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李凤秀: 作品数：10 被引量：168H指数：8; 供职机构：中国科学院东北地理与农业生态研究所更多>>; 发文基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目中国科学院知识创新工程中国科学院东北振兴科技行动计划重点项目更多>>; 相关领域：生物学自动化与计算机技术环境科学与工程天文地球更多>>

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三江平原湿地植被叶面积指数遥感估算模型被引量：25: 2008年; 利用中巴资源卫星CBERS-02影像提取的归一化植被指数(NDVI)和同期野外实测的叶面积指数(LAI)数据,分析了三江平原洪河自然保护区草甸、沼泽植被、灌丛和岛状林4种湿地植被及样本总体的NDVI与LAI之间的相关关系,建立了NDVI与不同湿地植被类型叶面积指数间的线性和非线性回归模型,并制作完成洪河自然保护区LAI空间分布图。结果表明,整个研究区样本总体的LAI估算效果不太理想,其NDVI与LAI的相关性仅为0.523;将研究区分为草甸、沼泽、灌丛和岛状林4种湿地植被类型,NDVI与各植被型LAI的相关性和估算效果均有很大程度的提高,所建立的LAI遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高,R2分别达到0.723、0.588、0.837、0.720。以上结果表明,结合地面实测数据并基于遥感植被分类的基础上,CBERS-02遥感影像可用于较大区域内湿地植被生理参数的反演研究。; 靳华安刘殿伟王宗明宋开山李方杨飞杜嘉李凤秀; 关键词：叶面积指数植被指数遥感湿地植被

大豆叶面积指数的高光谱估算方法比较被引量：22: 2008年; 叶面积指数(leaf area index,LAI)是重要的生物物理参数,亦是各种生态模型、生产力模型以及碳循环研究等的重要生物物理参量,因此具有重要的研究意义。通过分析大量实测数据,选用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)、主成分分析(principcal component analysis,PCA)、神经网络(neural network NN)三种方法对大豆使LAI进行了估算,比较分析了三种方法的估算结果。研究结果表明,植被指数法(NDVI,RVI),主成分分析,神经网络方法LAI都取得了较为理想的结果,验证模型的确定性系数分别达0.758和0.753,0.954,0.899,其中主成分分析方法和神经网络方法精度较高,主成分分析方法验证模型的稳定性更好,其验证模型的RMSE为0.267,明显低于两个植被指数(NDVI和RVI的RMSE分别为0.594和0.616)和神经网络(RMSE=0.413)。当叶面积指数较小时,植被指数能够较好地去除土壤、大气等条件影响,并精确估算LAI;当叶面积指数较大时,主成分分析能够弥补植被指数饱和的缺陷,得到很好的LAI估算效果。神经网络受LAI大小的影响效果居中,其对叶面积指数较小和较大时具有一致的估算效果,具有较好的应用潜力。; 杨飞张柏宋开山王宗明刘殿伟刘焕军李方李凤秀国志兴靳华安; 关键词：大豆 LAI NDVI RVI 主成分分析

近红外波段二类水体悬浮物生物光学反演模型研究被引量：15: 2008年; 通过野外高光谱仪对二类混浊水体进行光谱测量,分析了400～1200nm范围内的水体光谱特性。显示高浓度悬浮物含量对水体总的反射率贡献较大,在近红外波段处的808和1067nm存在较为明显的悬浮物反射峰。基于对水体固有光学特性参数在近红外波段范围内的简化条件,建立了反演悬浮物浓度的生物光学模型经验公式,并通过与线性和指数反演公式的对比,进行了模型反演精度评价。分析结果表明,基于近红外波段的生物光学模型反演精度较高,可有效地提取二类混浊水体的悬浮物浓度信息。; 徐京萍张柏宋开山王宗明段洪涛陈铭杨飞李凤秀; 关键词：二类水体悬浮物浓度生物光学模型

