雨林探险指南

欢迎来到奥秘无穷的热带雨林! 热带雨林是赤道附近高温、多雨气候下，种类组成丰富、结构复杂、终年常绿的森林植被。这里无明显的季节区分，年平均温度为25-30℃，极端最高温度多数在36℃左右。全年雨量分配均匀，常年湿润，空气相对湿度90％以上。你可能会以为，世界上所有的雨林都差不多，那你就错了，实际上雨林可不止一种。     

基于天宫一号高光谱数据的荒漠化地区稀疏植被参量估测

为了精准地估测荒漠化地区的稀疏植被信息,选取内蒙古苏尼特右旗为研究区,以天宫一号高光谱数据为数据源,结合野外实地调查数据,通过归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和土壤调节植被指数(soil adjusted vegetation index, SAVI)对研究区内的植被覆盖度和生物量进行反演,并对比两种植被指数的优劣。首先,分析了每种波段组合下的植被指数与覆盖度、生物量的相关性,确定了最大相关的波段组合。覆盖度和生物量与NDVI的最大相关系数可达0.7左右,而与SAVI的最大相关系数可达0.8左右。NDVI的最佳波段组合的红光波段中心波长为630 nm,近红外波段的中心波长为910 nm,而SAVI的组合为620和920 nm。其次,分别构建了两种植被指数与覆盖度、生物量之间的线性回归模型,所建模型的R2均能达到0.5以上。SAVI所建模型R2要比NDVI略高,其中植被覆盖度的反演模型R2高达0.59。经留一交叉验证,SAVI所建模型的均方根误差RMSE也比基于NDVI的模型小。结果表明：天宫一号高光谱数据丰富的光谱信息能有效地反映地表植被的真实情况,并且SAVI比NDVI更能较为精准地估测荒漠化地区的稀疏植被信息。     

植被护坡中植物根和岩土相互作用的力学分析

植被护坡借助植物根系使边坡土体成为土与根的复合材料,从而明显提高边坡土体的抗剪强度,增大边坡的安全稳定性．但是,目前的相关研究仍然停留在定性地分析上．文中试图在定量分析根和岩土相互作用方面进行探索性的工作,通过对草本植物的根系包括木本植物的侧根系与岩土体相互作用的分析,建立摩擦型根-土力学作用模型,并实验验证模型的正确性;对锚固型根亦即木本植物主根-土的作用也建立相互作用的力学模型．两类力学模型的建立为定量地分析植物根系与土体的相互关系提供了重要的理论指导,具有一定应用价值．     

高光谱信息的农林植被种类区分

为了能够更加快速、准确对粮食主产区的作物与树木进行种类区分,以黄淮海地区三种主要植被(玉米、小麦和杨树)为研究对象,获取该三种植被原始反射率光谱,并对原始光谱进行特征点提取、一阶微分变换、二阶微分变换以及植被指数计算四种方法的分析处理,提取三种植被各自的光谱特征点、特征波段、蓝黄红边微分值和、位置、振幅以及面积四个特征指标以及植被指数的数值区间。基于特征值在不同植被种类间数值重叠范围越小区分精度越高的原理,比较分析植被光谱在不同处理方法下的植被区分精度,并且最终选取重叠范围最小的特征指标作为区分不同植被的识别指标。结果显示：相较于原始光谱特征点提取、二阶微分变换以及植被指数计算,一阶微分变换对于玉米、小麦和杨树的识别分类具有较高的精度,其中黄边振幅、黄边面积以及黄边微分值和具有较高的识别精度,黄边振幅的识别精度达到97.5%,黄边面积以及黄边微分值识别精度达98.1%,用另外167组数据对该结果进行验证,显示黄边振幅的识别精度达96.4%,黄边面积以及黄边微分值和的识别精度达97.6%。该结果与用平均光谱曲线区分单种植被不同生长状态选取的特征值结果不同,这种方法能有效的保留个体光谱反射曲线的差异,从结果可见通过一阶微分变换提取黄边参数的方法能有效的用于树木和粮食作物共同种植区域的植被区分, 并且黄边面积以及黄边微分值和的识别精度最高。     

