估算森林冠层密度和高度&帮助 | ArcGIS for Desktop
估算森林冠层密度和高度
需要 3D Analyst 许可。
许多环境应用都将森林冠层密度和高度用作变量，例如，生物量估算、植被覆盖度和生物多样性。冠层密度（又称为冠层盖度）是从空中观测到的植被地面比。冠层高度表示冠层顶端相对于地面的高度。激光雷达可用于确定这两个变量。根据激光雷达点计算冠层密度和高度的步骤如下。首先，需要被归类为地面回波（裸露地表）与非地面回波的激光雷达信号。这种类型的点分类任务通常由数据提供程序执行。其次，需要考虑激光雷达数据的采集时间以及研究区域中的植被类型。如果存在许多落叶树并且是在秋季（落叶期）执行数据采集，则密度计算将不准确。
创建 LAS 数据集和图层
LAS 数据集可用来计算冠层密度和高度。使用地理处理工具来引用 LAS 格式的激光雷达数据。如果正在处理 ASCII 数据或要处理地理数据库中基于 LAS 的点，则请参阅本主题结尾的部分。创建 LAS 数据集后，使用图层来定义过滤器属性，这种属性将控制在 LAS 文件中使用哪些点。要创建图层，请将数据集添加到地图中或运行地理处理工具。定义图层时，选择所有回波，然后便可以处理类代码了。基本上，我们将处理两组点：地面点和地上点。LAS 点通常根据美国摄影测量及遥感协会 (ASPRS) 制定的 LAS 1.1 标准中定义的模式进行分类：ASPRS 标准激光雷达点类分类代码分类类型0从不分类1未分配2地面3低植被4中等植被5高植被<p id="GUID-C94E042B-0D7D-43A4-8FE5-989A建筑物7噪点8模型关键9水域10为 ASPRS 定义预留11为 ASPRS 定义预留12重叠13–31为 ASPRS 定义预留注: 所有近几年创建的已分类 LAS 文件都应该使用这些代码。不幸的是，仍然存在一些不明确的点。例如，类别 2 是地面，但是由类别 8 定义的模型关键点同样可以代表地面测量值。模型关键点是一组特殊的测量值，用于捕捉一些不应被细化掉的所需细节地物。是否具有此类点取决于数据的处理方式。如果不确定，可以同时指定这两类。即使发现不存在任何模型关键点，也不会有负面影响。植被也存在类似的问题。有时，供应商会将高于地面的所有事物都归为第 1 类，因为他们没有对这些事物进行更详细的分类。因此，如果不确定数据分类的详细信息，请使用第 1、3、4、5 类选择非地面点。这是一种获取全部植被点的合理方法。请注意，如果第 1 类中存在建筑物或其他人造非地面要素，则同样会获取到这些要素，并且它们会对结果的准确性产生细微影响。计算密度确定冠层密度最有效的方法是通过栅格化将研究区域划分为许多大小相等的小像元。在每个栅格像元中，将地上点的数量与点的总数相比。 此处要牢记的一项重要技巧是确定适合于此分析的像元大小。必须至少为平均点间距的四倍。可以使用更大的像元，但不能小于该值。 通过 POINT_ COUNT 选项，对地上点使用地理处理工具。
将生成的任意 NoData 像元转换为 0，这样后续操作便会将没有点的像元视为 0。可使用地理处理工具配合地理处理工具完成此操作。
对激光雷达地面多点重复执行步骤 1 和 2。
使用加地理处理工具将地上栅格和裸露地表栅格加在一起以获得每个像元的总数。
目前所创建的所有栅格都是长整型数据类型。您还需要一个浮点型栅格以便获取来自地理处理工具（将在步骤 6 中使用）的浮点型输出。要生成浮点型栅格，请将地理处理工具的输出栅格用作地理处理工具的输入。
现在使用除地理处理工具求出地上栅格数和浮点型栅格总数之比。您将得到一个介于 0.0 和 1.0 之间的比值，其中 0.0 表示无冠层，1.0 表示冠层浓密。
下图表示了冠层密度。浅色区域表示基本没有植被。在这些区域中，大部分激光雷达波能够“看到”地面。深绿色区域表示植被冠层很茂密，激光雷达无法穿透到达地面。 计算高度要确定冠层高度，需要用第一个回波表面 (DSM) 减去裸露地表 (DEM)。请按照 主题中的步骤操作生成这两个表面。生成第一个回波栅格和裸露地表栅格后，使用地理处理工具确定这两个栅格数据集的差值。对森林而言，差值结果即为冠层高度。
