基于无人机遥感最佳尺度的落叶林秋季物候监测
朝气蓬勃的毛衣
2023年06月20日 13:23:13
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摘要        研究温带落叶林物候学是理解生态系统功能和响应的关键领域。近年来,随着无人机技术的不断发展,利用近地表传感器对植被物候学进行了越来越细致的研究。然而,目前关于无人机衍生指数在林冠尺度物候监测中的能力仍然缺乏充分的探讨。本研究利用DJI Phantom 4 Multispectral(P4-M)无人机,对黄土高原上一处温带落叶林的秋季林冠物候日期(叶片开始(SOF)、中期(MOF)和结束(EOF))进行了监测和分析。通过分析104个无人机采集的数据,探讨了一种无人机衍生植被指数(归一化植被指数,NDVI)和两种颜色通道指数(绿色和红色色度坐标,GCC和RCC)在树冠尺度物候阶段估计中的应用。研究结果表明,NDVI在捕获林冠秋季物候日期方面与视觉解释最为接近(相关系数R= 0.69,EOF)。NDVI和GCC在提取物候学参数方面的一致性更高(R ≥ 0.51,均方根误差≤10.44天,|偏差|≤6.71天)比RCC更高,但对于常绿树的MOF和EOF,RCC可以更早地捕获物候学特征,因为它对红叶比较敏感。然而,由于无法消除照明效应,尤其是在山区,RCC不能很好地跟踪林冠物候,尤其是EOF。总的来说,本研究表明,无人机衍生指数,特别是NDVI和GCC,具有在细尺度下监测秋季林冠物候的重要潜力。此外,本研究还发现地形间接影响植被物候阶段,通过控制植被类型和组成。

摘要

 

     研究温带落叶林物候学是理解生态系统功能和响应的关键领域。近年来,随着无人机技术的不断发展,利用近地表传感器对植被物候学进行了越来越细致的研究。然而,目前关于无人机衍生指数在林冠尺度物候监测中的能力仍然缺乏充分的探讨。本研究利用DJI Phantom 4 Multispectral(P4-M)无人机,对黄土高原上一处温带落叶林的秋季林冠物候日期(叶片开始(SOF)、中期(MOF)和结束(EOF))进行了监测和分析。通过分析104个无人机采集的数据,探讨了一种无人机衍生植被指数(归一化植被指数,NDVI)和两种颜色通道指数(绿色和红色色度坐标,GCC和RCC)在树冠尺度物候阶段估计中的应用。研究结果表明,NDVI在捕获林冠秋季物候日期方面与视觉解释最为接近(相关系数R= 0.69,EOF)。NDVI和GCC在提取物候学参数方面的一致性更高(R ≥ 0.51,均方根误差≤10.44天,|偏差|≤6.71天)比RCC更高,但对于常绿树的MOF和EOF,RCC可以更早地捕获物候学特征,因为它对红叶比较敏感。然而,由于无法消除照明效应,尤其是在山区,RCC不能很好地跟踪林冠物候,尤其是EOF。总的来说,本研究表明,无人机衍生指数,特别是NDVI和GCC,具有在细尺度下监测秋季林冠物候的重要潜力。此外,本研究还发现地形间接影响植被物候阶段,通过控制植被类型和组成。

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