余莉莉
- 作品数：6 被引量：28H指数：3
- 供职机构：福建农林大学林学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于LandSat8 OLI数据的山区阴影信息检测与提取被引量：1
- 2017年
- 为快速获取山区遥感影像上的阴影干扰区域,探究一种简便、高效、精确的遥感影像中阴影干扰区域的方法,具有重要的意义。以福建省长汀县为研究区域,搜集2016年3月美国陆地卫星影像数据与ASTER影像计算的GDEM V2产品。基于土地利用分类体系测量的6类地面物体光谱信息与影像波段信息,优选影像的光谱波段并重新组合;选取Sinh函数与Max函数建立c!算法,对LandSat8 OLI影像进行差异化计算,通过二分式判别规则初步提取阴影区域;加入由数字高程模型计算的坡度信息,剔除水域与坡度较为平缓的地物等干扰信息,精确提取山区阴影区域。设立网格随机设置精度验证点验证精度,最终总体精度达到99.06%,Kappa系数为0.98。结果表明,实验方法对于LandSat8 OLI影像提取阴影可行性高,检测效果与提取结果较c3算法与SVI指数更好。
- 池毓锋赖日文闫琦余莉莉苏艳琴
- 植被覆盖度提取及景观格局分析被引量：12
- 2018年
- 以福建省三明市沙县为例,利用线性光谱混合模型提取植被覆盖度,在对比原始影像构建的四端元模型与加入归一化植被指数的影像构建的五端元模型反演精度的基础上,选择精度更高的五端元模型估算1996、2004、2014年沙县的植被覆盖度,并分析其变化及景观格局。结果表明:沙县植被覆盖结构以高植被覆盖度为主导,高植被覆盖度的区域面积占全县面积的57.87%以上。1996年植被覆盖度最差,1996—2004年,植被覆盖度大幅度上升,增加区域面积比例高达35.15%;2004—2014年,由于城市发展需要,植被覆盖度下降明显,下降区域面积占8.99%,主要分布在沙县中部和北面片区。从植被覆盖度的景观格局来看,极低、低、高植被覆盖度的破碎化程度低,分布较为集中;1996—2014年,极低、低植被覆盖度的破碎化程度先降低后升高,与人类活动有着密切关系。
- 苏艳琴赖日文闫琦余莉莉李红霖赖炽敏
- 关键词：植被覆盖度归一化植被指数端元线性光谱混合模型
- 平潭岛木麻黄碳储量遥感估测被引量：3
- 2016年
- 为快速获取选定研究区域内的碳储量,以福建省平潭综合实验区主岛栽植的木麻黄为研究对象,采用遥感与地理信息系统技术对平潭主岛2014年9月美国国家航空航天局陆地卫星影像(Landsat OLI)8进行处理,结合归一化比值植被指数(NDVI)与专家知识分类为基础的像元扩张法对木麻黄林分信息进行提取。结果表明,扩张法对木麻黄林地分类总体精度80.6%,与专家分类相比提高了9.6%。根据采集木麻黄样本生物量与含碳率估测研究区木麻黄碳储量,结果表明平潭主岛木麻黄碳储量总量为331 308.09 t,单位面积碳储量为75.48 t·hm-2,生物量为151.88 t·hm-2,均处于中等水平。其中潭城镇木麻黄碳储量最高,平原镇、流水镇木麻黄碳储量较高,白青乡、中楼乡、岚城乡等地木麻黄碳储量一般,苏澳镇、北厝镇木麻黄碳储量较低。从岛上木麻黄分布情况分析,平潭主岛北部、中部、南部的乡镇均有分布较为集中的地块,而苏澳镇、潭城镇、白青乡整体分布较少。
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- 关键词：碳储量木麻黄
- 平潭综合实验区沿海防护林综合效益模型构建与评价被引量：1
- 2017年
- 以福建平潭综合实验区为研究区,收集2015年Landsat 8 OLI遥感影像数据、ASTER卫星GDEM V2产品,结合实地调查的数据,通过RS与GIS技术手段,对研究区地物类型与沿海防护林的空间分布进行信息提取;选取合适的效益评价指标,根据灰色关联分析计算权重,构建线性评价模型,同时运用该模型,对平潭各乡镇综合效益进行评价,将综合效益模型与NDVI拟合。结果表明,综合效益指数和NDVI指数的相关系数R为0.80,两者之间的相关性较显著。该模型可为评估综合效益提供参考。
- 池毓锋赖日文谢雪莉苏艳琴余莉莉罗文玮
- 关键词：沿海防护林体系平潭综合实验区
- 基于Landsat 8 OLI数据的树种类型分布提取被引量：10
- 2017年
- 树种分布是林业调查工作中的关键环节,遥感影像中对树种信息的提取具有重要意义。论文以福建省长汀县为研究区,收集2016年3月美国陆地卫星影像(Landsat 8 OLI)数据,提出基于知识库的图像膨胀分类方法,结合不同树种类型分布点的影像像元灰度与影像不同波段的重新排列,对杉类、松类、竹类与阔叶树类4个类型提取分布信息,结合地面验证坐标点进行精度评价,同时与专家知识分类法比较。结果显示图像膨胀法结合了地物分布特征与光谱信息,在Landsat 8 OLI影像中是可行的,并提高了精度,整体精度为83.01%,Kappa系数为0.77,与专家知识分类法相比分别提高了8.25%、0.11。该研究为快速精确地使用Landsat 8 OLI影像提取树种分布信息具有一定参考。
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- 基于LCM模型的晋江市土地利用变化与预测分析被引量：2
- 2018年
- 为了探究晋江市土地利用演变规律与未来土地利用状况,以1990,2000,2010年3期遥感影像解译数据为数据源,分析土地利用类型动态变化程度;结合土地利用动态变化影响因子构建土地利用预测模型(LCM),对晋江市2020,2030年的土地利用数量以及分布进行预测。结果表明:1)LCM模型2010年模拟结果各项Kappa指数均大于80%;2)预测结果显示建设用地将会在晋江中北部增加,耕地的减少则分布在晋江未来区划的中心城区,裸地在LCM模型预测中出现减少,主要集中在沿海区域,园地在LCM模型中呈减少趋势,而林地虽然在2020年有所减少,但2020年以后则呈增长趋势,且集中在沿海乡镇。LCM模型对预测结果精确度以及可信度较高,预测结果能为晋江市未来土地利用的合理规划、区域经济发展方向提供合理依据。
- 苏艳琴赖日文罗文玮余莉莉赖炽敏李红霖
- 关键词：土地利用动态度
