基于地物光谱季节曲线特征的毛竹林分布提取

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毛竹是我国南方广泛分布的重要竹种,具有良好的生态效益和经济价值。毛竹林与其他森林区分难度大,现有提取方法多直接采用已有的晴空观测,未充分考虑分类时相的影响,限制了提取精度。以浙江省庆元县为例,从地物光谱的季节曲线特征入手,利用MODIS高时间分辨率观测充分挖掘各植被类型光谱季节曲线特征和差异,结合多时相Landsat OLI影像进行分类实验,优选毛竹林与其他植被区分度最大的季相,并采用随机森林方法实现了毛竹林分布的有效提取。结果表明:(1)初、中秋是区分研究区毛竹林与其他植被的最优时相,夏季次之,春
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光学遥感观测极易受到云雾影响,降低数据质量并限制其后续应用潜力。由此,提出了一种基于类内拟合的遥感影像薄云雾校正方法。首先,利用滑动窗口逐波段地搜索局部最小值,称之为暗目标,通过拟合不同波段的暗目标样本估计出薄云雾辐射的相关性。基于此,联合云雾波段相关性与成像模型,生成不含云雾干扰的合成假彩色影像,利用K均值分类自动得到地表覆被类型。利用地类信息,进一步选取晴空区像元获取不同地类在不同波段对间的线
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森林病虫害等扰动类型造成的亚健康林木监测预警工作不能及时到位,导致防治工作长期处于灾后救灾的被动局面。基于2019年5~9月份的多时相GF-1 WFV数据,应用比值植被指数和红绿植被指数,准实时地监测逆生长、叶冠胁迫或失色等"灾害"信息。结果表明:虽然树木叶片枯黄、萎蔫等叶绿素降解并逐渐转化成叶黄素和叶红素需要一定的过程,或"灾害症状"有时具有滞后性,但高频次遥感动态监测结果对于指导森林灾害地面踏
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