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李阳光

作品数:5 被引量:40H指数:4
供职机构:浙江农林大学环境与资源学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇农业科学

主题

  • 1篇动态度
  • 1篇信息提取
  • 1篇亚热带
  • 1篇亚热带森林
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感信息
  • 1篇遥感信息提取
  • 1篇叶面
  • 1篇叶面积
  • 1篇叶面积指数
  • 1篇植被
  • 1篇植被指数
  • 1篇时间序列
  • 1篇通量
  • 1篇土地利用
  • 1篇土地利用变化
  • 1篇热带森林
  • 1篇像元
  • 1篇像元分解
  • 1篇毛竹

机构

  • 5篇浙江农林大学

作者

  • 5篇杜华强
  • 5篇毛方杰
  • 5篇李雪建
  • 5篇李阳光
  • 4篇徐小军
  • 4篇崔璐
  • 3篇周国模
  • 2篇刘玉莉
  • 1篇范渭亮
  • 1篇韩凝
  • 1篇张璐颖

传媒

  • 2篇林业科学
  • 2篇应用生态学报
  • 1篇遥感学报

年份

  • 2篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2017
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于MODIS时间序列反射率数据的雷竹林LAI反演被引量:10
2018年
本文以雷竹林为研究对象,基于MODIS地表反射率数据构建了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、Gitelson绿色植被指数(GI)、增强型植被指数(EVI)和土壤调整植被指数(SAVI)5种植被指数,并将其与MODIS 7个波段原始反射率数据作为遥感变量,采用逐步回归和相关分析两种方法进行变量筛选,结合LAI实测数据构建了逐步回归和BP神经网络两种模型,对雷竹林生态系统观测站点2014年1月—2017年3月LAI时间系列数据进行反演,并将反演结果与同时期MOD15A2 LAI产品进行对比分析.结果表明:SR为唯一入选逐步回归模型的变量;b1、b2、b3和b7以及5种植被指数与LAI之间的相关性均达到显著水平,可作为BP神经网络模型的输入变量.使用BP神经网络反演得到的LAI与实测LAI之间的相关性显著,R^2为0.71,RMSE为0.34,RMSEr为13.6%,其R^2比逐步回归模型提高了10.9%,RMSE降低了5.6%,RMSEr降低了12.3%,与MODIS LAI相比,其R^2提高了54.5%,RMSE降低了79.3%,RMSEr降低了79.1%.结合MODIS时间序列反射率和BP神经网络模型能够精确地反演雷竹林LAI,为实现基于遥感技术快速监测区域雷竹林LAI提供可行的方法.
朱迪恩徐小军杜华强周国模毛方杰李雪建李阳光
关键词:叶面积指数植被指数
基于时序Landsat数据的浙江省竹林信息提取及时空演变被引量:4
2019年
【目的】提取浙江省不同时期竹林分布信息,分析其时空演变规律,揭示竹林面积变化与土地利用格局之间的关系,为国家及至全球尺度长时间序列的竹林时空动态研究提供参考。【方法】以浙江省为研究区,基于2000、2004和2008年Landsat5 TM及2014年Landast8 OLI时间序列影像数据,首先,对不同时期的Landsat数据进行大气校正和几何校正,采用最大似然法提取土地利用和竹林时空分布信息;然后,利用变化幅度和动态度2个指标分析4个时期、3个时间段的竹林时空演变规律;最后,建立全省土地利用时空转移矩阵,揭示竹林时空动态与土地利用格局之间的关系。【结果】1)基于时序Landsat数据提取的浙江省竹林信息精度较高,分类精度达75%以上,使用者精度达91%以上,且分类统计面积与实际清查面积高度吻合,面积提取精度达96%以上; 2) 2000—2014年浙江省竹林面积变化幅度和年均变化率分别为16.55%和1.18%,在时空上呈逐渐增加趋势; 3)浙江省竹林面积由2000年占全省面积的7.33%增长到2014年的8.56%,其中针叶林、阔叶林和农田3种土地利用类型变化对竹林面积增加的贡献最大,贡献率分别为28.62%、37.23%和16.15%。【结论】基于Landsat时间序列数据能够高精度监测浙江省竹林资源动态变化,针叶林、阔叶林和农田等土地利用类型减少对竹林面积时空演变具有显著影响。
李阳光杜华强毛方杰李雪建崔璐韩凝徐小军
关键词:动态度土地利用变化
基于随机森林模型的毛竹林CO_2通量模拟及其影响因子被引量:8
2018年
