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基于Landsat时间序列的湖南省会同县杉木人工林干扰历史重建与林龄估算被引量：5: 2018年; 本研究以湖南省会同县杉木人工林为例,利用1986—2016年Landsat历史存档数据构建了年度时间序列数据集,通过计算综合森林特征指数与时间序列分析逐像元检测森林变化动态,并获取相关干扰历史的时相信息;通过与树芯年轮信息对比分析与建模,最终实现了当前林龄空间分布制图。结果表明:1)会同县现存杉木林面积约为7.67×104hm2,主要分布于坡度小于25°山地; 2)现存杉木林干扰历史多早于1996年,其中1987—1992年的杉木林面积减少量占现存总量的17.54%,2000年以后杉木林面积减少量逐渐降低且恢复面积快速增长,约42%的现存杉木林是在近15年内恢复成林,且多分布于主要交通路线及河流沿线; 3)成熟林与中龄林分布面积较广,分别占杉木林总面积的47%与29%,幼龄林、近熟林与过熟林分别约占15%、3%和6%。研究表明,遥感时间序列数据分析可以有效获取人工林的林龄分布,为人工林区域尺度的林龄估计提供了方法借鉴,所得的结果可以为当地的林业资源经营与管理提供重要的参数指标。; 张文秋房磊杨健张伟东闫妍闫巧玲; 关键词：时间序列杉木人工林

几何联合分段亮度的线阵图像配准: 2024年; 目的以非平行于目标的姿态成像时,线阵相机采集的图像的几何变换规律与面阵相机不同,这导致面阵图像的几何变换模型及其直接配准方法无法实现线阵图像的配准;同时,亮度恒常假设无法解决大视场镜头引起的图像亮度衰减问题。因此,提出了一种几何联合分段亮度的线阵图像直接配准方法。方法根据线阵图像的几何变换模型和分段增益—偏置亮度模型,将线阵图像的配准问题表示为一个非线性最小二乘问题。采用高斯—牛顿法对配准问题中的几何变换参数和亮度变换参数联合进行优化;此外,针对以单位变换为初始值时配准图像存在较大几何误差致使优化不收敛,设计了一种初始值快速搜索策略。结果实验数据包含本文采集的线阵图像数据集和真实列车线阵图像。配准结果表明,采用本文方法配准后的标注点坐标均方根误差均小于1个像素,优于采用面阵图像几何变换模型的直接配准方法。算法对亮度变化具有更强的鲁棒性,提高了线阵图像配准的成功率。结论本文提出的几何联合分段亮度线阵图像配准方法可以精确、鲁棒地对齐非平行姿态线阵相机所采集的图像。; 房磊房磊刘云鹏史泽林刘云鹏李晨曦; 关键词：线阵相机

2001—2017年我国森林火灾时空分布特征被引量：30: 2020年; 基于遥感的过火面积产品可提供连续、时空特征明确的火斑信息,是研究区域尺度森林火灾分布特征的重要数据来源,但精度仍有待改进。本研究结合250 m全球过火面积产品(CCI_Fire)和30m全球森林变化(GFC)产品,通过数据整合获取改进后的森林火斑产品(CCI_GFC),并运用已有火斑数据对CCI_GFC产品进行精度验证;结合我国宏观生态区划与网格化(0.05°×0.05°)分析,利用改进后产品对2001—2017年间全国林火特征进行分析。结果表明:CCI_GFC产品的火斑识别率(RR)、变异解释量(R^2)、均方根误差(RMSE)、均方绝对百分比误差(MAPE)等精度指标(分别为83%、0.91、0.28、8.5%)均优于原始CCI_Fire产品(分别为74%、0.86、0.36、11.8%)和MCD64A1产品(分别为35%、0.78、0.48、17.3%)。2001—2017年,全国总森林过火面积约为1211万hm^2,年过火面积呈显著下降趋势;低(0<森林过火面积比例BFR≤40%)火烧频率区为主,占总过火区域的79%,中(40%; 乔泽宇房磊张悦楠杨健江涛袁昊; 关键词：森林火灾遥感