基于光谱分析与角度斜率指数的植被含水量研究

植被含水量是植被生长状态的重要指示因子,是农业、生态和水文等研究中的重要参数,其诊断对于监测自然植被群落的干旱状况、预报森林火灾等都具有重要意义。通过对植被光谱反射率与植被含水量的相关性分析,发现植被波谱不同波段的光谱反射率与植被含水量的相关性差异很大,其中可见光红光波段(620～700 nm)、近红外波段(800～1 350, 1 600～1 950, 2 200～2 400 nm)的光谱反射率与植被含水量具有较好的相关性,选取了660,850,1 630和2 200 nm的光谱反射率作为RED,NIR,SWIR1和SWIR2的波段值来建立角度斜率指数;分析了植被含水量与角度斜率指数的关系,将角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)作为反演植被含水量的参量,建立植被含水量与角度斜率指数之间线性回归模型。通过对近红外角度指数ANIR改进,提出了近红外角度归一化指数NANI(near infrared angle normalized index)与近红外角度斜率指数NASI(near infrared angle slope index),建立植被含水量与NANI和NASI之间线性回归模型,结果显示：NANI与Palacios-Orueta等提出的角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)相比有一定的优势,模型可决系数R2从原最高0.791提高到0.853,RMSE也从原最小0.047降低到0.039。确定了NANI为反演植被含水量的最佳角度斜率指数,并建立了植被含水量反演模型。该研究主要创新点：在前人研究成果基础上,通过对原角度斜率指数的改进,提出了NANI和NASI角度斜率指数,使其在植被含水量反演上具有更高的精度。     

积雪-荒漠植被及其组合反射光谱特征观测实验及分析

光谱混合机制研究对混合像元解算具有一定指导意义。利用全波段光谱仪累积期和消融期对规则和非规则分布模式下积雪-荒漠植被混合像元及纯净积雪和荒漠植被像元控制式采集反射光谱。K-均值法计算采集影像积雪和荒漠植被面积比并分析其对应混合像元光谱变化特征以获取更加精细的光谱特征信息,准同步Tetracam ADC3(Agricultural Digital Camera 3)采集图像并计算典型指数,从微观尺度上证实了混合像元主要出现在地类边界处。结果发现,1 456～1 697 nm粗粒径冻结雪反射光谱高于新雪反射光谱,新雪反射光谱明显高于陈雪;因冻结覆冰,荒漠植被光谱为积雪、冰晶和植被枝干混合光谱信息,新降积雪覆盖植被光谱特征为积雪和植被枝干的混合光谱信息,不存在常规绿色植被“红边”效应;采集角度为5°和10°时光谱低于垂直角度采集光谱,角度大于10°随角度增加荒漠植被光谱逐渐增大。像元内各个组成物质的面积比及所处像元的位置、采集角度和方向都会影响混合像元的光谱组合信息。     

煤炭矿区植被冠层光谱土地复垦敏感性分析

煤矿区土地复垦及复垦监测工作,对于我国土地利用和生态环境治理具有重要意义。微生物复垦技术能够促进植物吸收利用矿质养分和水分,增强土壤肥力,对矿区生态恢复具有显著作用。监测和评价土地复垦效应对植物生长影响的传统方法,通常采用野外采集植物和土壤样本并进行室内分析,但这些方法不仅破坏植物根系原状土壤,造成植株损伤,而且耗费人力、物力,时效性差。高光谱遥感技术具有数据获取速度快、信息量大、精度高且无须离体破坏植株等优点,对于土地复垦监测有非常大的潜力。目前,土地复垦效应遥感监测相关研究仍以观测盆栽大豆、玉米等作物的叶片光谱分析为主。实际上,卫星遥感数据观测到的是冠层光谱,并非叶片光谱,但目前还没有通过植被冠层光谱对矿区土地复垦进行监测的研究成果出现。植被冠层光谱不仅受到叶片光谱的影响,还受到植株长势、下垫面等其他因素的影响,光谱特征变化更为复杂。矿区植被冠层光谱特征对于土地复垦效应的敏感度分析,是对矿区植被理化参量进行定量反演的基础,也是限制高光谱技术应用于大面积土地复垦监测的主要瓶颈。于煤炭矿区土地复垦实验基地开展野外冠层光谱观测实验,获取了接菌组和对照组野外植株冠层光谱数据,并从光谱波形变化和光谱特征参量变化两方面综合分析了植被冠层光谱对土地复垦的敏感性。冠层光谱波形方面,分别采用标准差和光谱敏感度作为组内和组间光谱波形差异的有效指标;冠层光谱特征参量方面,选取了植被红边、黄边、蓝边、绿峰、红谷等典型光谱特征,计算获取其位置、斜率、面积等特征参量,并通过描述性统计和单因素方差分析研究了这些冠层光谱特征参量对土地复垦效应的敏感性,挑选出矿区土地复垦监测的有效特征参量。研究表明,接菌组和对照组冠层光谱的主要波形变化趋势一致,但接菌组植株的生长状况更稳定,不同植株之间差异较小,且绿峰和红谷两个特征更突出。这说明土地复垦能够减少植株间冠层光谱差异,增强植被典型光谱特征,而绿峰和红谷对土地复垦有较高的光谱敏感度。光谱特征参量方面,绿峰、红谷、红边波长在土地复垦作用下显著向长波方向移动,而此前叶片光谱研究中对土地复垦较敏感的红边、蓝边斜率变化并不显著。这说明,野外植被冠层光谱分析结果与实验室植被叶片光谱分析的结果并不完全一致,这可能和植被类型、生长周期、土壤背景光谱干扰等因素相关。在采用卫星或航拍遥感数据进行矿区植被环境监测时,所获取的都是植被冠层光谱,因此本研究所得到的结论具有更强的参考意义和实际应用价值。     