玉米叶面积指数与高光谱植被指数关系研究被引量：43: 2007年; 探讨以不同的植被指数建立的高光谱模型对玉米叶面积指数LAI的反演精度。实测不同水肥耦合作用下,玉米冠层的高光谱反射率与叶面积指数（Leaf Area Index）数据,采用高光谱红光波段（631～760 nm）与近红外波段（760～1 074 nm）逐波段构建NDVI、RVI、DVI、TSAVI、PVI植被指数,分别找出与LAI具有最佳相关性波段组合的植被指数,建立玉米LAI估算模型。结果显示,与LAI具有最佳相关性的波段组合分别是NDVI（R760,R990）、RVI（R760,R1001）、DVI（R677,R1070）、TSAVI（R760,R975）、PVI（R658,R966）,它们反演玉米LAI的确定性系数分别：R^2〉0.72、R^2〉0.74、R^2=0.95、R^2〉0.79、R^2〉0.95。结果表明,在玉米的整个生长季的47个样本中,通过PVI和DVI方式建立的遥感估算模型能够较为准确地估算玉米LAI,TSAVI次之,NDVI、RVI稍差。; 李凤秀张柏宋开山王宗明刘焕军杨飞; 关键词：NDVI RVI DVI

基于垂直植被指数的东北黑土区玉米LAI反演模型研究被引量：13: 2008年; 本文旨在探讨以不同波段组合垂直植被指数所建立的高光谱模型对玉米叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）的反演精度。在不同水肥耦合作用条件下，实测玉米冠层的高光谱反射率与叶面积指数数据以及裸土的高光谱反射率数据，在高光谱红光波段（631～760nm）与近红外波段（760～1050nm）逐波段构建土壤线，并在此基础上构建垂直植被指数（Perpendieolar Vegetation Index，PVI），找出与LAI具有最佳相关性波段组合PVI，建立玉米LAI估算模型。结果显示，采样波段间隔越窄，反演精度越高，在采样波段间隔1．4nm的PVI（R677，R918）反演2004年的玉米LAI模型中，最佳回归方程是指数函数，精度达91．1％，标准差为0．1997，RMSE=0．0399，通过了0．01极显著验证。采用高光谱数据构建的PVI植被指数对玉米LAI的估算可以取得较高的精度。; 李凤秀张柏宋开山王宗明刘焕军杨飞

洪河自然保护区乌拉苔草生物量高光谱遥感估算模型被引量：22: 2008年; 尝试用不同方法构建洪河自然保护区湿地植被乌拉苔草（Carex meyeriana）的高光谱植被指数，建立水上鲜／干生物量高光谱估算模型，并比较了不同模型的反演精度。通过实测不同覆盖度和水深状况下乌拉苔草的冠层高光谱反射率与水上生物量的数据，采用高光谱可见光-近红外波段及其微分光谱波段（350—1050nm）逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI、FDDVI植被指数，分别找出与水上鲜生物量和干生物量具有最佳相关性波段组合的植被指数，建立乌拉苔草水上生物量的最佳估算模型，并对比分析了反射率光谱植被指数（FNDVI、FRVI、FDVI）模型和微分光谱植被指数（FDNDVI、FDRVI、FDDVI）模型的反演精度。结果显示，微分光谱与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱好；微分光谱植被指数与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱植被指数好，尤其以微分光谱植被指数FDRVI与FDNDVI建立的二次函数模型反演乌拉苔草的水上鲜生物量和干生物量的效果最好，精度分别达74．9％、71．4％，其均方根误差分别为0．0744和0．0262，通过了P〈0．01极显著验证。这表明，采用微分光谱植被指数FDRVI、FDNDVI对乌拉苔草水上鲜生物量和干生物量的估算可以取得较高的预测精度。; 李凤秀张柏刘殿伟宋开山; 关键词：生物量植被指数洪河自然保护区

