谭炳香
- 作品数：101 被引量：839H指数：18
- 供职机构：中国林业科学研究院资源信息研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程更多>>
- 基于高分二号影像的森林变化快速检测方法研究被引量：4
- 2019年
- [目的]探讨用于快速更新森林资源数据库的森林变化检测方法,监测短时期内森林采伐与更新的动态变化。[方法]以变化频繁快速,高度集约经营的广西上思县人工林作为研究区,以两个时相的高分二号遥感影像作为数据源,分别利用红波段、近红外波段和NDVI 3种特征的影像差值,并基于分布函数确定阈值,对研究区进行快速的变化检测,并提取变化区域和变化类型。[结果]表明,3种特征差值的检测精度排序为:NDVI差值法最优,红波段差值法次之,近红外波段差值法最差。其中NDVI的总体精度为87.12%,Kappa系数为0.76,[结论]该方法在实现快速检测变化的目的下,可用于森林资源数据库的更新。
- 冯林艳谭炳香王晓慧郝家田侯晓巍
- 关键词：变化检测NDVI
- 冬奥会崇礼生态核心区植被覆盖时空变化遥感监测被引量：2
- 2022年
- 【目的】基于植被覆盖度遥感定量估测结果,统计分析植被覆盖度的时空变化特征和地形分异效应,探讨植被覆盖变化的驱动因素,为研究区生态规划和生态环境保护、森林防火提供参考依据。【方法】以北京冬奥会崇礼生态核心区为研究区,以GF-1 WFV和Sentinel-2多光谱影像为数据源,采用像元二分模型法对研究区2014、2016和2020年3个时期的植被覆盖度进行遥感估测,结合数字高程模型,利用差值指数、马尔科夫模型、植被覆盖动态度和地形分布指数分析植被覆盖度的时空变化特征及其在地形上的分异性。【结果】1)研究区植被覆盖度在空间上呈显著差异性,表现为中部低、四周高的分布格局,与整个研究区的地形地貌特征紧密相关,山区植被覆盖度高,平原区或山谷等人类活动区植被覆盖度相对偏低。2)研究区植被整体以中、中高和高植被覆盖度为主,3个时期3种植被覆盖等级面积占比分别为81.59%、90.00%和86.88%,均大于80%,植被覆盖处于较好水平,生长状况良好。3)海拔梯度上,2014—2016年改善型和明显退化型在海拔1800 m以下区域有分布优势,在海拔1800 m以上区域无分布优势;轻微退化型在海拔1700 m以下和2000 m以上区域有分布优势;2016—2020年改善型和退化型在海拔1700 m以下区域有分布优势,明显退化型表现出极强分布优势;2014—2020年明显改善型在海拔1700 m以下区域有分布优势,在海拔2000 m以上区域分布优势较弱,而明显退化型在海拔1700 m以下区域表现出强优势分布,在海拔1700 m以上区域则无分布优势。4)2014—2016年和2016—2020年植被覆盖退化主要分布在坡度小于8°的平缓区域,8°以上区域无分布优势,其他植被覆盖度变化类型在坡度上趋于稳定。5)坡向上,2014—2016年改善型植被在阳坡和半阳坡有分布优势,明显退化型在阴坡有分布优势,2016—2020年轻微改善型在阳坡和半
- 谭炳香沈明潭郄光发戚瞾贺晨瑞
- 关键词：植被覆盖度遥感
- 黄土高原退耕还林生态服务权衡协同分析——以安塞县为例被引量：7
- 2023年
- 黄土高原是我国水土流失和土地退化程度最为严重的区域之一,亦是退耕还林还草工程(以下简称:工程)的核心区。科学评估工程在黄土高原地区的实施成效及生态环境恢复效率可为区域生态系统管理提供决策支持。本文以陕西省延安市安塞县为例,采用InVEST模型评价工程对安塞县生态系统服务(土壤保持、洪水调节、碳储量、产水量)的影响,分析生态系统服务之间的权衡协同关系,模拟不同工程实施情景下安塞县的生态系统服务。2000—2015年,工程改变了安塞县的土地覆盖类型,与退耕还林相关的土地利用变化(耕地转为林地、灌木、草地等)面积为464.93 km^(2)(占研究区面积15.8%),其中退耕还草所占比例最高(71.8%)。工程实施后,各项生态系统服务都有所变化,其中洪水调节功能提高了33.4%,碳储量提高了39.6%,土壤保持提高了5.3%,产水量减少了22.4%。退耕情景分析表明(保持退耕还林还草面积与比例不变):在陡坡和河岸农田优先退耕还林(草)将显著提高土壤保持功能,且其他生态系统服务保持不变或略有下降。在距离河岸带约100 m以及陡坡耕地优先实施工程会减弱生态系统服务之间的权衡效应。本研究为工程规划提供更加合理的实施方案,提高生态治理的效果。
- 于航金磊谭炳香戚曌沈明潭牟少华
- 关键词：退耕还林还草工程生态系统服务情景模拟
- 高光谱遥感森林叶面积指数估测方法研究被引量：4
- 2012年
- 叶面积指数(LAI)是反映植物叶片数量、冠层结构变化、植物群落生命活力及其环境效应的重要参数,其定义为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。文中总结国内外利用高光谱遥感数据估测森林叶面积指数的研究进展,并对众多的估测方法进行比较,最后分析了高光谱遥感森林叶面积指数估测研究的发展趋势。
- 孙晓谭炳香
- 关键词：高光谱遥感叶面积指数
- 针对泸沽湖大草海退化湿地设计的多级斑块过滤湿地系统
- 本发明针对泸沽湖大草海的现有问题，提供一种针对泸沽湖大草海退化湿地设计的多级斑块过滤湿地系统，该系统包括：生态驳岸系统和至少两个个斑块，所述生态驳岸系统包括至少三级过滤子系统，所述斑块内设置有至少一个滤水池和至少一个渗透...