MODIS植被指数监测农业干旱的适宜性评价

MODIS传感器提供的短波红外光谱波段为农业干旱遥感监测带来了新的机遇,因为它对植被水分十分敏感。本文选择中国东北松嫩平原为研究区,旱田为农业干旱的监测目标。基于2001—2010年的8天合成MODIS产品（MOD09A1）,分别计算了四种基于可见光和近红外光谱的植被绿度指数和四种基于近红外和短波红外光谱的植被水分指数,并以多尺度标准化降水指标(SPI)为判别植被指数农业干旱敏感性的标准,利用一种气象站点与象元配对关联的方法计算了不同植被指数与多尺度SPI的皮尔逊相关系数。研究表明,在农业干旱监测敏感性方面,MODIS植被水分指数（NDII6和NDII7）明显好于植被绿度指数。其中NDII7的表现最为出色,研究证实了MODIS短波红外光谱在监测农业干旱方面的潜力,为今后相关研究提供了新的见解。     

铅在铁路岩石边坡创面人工土壤中的迁移特性研究

山区大规模的铁路建设产生了大量的岩石边坡,前期研究表明边坡创面人工土壤受Pb污染,且有中等程度的富集。土壤类型、植被搭配类型是影响Pb迁移特性的重要因素,而目前却未见人工土壤及植被搭配类型对Pb迁移特性影响的相关报道。该研究以铁路岩石边坡创面人工土壤为对象,利用原子吸收分光光度法、红外光谱法分析了人工土壤对Pb的吸附-解吸特性及机制;运用野外人工模拟降雨实验,进一步考察在暴雨径流作用下,Pb在不同植被搭配类型的边坡人工土壤中的迁移过程。结果表明人工土壤对Pb的吸附量随着溶液平衡浓度的增加而急速增加,等温曲线呈“S”型,Freundlich方程能较好地描述人工土壤对Pb的吸附行为,R2为0.91。二次幂函数方程能较好描述NH₄AC对铅的解吸过程,R2为0.96。人工土壤有高岭石红外光谱特征吸收峰,属于高岭石型图谱。高岭石表面-OH、腐殖质表面-OH和-COOH参与吸附作用,置换出H+。人工土壤易将交通运输产生的Pb固定,但又容易再次释放。不同植被搭配类型边坡Pb流失量表现为草本＞草本+灌木＞草本+灌木+乔木。暴雨径流作用下Pb随沉积物相流失是边坡创面人工土壤Pb流失的主体,边坡土壤的侵蚀是导致Pb迁移扩散的主要原因,因此促进边坡植被的恢复,减小边坡人工土壤的侵蚀作用是防止Pb迁移扩散的关键。     

结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息

随着生活水平的不断提高,城市植被已成为衡量城市宜居性的重要标准之一,对城市生物多样性评估和保护起到非常重要的作用。因此,合理规划城市植被是解决环境问题和提高生活质量的重要手段。因此,城市植被的提取和监测成为重中之重的任务。目前,城市植被提取一方面受到地域和物种的影响,另一方面也受到地形和建筑物阴影的影响。为解决上述问题,提出了一种结合数字高程模型(DEM)的红边-近红外植被指数模型（RENVI）。首先选取了3景经过辐射定标和大气校正的具有红边波段、且光谱和空间分辨率较高的Worldview-3遥感影像;然后,根据红边波段对于植被具有较高的敏感性,且红边范围内的光谱数据与反映植被生长状况的参数有较好的相关关系原理,采用DEM模型和红边波段光谱差异,有效去除地形和建筑物阴影;最后,在可见光波段范围内建立红边光谱-近红外光谱构建特征空间,构建了红边-近红外植被指数模型,同时与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）进行城市植被提取的定性和定量对比分析。定性分析是利用真实植被影像参考图与模型提取植被影像进行视觉分析;后者是采用用户精度、生产者精度、总体精度和Kappa系数进行量化分析。定性分析表明：NDVI和EVI提取城市植被,由于建筑和道路像元混淆在植被中,产生了错分和漏分的问题。RENVI较好地消除了阴影像元与植被像元混淆问题,能准确的提取城市植被,减少了冗余度,增加了植被指数的信息量。定量分析表明：RENVI模型较NDVI和RVI能够准确提取城市植被,3景影像总体精度分别为89%,81.4%和91.8%,Kappa系数分别为0.852 8,0.791 3和0.905 2。综上所述,该方法有效提高了城市植被提取精度,并取得了较好的提取视觉效果。