基于MODIS数据的玉米植被参数估算方法的对比分析被引量：4: 2008年; 基于实测数据建立了FPAR、LAI的植被指数估算模型(NDVI、RVI、NDWI),并将其应用于MODIS BRDF数据对德惠地区玉米FPAR、LAI进行估算,然后将MODIS 15A2 FPAR/LAI产品值分别与BRDF估算值、地面实测值进行对比分析。主要得出以下结论:植被指数NDVI、RVI都能较好地用于实测数据和MODIS BRDF数据的FPAR、LAI估算;NDWI虽然在实测数据中估算玉米FPAR、LAI的效果优于NDVI、RVI,但其应用于MODIS BRDF数据估算FPAR、LAI时,效果却较差。BRDF数据估算FPAR与MODIS 15A2 FPAR值的关系因生长时期不同而异,在玉米生长前期,前者高于后者,而生长后期两者却较相近;BRDF估算LAI值一直都高于MODIS 15A2LAI产品值。生长季前期,MOD15A2 FPAR、LAI值接近实测值,而在后期却高于实测值。通过分析也表明,玉米苗期MODIS 15A2 FPAR数值变化范围较小,产品算法对实际FPAR变化尚不够敏感,这可能是影响MODIS FPAR产品精度的一个原因。; 杨飞张柏王宗明宋开山刘殿伟刘焕军国志兴靳华安李凤秀杜嘉; 关键词：玉米 FPAR LAI MODIS BRDF

小叶章生理参数高光谱反演模型研究: 植被生理参数是衡量生态系统健康状况的重要指标，也是研究植被冠层功能和过程的重要参数。选择典型湿地植被进行生理参数的系统研究，不仅可以为湿地生态系统评价提供重要参数，而且能及时掌握湿地生态系统的动态变化，为湿地生态系统的恢...; 李凤秀; 关键词：叶面积指数叶绿素含量植被指数

湿地小叶章叶绿素含量的高光谱遥感估算模型被引量：17: 2008年; 通过实测不同覆盖度和水深状况下小叶章（Calamagroestis angustifolia）的冠层高光谱反射率与叶绿素a（Chl-a）浓度，采用高光谱可见光-近红外波段及其微分光谱波段（350～1050nm）逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI和FDDVI植被指数，分别找出与Chl-a具有最佳相关性波段组合的植被指数，建立小叶章Chl—a含量的最佳估算模型，并对比分析了最佳模型与线性模型的预测精度。结果显示：微分光谱植被指数与Chl—a的最佳预测模型（FDNDVI、FDRVI和FDDVI）比反射率植被指数最佳模型（FNDVI、FRVI和FDVI）的预测精度分别提高了6．86％、4．82％和10．10％；植被指数（FNDVI、FDVI、FDNDVI和FDRVI）与Chl—a含量具有较好的线性关系，而最佳模型比线性模型预测精度仅仅提高了0．60％、1．40％、1．02％和0．93％，可以用简单的线性模型反演湿地小叶章的Chl—a含量。; 李凤秀张柏刘殿伟王宗明宋开山靳华安刘焕军; 关键词：小叶章叶绿素A 植被指数

大豆和玉米冠层光合有效辐射各分量日变化被引量：24: 2007年; 通过实测大豆和玉米冠层光合有效辐射各分量并计算其反射率、透射率,分析了各分量日变化规律及其影响因素。结果表明:光合有效辐射分量(FPAR)在一天中均接近于常数,特别是在8:00—11:00和14:00—16:00相对稳定;晴天大豆冠层入射光合有效辐射变化曲线较阴天平滑,反射率和透射率曲线没有阴天平滑;由于云层的吸收和散射作用,阴天中光合有效辐射(PAR)最大值的出现时间比晴天晚1h左右;植被冠层空间异质性对光合有效辐射各分量影响较大,不同作物类型的各分量之间有较大差异;大豆冠层空间异质性较玉米小,其光合有效辐射各个分量曲线较平滑;线性光量子传感器与太阳入射方向垂直投影线成30°时,冠层入射光合有效辐射平均偏离度值最小,为0.657%。; 杨飞张柏李凤秀国志兴靳华安; 关键词：大豆玉米光合有效辐射透射率偏离度

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