亚热带常绿林型遥感识别及尺度效应被引量：4: 2020年; 光学遥感是获取宏观地表植被覆盖信息的重要手段,但常绿树种之间物候差异小,关于亚热带地区常绿林型的遥感识别研究相对较少。遥感林型识别存在尺度效应,从实际应用视角出发,常绿林型遥感识别的最优空间分辨率仍然不清楚。本研究以湖南省会同县为例,利用Pléiades(2 m)、RapidEye(5 m)、Landsat-8(15、30 m)4种光学遥感影像,结合光谱、纹理、植被覆盖度等特征变量与随机森林模型,探讨了3种典型亚热带常绿林型:杉木林(Chinese fir forest,CFF)、马尾松林(Masson pine forest,MPF)、常绿阔叶林(evergreen broadleaved forest,EBF)的最优遥感识别分辨率以及尺度效应问题。结果表明:研究区地表覆盖分类精度随影像空间分辨率的降低呈现先降低后上升的变化趋势,在2 m时具有最佳分类精度(Kappa=0.70,总精度=0.77)。3种林型的识别精度随空间分辨率的上升均表现出先降低后上升的变化规律,识别率(rate of identification,RI)范围分别为:RICFF=68%~87%、RIMPF=55%~84%、RIEBF=29%~74%。杉木林与马尾松林的漏分误差(omission error,OE)与错分误差(commission error,CE)低于常绿阔叶林(OECFF=0.26~0.46,CECFF=0.32~0.53;OEMPF=0.31~0.50,CEMPF=0.31~0.46;OEEBF=0.47~0.71,CEEBF=0.39~0.66)。本研究证实了亚热带常绿林型的遥感识别存在明显的尺度效应,30 m分辨率的Landsat-8影像相比高分辨率遥感影像因具备更丰富的光谱信息而具有更高的识别精度。本研究表明,常绿林型的遥感识别不宜盲目追求高空间分辨率,需要综合考虑遥感传感器光谱配置与空间分辨率之间的内在权衡。; 张悦楠房磊乔泽宇陈龙池张伟东郑晓江涛; 关键词：高分辨率遥感亚热带森林

长白山自然保护区高海拔云冷杉林净初级生产力时空格局及其驱动因子被引量：4: 2021年; 长白山自然保护区高海拔(1400 m以上)分布的云冷杉林出现生长衰退和大量枯死现象,但衰退格局的驱动机制尚不明确。本研究基于Landsat数据,利用CASA模型计算了长白山自然保护区高海拔云冷杉林1994—2019年的净初级生产力(NPP),分析了其时空变化特征。结果表明:(1)长白山保护区内云冷杉林NPP在111.96~182.19 g C·m^(-2)·a^(-1),平均为141.85("18.43) g C·m^(-2)·a^(-1)。云冷杉林NPP的最大值和最小值分别出现在1996年(182.19 g C·m^(-2)·a^(-1))和2018年(111.96 g C·m^(-2)·a^(-1))。研究期间,3.08%的区域云冷林NPP显著增加,3.36%的区域显著减少;(2)云冷杉林NPP与海拔、坡度呈负相关,不同坡向上分布差异不大。在海拔1600~1650 m范围内NPP变化率接近于0,较低和较高海拔区域NPP变化呈减小趋势;在坡度0~10°时云冷杉NPP减小最明显,随坡度增加NPP变化趋势变小,在阴坡和半阴坡NPP生长呈下降趋势,而在阳坡和半阳坡趋于稳定。(3)云冷杉林NPP与降水呈显著正相关,而与温度相关性不显著;NPP减少与保护区内的旅游活动有一定的关系。本研究表明,高海拔云冷杉林不存在一致的、大面积的衰退,其NPP的变化主要受立地因子、降水变化及人类活动的影响。; 张月张月袁泉韩艳刚房磊齐麟朱琪周莉于大炮; 关键词：净初级生产力云冷杉林长白山自然保护区

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房磊

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