【目的】探究环境因子对毛竹林CO_2通量的影响,为亚热带典型森林碳循环模拟提供技术和理论支撑。【方法】基于浙江省安吉县山川乡2011—2014年毛竹林通量塔观测数据,采用随机森林模型对毛竹林CO_2通量进行模拟,以均方根误差(RMSE)、决定系数(R^2)和林氏调和系数(LCCC)3个指标评价模型精度,并通过计算环境因子重要性得分来分析环境因子对毛竹林CO_2通量的影响。【结果】随机森林模型能以较高精度模拟毛竹林CO_2通量,但由于2013年7和8月发生极端高温干旱,模型难以刻画这种短时、剧烈的干扰,最终导致测试阶段模型精度(R^2=0.845 5,RMSE=0.437 7 mg·m^(-2)s^(-1),LCCC=0.914 1)低于训练阶段模型精度(R^2=0.961 5,RMSE=0.005 4 mg·m^(-2)s^(-1),LCCC=0.980 1);十折交叉验证表明,随机森林模型拟合效果稳定,且模型内部参数设置合理,模型误差主要来自于输入数据;在月尺度上,环境因子对毛竹林CO_2通量影响的重要性得分表现为光合有效辐射PAR(63.332)>土壤5 cm深处温度T_S(29.932)>空气相对湿度R_H(25.839)>大气温度T_A(25.581)>空气CO_2浓度C_(CO_2)(25.095)>饱和水汽压差VPD(24.123)>风速W_S(23.504)>生态系统有效能量A_E(19.323)>土壤热通量Q_S(18.502),PAR对毛竹林CO_2通量变化影响最大,PAR、T_S和VPD对毛竹林CO_2通量的影响较显著(P<0.05),这3个因子是影响月尺度上毛竹林CO_2通量变化的主导因子。【结论】随机森林模型能以较高精度拟合毛竹林CO_2通量;在相关环境因子中,光合有效辐射、土壤5 cm深处温度和饱合水汽压差对毛竹林CO_2通量影响的贡献最显著,这3个因子对毛竹林CO_2通量月尺度上的变化具有控制作用。
陈亮周国模杜华强刘玉莉毛方杰徐小军李雪建崔璐李阳光朱迪恩
关键词:毛竹林CO2通量环境因子
PROSPECT5耦合4SAIL模型的亚热带典型森林冠层反射率时间序列模拟被引量:1
2017年
冠层反射率在森林植被类型精确解译、森林碳同化关键参数如叶面积指数(LAI)、叶绿素等遥感反演等方面具有重要意义.本研究以亚热带毛竹林、雷竹林和常绿落叶阔叶混交林3种典型森林类型为研究对象,通过耦合PROSPECT5和4SAIL模型模拟其冠层反射率时间序列.首先,对PROSPECT5和4SAIL模型参数进行敏感性分析,探讨模型参数对冠层反射率的影响;其次,利用实测反射率对不敏感参数进行优化,并确定其参数值;最后,耦合PROSPECT5和4SAIL模型模拟3种亚热带森林冠层反射率,并与MODIS反射率进行对比.结果表明:LAI对第1、2、3、5、7波段最敏感,各波段的总敏感指数分别为0.80、0.83、0.94、0.66、0.47;叶绿素含量对第4波段最敏感,总敏感指数为0.59;叶片含水量对第6波段的敏感性最大,总敏感性指数为0.54;叶子结构参数、类胡萝卜素、热点参数、干物质含量和土壤干湿比等参数对各个波段都不敏感或敏感性较小.优化后的PROSPECT5和4SAIL模型模拟得到的冠层反射率能够真实反映3种典型森林的季节性变化规律,通过与MODIS反射率对比分析发现,模拟冠层反射率和MODIS反射率之间具有较高的决定系数,分别为0.86、0.90、0.93,均方根误差(RMSE)也较小,分别为0.09、0.07、0.05,且模拟反射率能在一定程度上解决MODIS反射率数据冬季易受雨雪、混合像元影响等问题.
张璐颖李雪建杜华强崔璐毛方杰刘玉莉李阳光朱迪恩
关键词:亚热带森林
决策树结合混合像元分解的中国竹林遥感信息提取被引量:19
2019年
竹林是中国亚热带地区特殊而重要的森林资源,现有方法难以实现全国范围竹林时空分布信息快速准确提取。针对此问题,本研究利用2003年、2008年、2014年MODIS NDVI、反射率产品数据和省域Landsat分类数据,提出了基于决策树结合混合像元分解的全国竹林信息提取方法。首先,通过最大似然法获取中国林地分布信息;然后,在林地信息的基础上,构建决策树模型提取中国竹林分布信息;最后,采用线性最小二乘法混合像元分解得到中国竹林丰度图,并计算竹林面积。研究结果表明:(1)最大似然法提取的3个时期中国林地信息的生产者与用户精度均在90%以上,Kappa系数均值为0.93,为竹林信息提取奠定了基础。(2)C5.0算法构建的决策树模型能够很好的提取中国竹林时空分布信息,3个时期竹林分类精度均在80%左右。(3)在混合像元分解的基础上,统计得到的全国各省竹林估算面积与清查面积具有较高的相关性,R^2分别为0.98、0.97和0.95,RMSE范围为3.92万—9.58万ha,说明估算得到全国竹林面积与实际情况较为吻合。本研究所提出基于MODIS遥感数据运用C5.0算法决策树结合混合像元分解的方法,实现了全国竹林时空分布信息的准确提取,为全国竹林资源信息动态监测及管理提供了技术手段和数据支撑。
崔璐崔璐周国模杜华强毛方杰周国模范渭亮李雪建朱迪恩毛方杰邢璐琪
关键词:MODIS数据决策树分类混合像元分解
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