- 符利勇陈巧胡宗达谭炳香凌成星业巧林
- 基于ENVISAT ASAR数据的水稻估产方案被引量：12
- 2009年
- 水稻多生长在温暖潮湿的多云多雨地区,使雷达遥感成为水稻遥感监测的重要手段之一.因此,提出应用多时相、多极化ENVISAT ASAR数据进行区域水稻估产的方案.首先利用ASAR数据进行水稻制图,提取水稻种植分布图和多时相水稻后向散射系数.随后,基于像元尺度,采用同化估产方法,以LAI为结合点,将水稻作物模型ORYZA2000与半经验水稻后向散射模型结合,建立嵌套模型模拟多时相水稻后向散射系数.对ORYZA2000模型进行参数敏感性分析,选择水稻出苗期和播种密度为参数优化对象.利用全局优化算法SCE-UA对优化参数进行重新初始化,以使模拟的水稻后向散射系数与实测值误差最小,并利用优化后的ORYZA2000模型计算每个像元的水稻产量,生成区域的水稻产量分布图.最后,使用2006年在中国兴化地区进行的水稻同步试验数据对该方案进行了验证.结果表明,由于采用潜在生长条件模拟,模拟的水稻产量明显高于实测产量,其平均值比实际情形高约13,根均方误差达到1133kg/hm2,但获取的水稻产量分布图能够描绘研究区水稻实际产量的分布趋势.由此可见,该方案为多云多雨地区的水稻遥感监测提供了重要参考.
- 申双和杨沈斌李秉柏谭炳香李增元Le Toan Thuy
- 关键词：作物模型数据同化优化算法遥感分类ASAR
- 星载SAR水稻、棉花识别及其面积测算技术研究
- 李增元曾琪明张玮车学俭白黎娜陈尔学马红兵潘广东谭炳香李京李兵
- 一、机理研究：1.建立了水稻微波后向散射模型，所建模型可以对各种植被的后向散射系数进行计算模拟。该专题重点对水稻后向散射系数随时相的变化特性进行了模拟，为水稻识别和星载SAR图像时相的选择提供了指导；2.对在一些时相后向...
- 关键词：
- 关键词：水稻棉花农业遥感图像识别面积测算
- 基于四分量光学物理模型的叶面积指数反演方法
- 基于四分量光学物理模型的叶面积指数反演方法，涉及叶面积指数反演方法，它为了解决现有二分量物理模型未能准确描述遥感图像植被覆盖像元的真实组成而导致物理模型模拟结果不准确的问题，它包括具体步骤如下：所述四分量光学物理模型为：...
- 王强刘丹丹张玉娟庞勇李增元陈尔学谭炳香
- 高光谱遥感森林应用研究探讨被引量：57
- 2003年
- 详细论述了高光谱遥感技术在森林生物物理和化学参量估计以及森林健康状态遥感评价等方面的应用研究状况 ,对高光谱遥感植被应用的数据处理技术作了简要说明 ,对我国高光谱遥感森林应用研究现状和发展水平进行了阐述 。
- 谭炳香
- 关键词：森林资源调查数据处理技术
- 基于GF-2影像的崇礼冬奥核心区土地覆盖和树种分类
- 2022年
- 【目的】比较国产高分二号(GF-2)卫星影像不同方法组合下的崇礼冬奥核心区土地覆盖分类和优势树种识别效果,分析处理单元、空间分辨率、特征集、分类算法对总体精度和树种分类精度的影响,为崇礼区土地覆盖和树种分类相关研究提供经验参考,促进国产高分系列数据的行业应用。【方法】以崇礼冬奥核心区为研究对象,以GF-2影像为数据源,分别从不同处理单元(像元、对象)、不同空间分辨率(1和4 m)、不同特征集(光谱特征、纹理特征、形状特征)、不同分类算法4个维度对比分析50种不同方法组合下的土地覆盖分类效果,同时识别白桦和华北落叶松2个优势树种。基于无人机航拍影像和二类小班数据获取训练和验证样本,采用总体精度和Kappa系数评价不同方法下的整体分类效果,由制图精度和用户精度计算的调和平均值(F1)评价优势树种分类精度。【结果】1)像元水平4 m分辨率光谱特征集的MLC法土地覆盖分类精度最高,总体精度为79.65%,Kappa系数为0.722;华北落叶松林最高F1为0.79,对应分类方法组合为对象水平1 m分辨率光谱+纹理+形状特征集的Bayes法;白桦林最高F1为0.77,对应分类方法组合为对象水平1 m分辨率光谱+纹理特征集的Bayes法;2)不同分类算法的分类精度与空间分辨率、特征集之间没有确定的响应规律,在控制其他条件尽可能相同的情况下,空间分辨率提高、特征增加不一定会提升分类精度;同一分类算法在不同空间分辨率或特征集下,对其他某一因素变化的响应方向和程度也不相同;3)土地覆盖分类在像元水平表现更好,华北落叶松林的像元和对象水平方法没有显著差异,白桦林在对象水平表现更好;4) SVM分类算法在不同处理单元、不同空间分辨率、不同特征集下均有稳定的高精度表现,监督统计分类算法MLC和Bayes也有很优异表现。【结论】GF-2数据在崇礼
- 冯林艳谭炳香刘清旺刘清旺于航张会儒符利勇
- 关键词：空间分辨率
