样地与像元的吻合度和数量对城市绿地LAI反演的影响

来源 :华中农业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xytim021
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城市绿地在城市生态系统中是不可缺少的一部分,具有调节碳氧平衡、改善小气候、减少灰尘和噪音、吸收污染物、净化空气、保持水土、保持生物多样性等生态功能。而叶面积指数在生态演化过程中是最重要参数之一,它直接反映不同尺度植被冠层结构的物质和能量循环,是绿地生态功能量化估算的重要基础。随着全球变化研究越来越深入,卫星遥感技术也在不断发展,遥感反演已经成为在大规模范围内获得地表参数的唯一方式。近年来,在农业、水体和植被等方面关于遥感反演的研究越来越多,遥感反演技术取得了很大的发展。遥感反演城市绿地叶面积指数是估算城市绿地大尺度生态功能的重要手段,也是城市生态规划的基础。本研究重点关注武汉市三环以内城市绿地,使用Worldview-2遥感影像(分辨率多光谱2 m,全色0.5 m),在武汉市三环区域内设置样地并进行实地调查得到样地参数,采用统计模型方法对城市绿地叶面积指数进行遥感反演。研究在样地面积一定的前提下(10 m×10 m=100 m~2)不同抽样方式下不同样地数量以及地面样地与遥感影像像元是否吻合对城市绿地叶面积指数遥感反演精度的影响,结果表明:(1)地面样地与像元吻合、随机抽样方式下,样地数量从30个到120个变化时,随着样地数量的增加,回归模型的决定系数和反演精度先增加后平缓。在样地数量小于50时,上升的趋势较为明显;在样地数量大于50时,趋于平缓;在样地数量等于80时,两者均达到最大;在样地数量大于80时不再增大且稍微下降,但整体比较平缓。在样地与像元吻合、随机抽样情况下,选择同一个植被指数红边NDI和相同的反演模型S型曲线进行比较,样地数量从30个到120个,随着样地数量的增加,反演模型的决定系数和反演精度都是先增大后减小,在样地数量为80时达到最大值,分别是0.835和81.01%。(2)地面样地与像元吻合、分层抽样方式下,样地数量从30个到90个变化时,随着样地的数量增加,回归模型的R~2和反演精度变化规律都是先增加后平缓下降。在样地数量小于50时,上升较为明显;在样地数量等于50时,两者均达到最大;在样地数量大于50时,决定系数和反演精度都稍微下降,但整体比较平缓。在样地与像元吻合、分层抽样情况下,选择同一个植被指数红边NDI和相同的反演模型S型曲线进行比较,样地数量从30个到90个,随着样地数量的增加,反演模型的决定系数和反演精度都是先增大后减小,在样地数量为50时达到最大值,分别是0.845和81.77%。(3)在地面样地与像元吻合、随机抽样方式下,综合考虑决定系数、预测精度和标准误的变化趋势,当样地数量为80个时,便可以建立较稳定且精度较高的LAI反演模型,此时回归模型为红边NDI-LAI的幂指数模型Y=14.755x1.362,决定系数R~2=0.837,精度为81.54%,标准误0.144。若要求反演精度达到80%,则样地数量至少为70个,此时回归模型为红边NDI-LAI的S型曲线Y=e-0.232/x+2.104,决定系数R~2=0.820,精度为80.75%,标准误0.142。(4)在地面样地与像元吻合、分层抽样方式下,综合考虑决定系数、预测精度和标准误的变化趋势,当样地数量为50个时,便可以建立较稳定且精度较高的LAI反演模型,此时回归模型为红边NDI-LAI的S型曲线Y=e-0.356/x+2.404,决定系数R~2=0.845,精度为81.77%,标准误0.139。若要求反演精度达到80%,则样地数量至少为40个,此时回归模型为红边NDI-LAI的幂指数模型Y=17.372x1.439,决定系数R~2=0.712,精度为80.67%,标准误0.188。(5)当地面样地与像元吻合时,模型的决定系数和反演精度均大于有夹角的情况,同时,标准误较小,样地与像元存在夹角时,则标准误较大。因此,当地面样地与像元存在夹角时,叶面积指数的遥感反演会受一定的影响,在进行反演时,应该尽量使地面样地设置与像元达到吻合的状态。(6)在地面样地与像元吻合时,比较两种抽样方式的反演结果,综合考虑决定系数、预测精度、标准误三个因素,在达到最高反演精度要求下,分层抽样效果优于随机抽样。随机抽样方式下的最佳样地数量是80个,分层抽样方式下最佳样地数量是50个,很明显,以分层抽样的方式抽取数据反演LAI所需样地数量更少,反演精度更高,工作量更小。
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