叶静芸
- 作品数：5 被引量：34H指数：3
- 供职机构：中国林业科学研究院更多>>
- 发文基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项国家林业公益性行业科研专项国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 旱区植被遥感信息提取与反演
- 在旱区，植被覆盖度和地上生物量等植被信息是植被生长状况评价与荒漠化监测的重要指标。遥感技术为植被信息提取提供了多波段及多时相的数据源。但是，由于旱区大部分地区分布的荒漠植被非常稀疏，传感器探测植被光谱信息的敏感度降低，因...
- 叶静芸
- 关键词：遥感图像信息提取数据反演
- 极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算被引量：3
- 2022年
- 以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(NIR)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调节植被指数(MSAVI)反射率波段作为遥感特征参数,采用逐步线性回归(SLR)、套索回归(LASSO)和岭回归(RR)模型分别对稀疏荒漠植被地上生物量进行估算。结果表明:(1)WorldView-3数据可准确刻画极干旱区稀疏荒漠植被的时空分布特征,其估算精度高于Landsat-OLI数据。(2)采用非线性的多元回归模型SLR、LASSO和RR构建遥感特征参数与地面样方数据之间的回归模型可以有效提高模型的稳定性。RR模型的回归效果优于SLR模型和LASSO模型。(3)提取稀疏荒漠植被信息时,采用WorldView-3数据的植被生物量估算结果对Landsat-OLI数据的植被地上生物量估算结果进行修正,可以有效提高Landsat-OLI数据的提取精度。
- 叶静芸吴波贾晓红贾晓红高君亮成龙高君亮成龙孔德庸
- 关键词：地上生物量
- 基于地面和多源遥感数据的旱区植被地上生物量估算
- 我国旱区面积大,分布广,气候干旱,土壤贫瘠。旱区主要分布荒漠和草原植被,结构简单,低矮、稀疏。植被覆盖度和地上生物量等是旱区植被生长状况评价与荒漠化监测的重要指标,遥感技术已成为植被信息提取与反演的主要手段。然而,光学遥...
- 叶静芸
- 关键词：旱区地上生物量空间分辨率
- 人工模拟增雨对乌兰布和沙漠白刺生物量分配的影响被引量：12
- 2016年
- 【目的】研究人工模拟增雨对白刺枝条生长速率、地上生物量及叶枝比的影响,揭示不同增雨条件下白刺光合产物的分配特征及其对水分条件变化的适应性。【方法】以乌兰布和沙漠东缘地区典型荒漠植物白刺为研究对象,在内蒙古磴口设置试验样地,对自然生长的白刺沙包进行人工模拟增雨(分别增加年均降水量的0%,25%,50%,75%和100%),增雨试验在2008—2014年连续进行。分析不同增雨条件下白刺的地上生物量、叶枝比、生殖枝和营养枝的生长速率及其季节内分配。【结果】1)2013年,75%和100%增雨对生殖枝和营养枝的干质量有显著影响;2014年,100%增雨对生殖枝和营养枝的干质量有显著影响。增雨使白刺生长季前期生殖枝和营养枝的相对生长量和相对生长速率增加,说明在增雨条件下白刺生殖枝和营养枝的生长速度加快,使其在群落中能够捕获更多的光能和吸收更多的CO_2。2)2013年生长季内,随着增雨量的增加,营养枝增加的速率以及生殖枝降低的速率逐渐增加,说明增雨使白刺在生长季前期对生殖生长以及生长季后期对营养生长的投入增加。2014年生长季内,随着增雨量的增加,营养枝增加的速率以及生殖枝降低的速率逐渐降低,主要是由于该年生长季前期自然降雨极少,而模拟增雨减缓了生殖枝生物量降低的缘故。在面对不同的增雨量时对光合产物表现出不同的分配策略,说明白刺对水分条件的变化有一定的调节能力,在适应降水增加的过程中已经具备较强的适应性。3)2013年,增雨使白刺地上生物量增加63.70%～ 151.60%,使叶枝比增加18.61%～ 48.83%;2014年,增雨使白刺地上生物量增加72.32%～ 134.28%,使叶枝比增加40.87%～ 140.56%。地上生物量和叶枝比随着增雨量的增加呈逐渐上升的趋势,说明在增雨量较大时,白刺将生物量干质量相对多地分配到地上部分的同时,分配更多的�
- 何季吴波鲍芳李嘉竹姚斌叶静芸刘建康辛智鸣
- 关键词：荒漠植物生物量分配地上生物量
- 乌兰布和沙漠东北缘荒漠-绿洲过渡带植被地上生物量估算被引量：14
- 2018年
- 干旱区荒漠植被地上生物量是植被生长状况评价与荒漠化监测的重要指标。在乌兰布和沙漠东北缘的荒漠-绿洲过渡带选取典型区,基于地面调查数据构建主要植物种的异速生长方程,对样方内的植被地上生物量进行估算;基于样方调查数据和Quick Bird影像数据,分别建立植被指数与人工固沙林和荒漠植被地上生物量的回归模型,并对研究区植被地上生物量进行估算。结果表明:植冠体积V是较好的预测变量,所得荒漠植物异速生长方程精度较高,能够满足样方内荒漠植被地上生物量估算需要;采用RVI对数模型估算人工固沙林地上生物量的效果最好(R^2=0.72,RMSEP=56.15),采用RVI线性模型估算荒漠植被地上生物量的效果最好(R^2=0.82,RMSEP=15.07);研究区内荒漠植被和人工固沙林的单位面积地上生物量分别为90.73g/m^2和105.28g/m^2。该研究可以为荒漠化监测和荒漠植被遥感信息提取提供参考。
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- 关键词：植被指数QUICKBIRD影像荒漠植被
