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遥感技术与应用  2017, Vol. 32 Issue (6): 1056-1063    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.6.1056
模型与反演     
基于光谱分析的长江口湿地互花米草叶片叶绿素含量反演研究
王佳鹏1,2,3,施润和1,2,3,4,张超1,2,3,刘浦东1,2,3,曾毓燕1,2,3
(1.华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,上海 200241;
2.华东师范大学地理科学学院,上海 200241;
3.华东师范大学环境遥感与数据同化联合实验室,上海 200241;
4.华东师范大学、美国科罗拉多州立大学中美新能源与环境联合研究院,上海 200062)
Study on the Inversion of Chlorophyll Content of Spartina Alterniflora Leaf in the Yangtze River Estuary Wetland based on Spectral Analysis#br#
Wang Jiapeng1,2,3,Shi Runhe1,2,3,4,Zhang Chao1,2,3,Liu Pudong1,2,3,Zeng Yuyan1,2,3
(1.Key Laboratory of Geographic Information Science,Ministry of Education,
East China Normal University,Shanghai 200241,China;
2.School of Geographic Sciences,East China Normal University,Shanghai,200241,China;
3.Joint Laboratory for Environmental Remote Sensing and Data Assimilation,
ECNU andCEODE,Shanghai 200241,China;
4.Joint Research Institute for New Energy and the Environment,East China Normal University andColorado State University,Shanghai 200062,China)
 全文: PDF(4386 KB)  
摘要:
互花米草是我国滨海湿地主要入侵植物之一,对当地生态系统产生深远影响,其叶绿素含量信息是湿地生态系统关键生态功能定量化研究的重要基础数据。以长江口崇明东滩湿地为研究区,以实测互花米草叶片光谱反射率和总叶绿素含量为数据源,在400~1 000 nm范围内研究原始光谱反射率和一阶导数光谱反射率的比值形式(RVI)与归一化差值形式(NDVI)组合,与叶绿素含量的相关性分析,并构建叶绿素含量估算模型。结果表明:基于原始光谱反射率的RVI和NDVI植被指数形式所构建的模型的精度最高,均方根误差RMSE分别达到0.24和0.25;一阶导数光谱反射率因噪声影响较大,其估算效果不佳;从模型所入选波段来看,红边波段在互花米草叶绿素含量估算中尤为重要。

 
关键词: 互花米草叶绿素光谱反射率RVINDVI长江口    
Abstract: Spartina alterniflora is one of the most important invasive species in the coastal wetlands in China,which have a profound impact on the local ecological system.The information of chlorophyll content is an important basic data for quantitative research on key ecological function of wetland ecosystem.The Yangtze River in Chongming Dongtan wetland is the study area.Based on the measured leaf spectral reflectance and total chlorophyll content of Spartina alterniflora,in the range of 400~1 000 nm,the ratio of the original form of the spectral reflectance and first derivative spectral reflectance(RVI)and normalized difference vegetation index(NDVI)in the form of combination are established for the correlation with the content of chlorophyll and the construction of the estimation model.The results show that RVI and NDVI vegetation index form model based on the original spectra have the highest accuracy,whose root mean square error(RMSE)are up to respectively 0.24 and 0.25;Because of the nosie in the first derivative spectral reflectance,the estimation model of chlorophyll has poor results;Based on the band selected from the model,the red edge band is particularly important in the estimation of chlorophyll content of Spartina alterniflora.
Key words: Spartina alterniflora    Chlorophyll    Spectral reflectance    RVI    NDVI    Yangtze river estuary
收稿日期: 2016-11-07 出版日期: 2018-03-08
:  Q945.11  
基金资助: 国家重点研发计划项目(2016YFC1302602),上海市科委重大项目(15dz1207805),上海市卫计委重点学科建设项目(15GWZK0201),国家自然科学基金青年项目(31500392),中国博士后科学基金项目(2015M581569),中央高校基本科研基金,上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室开放课题(SHUES2017B01)。

作者简介: 王佳鹏(1993-),女,江苏南通人,硕士研究生,主要从事生态遥感研究。E\|mail:wjiapeng@163.com。
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王佳鹏
施润和
张超
刘浦东
曾毓燕

引用本文:

王佳鹏,施润和,张超,刘浦东,曾毓燕. 基于光谱分析的长江口湿地互花米草叶片叶绿素含量反演研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(6): 1056-1063.

Wang Jiapeng,Shi Runhe,Zhang Chao,Liu Pudong,Zeng Yuyan. Study on the Inversion of Chlorophyll Content of Spartina Alterniflora Leaf in the Yangtze River Estuary Wetland based on Spectral Analysis#br#. Remote Sensing Technology and Application, 2017, 32(6): 1056-1063.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2017.6.1056        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2017/V32/I6/1056

[1] 张晓峰,吕晓琪,张信雪,张继凯,王月明,谷宇,樊宇. 多时刻海色遥感数据融合及其可视化[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 873-880.
[2] 张滔,唐宏. 基于Google Earth Engine的京津冀2001~2015年植被覆盖变化与城镇扩张研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 593-599.
[3] 汪航,师茁. 基于MODIS时间序列数据的春尺蠖虫害遥感监测方法研究—以新疆巴楚胡杨为例[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 686-695.
[4] 苗茜,王昭生,王荣,黄玫,孙佳丽. 基于NDVI数据评估O3污染对华北地区夏季植被生长的影响[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 696-702.
[5] 周玉科,刘建文. 基于MODIS NDVI和多方法的青藏高原植被物候时空特征分析[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 486-498.
[6] 包永康,周艳莲,单良. 叶绿素指数与最大羧化速率相关性研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 267-274.
[7] 杨涛,黄法融,李倩,白磊,李兰海. 新疆北部植被生长季NDVI时空变化及其与冬季降雪的关系[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(6): 1132-1140.
[8] 吴仪,邓孺孺,秦雁,梁业恒,熊龙海. 新丰江水库叶绿素浓度时空分布特征的遥感反演研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 825-834.
[9] 孙晓,吴孟泉,何福红,张安定,赵德恒,李勃 . 2015年黄海海域浒苔时空分布及台风“灿鸿”影响研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 921-930.
[10] 周金霖,马明国,肖青,闻建光. 西南地区植被覆盖动态及其与气候因子的关系[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 966-972.
[11] 方雨晨,王培燕,田庆久. 不同覆盖度下小麦农田土壤对NDVI影响模拟分析[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 660-666.
[12] 曾毓燕,施润和,刘浦东,王弘. 利用植被指数估算叶绿素含量的模型模拟研究—以PROSPECT+DART模型为例[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 667-673.
[13] 姜涛,朱文泉,詹培,唐珂,崔雪锋,张天一. 一种抗时序数据噪声的冬小麦识别方法研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 698-708.
[14] 周在明,杨燕明,陈本清. 基于无人机影像的滩涂入侵种互花米草植被信息提取与覆盖度研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 714-720.
[15] 葛美香,赵军,仲波,杨爱霞. FY-3/VIRR及MERSI与EOS/MODIS植被指数比较与差异原因分析[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(2): 262-273.