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摘要:
利用机载LiDAR和高光谱数据并结合37个地面调查样本数据,基于结构差异与光谱变异理论,通过相关分析法分别筛选了3个最优林冠结构参数和6个最优光谱指数,在单木尺度上利用自适应C均值模糊聚类算法,在神农架国家自然保护区开展森林乔木物种多样性监测,实现了森林乔木物种多样性的区域成图.研究结果表明,(1)基于结合形态学冠层控制的分水岭算法可以获得较高精度的单木分割结果(R2=0.88,RMSE=13.17,P<0.001);(2)基于LiDAR数据提取的9个结构参数中,95%百分位高度、冠层盖度和植被穿透率为最优结构参数,与Shannon-Wiener指数的相关性达到R2=0.39-0.42(P< 0.01);(3)基于机载高光谱数据筛选的16个常用的植被指数中,CRI、OSAVI、Narrow band NDVI、SR、Vogelmann index1、PRI与Shannon-Wiener指数的相关性最高(R2=0.37-0.45,P<0.01);(4)在研究区,利用以30 m×30 m为窗口的自适应模糊C均值聚类算法可预测的最大森林乔木物种数为20,物种丰富度的预测精度为R2=0.69,RMSE=3.11,Shannon-Wiener指数的预测精度为R2=0.70,RMSE=0.32.该研究在亚热带森林开展乔木物种多样性监测,是在区域尺度上进行物种多样性成图的重要实践,可有效补充森林生物多样性本底数据的调查手段,有助于实现生物多样性的长期动态监测及科学分析森林物种多样性的现状和变化趋势.
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文献信息
篇名 机载激光雷达及高光谱的森林乔木物种多样性遥感监测
来源期刊 遥感学报 学科 农学
关键词 植物多样性 物种丰富度 激光雷达 高光谱 单木分离 聚类
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 遥感应用
研究方向 页码范围 833-847
页数 15页 分类号 S771.8|TN958.98
字数 语种 中文
DOI 10.11834/jrs.20187354
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾源 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点研究室 27 726 14.0 26.0
2 郑朝菊 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点研究室 3 45 3.0 3.0
3 赵玉金 中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室 6 55 4.0 6.0
4 赵旦 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点研究室 6 69 4.0 6.0
5 董文雪 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点研究室 1 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
植物多样性
物种丰富度
激光雷达
高光谱
单木分离
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感学报
月刊
1007-4619
11-3841/TP
大16开
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
82-324
1986
chi
出版文献量(篇)
2330
总下载数(次)
13
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导