe R i ver Basi n of north w ester n Chi na as a study site ,using the LAI m ap deri ve d fro m the Landsat ET M +m i age and NA SA published MOD I S LAI product for the sa me day of the reg i on ,an experm i ental study for up scali ng the 30m spat i a l reso l ution LAI to 900m was c onducted to quantitat i vel y analyzes the error transfor m s i n the process of LA I up scali ng w ith the fi nal goal o f establishi ng a ne w a nd much effective up scaling sc he m e i n ter m s o f ND VI p i xel deco mposing tec hn i ques .It was found that l ess than 10.5%errors were cause d by the non-li nearity of al gorith m s utilized i n LA I up scali ng ,and its val ue is hi ghl y positively c orrelated w it h the terrai n heteroge neities ,terra i n heteroge neity is the predo m i nate causing for the errors i ntroduced i n LA I sca le transferri ng .The max m i um err or caused by terrai n heterogeneity can reach to a bout 45%,but no err or can be cause d for t he pure pixel LA I scale2496生态学报28卷transferri ng.A ne w a l gorithm for LA I up scaling,based on above m ent i one d anal yses,i n ter ms of pi xel deco mposing techni ques of NDVI account i ng for terrain heteroge neity i n t wo key pr ocedures,was devel oped for the up scali ng of30m LA I to900m w it h fairly satisfied resol ution.This a l gorithm was used to correct NA S A pub li shed M OD I S LA I product and excellent resultsw ere obta i ned,wh i ch w as back up w ith the fact that t he correcte d MOD I S LA I product w ell consi stent w ith the high spatial reso l ution LA I map of the study reg i on.K eyW ords:sca li ng;scale tra nsferri ng;L eaf A rea I ndex(LAI);Landsat ET M+;M OD IS随着遥感技术的发展,大量不同分辨率的遥感数据为地球表层乃至一定深度的定量遥感研究提供了充足的信息源,然而不同遥感数据对陆面参数的反演方法通常也不同。
传感器差异,分辨率的不同,陆面异质性变化,算法非线性等都会引起陆面参数反演的不确定性,而且不同分辨率遥感数据获取的陆面过程参数可比性较差。
总体来说高分辨率遥感数据能更好的反映陆面信息,但高分辨率影像有时又过高地反映了地表真实情况使得研究对象太复杂而失去了宏观特征,反而不利于陆面参数的反演。
如何有效整合不同分辨率数据以达到最高效的利用,越来越受到人们的重视,这涉及到遥感尺度转换问题,从遥感角度讲,尺度是传感器对地观测的空间度量和时间度量[1],这里主要指空间分辨率,尺度转换是指将某一尺度上所获得的信息和知识扩展到其他尺度上的过程[2],分升尺度转换和降尺度转换,理想的升尺度转换应该只是数据空间分辨率的降低,而数据内在信息应保存到低分辨率数据中去[3]。
尺度问题的研究已经成为国内外研究的热点和前沿问题,国外在20世纪70年代末就开展了相关领域的研究,M ayaux,La m b i n E F.[4]等通过4种空间指数修正TM数据与AVH RR数据之间的统计关系,运用两步式的转换方法进行了植被指数的尺度转换。