下图表示了距地面的高度。它的范围为从蓝色（基本没有高度）到橙色（最高）。 激光雷达可用于计算植被的密度和高度。这具有多种用途，其中包括生物量估算、碳估算以及森林管理。 替代的工作流如果激光雷达点是 ASCII 格式，则需要拥有两组文件：仅包含地面点的文件，以及仅包含非地面点的文件。如果文件以这种方式进行组织，则应使用 地理处理工具将点加载到地理数据库的多点要素类中。将此工具运行两次，每组文件各运行一次。然后运行地理处理工具来替换上述基于 LAS 数据集的工作流中使用的“LAS 点统计”工具。如果您具有 LAS 格式的数据，但更希望仅将感兴趣点加载到地理数据库中，并处理这些点，则需要使用 地理处理工具两次。第一次是为了加载地面点，第二次是为了加载非地面点。然后运行地理处理工具来替换上述基于 LAS 数据集的工作流中使用的“LAS 点统计”工具。植被冠层截留对地表水分和能量平衡影响的数值模拟--《气象科学》2013年02期
植被冠层截留对地表水分和能量平衡影响的数值模拟
【摘要】：利用NCAR_CLM4.0模式,通过有无植被冠层截留的试验对比分析,讨论了植被冠层截留对全球陆面水分和能量平衡产生的潜在影响。结果表明:就全球水分平衡而言,不考虑植被冠层截留时,全球平均土壤总含水量、表面径流和次表面径流增加,蒸散发减少。空间分布特征表明,低纬地区各水分平衡分量全年维持较高的差值分布,并随季节变化沿赤道南北振荡;北半球中高纬高值区有春季扩张、夏季极盛、秋冬季撤退的趋势。冠层截留消失后冠层蒸发的消失是蒸散发减弱的主要原因。对于能量平衡而言,不考虑冠层截留时,全球感热通量增加,冠层感热的增加明显大于地面感热的减少;潜热减少。此外,不同植被类型对不考虑冠层截留后产生的响应存在明显差异。
【作者单位】：
【基金】：
【分类号】：S161.6
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400-819-9993基于全球叶片波谱数据库叶片光谱特征分析
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是反映植被结构特征的重要参数之一。叶子是植被冠层重要组成部分之一,在多数情况下,正常生长的植被波谱特征基本上被叶簇所控制。在全球范围长时间序列LAI遥感产品反演算法中,如MODIS LAI/FPAR算法的查找表建立仅使用少量叶片光谱特征代表全球植被全年的叶片光谱特征,而现实叶片光谱的不确定性可能导致LAI遥感产品存在一定的误差。因此,在构建LAI反演算法时,事先了解叶片光谱特征是十分必要的。目前全球已经构建了多个典型植被叶片波谱数据库,这些数据库包含多个植被物种、不同地域及多时相叶片光谱数据,为定量分析叶片光谱特征提供数据支持。本文主要利用LOPEX’93、ANGERS’03、中国典型地物波谱库和实测的叶片光谱数据,以黄边参数、红边参数和叶片光谱指数作为分析指标,分析不同植被物种、不同气候区和不同物候期的叶片光谱特征差异及其对植被冠层反射率值的影响。最后,以MODIS/LAI为&
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引言高光谱遥感是20世纪末遥感领域的一次重大突破,是当代遥感技术的前沿,其中高光谱图像的目标识别由于具有重要的军事意义和应用价值,成为高光谱数据处理的重点发展方向之一[1]。在实现方法上,高光谱图像的图像分类、目标分类与目标识别具有一定的相似性,Chang教授指出,图像分类是在有先验信息的情况下对图像数据所属类别的划分;目标分类只是对目标进行类别划分,不关心背景的情况;而目标识别属于更精细的应用范畴,其实质就是光谱识别,简单来讲,就是判别某一未知光谱的类别是否属于某一已知光谱[2]。早期的目标识别方法是通过直接将未知光谱与标准参考光谱进行比较来做出判别的。Ormsby教授就利用了Landsat-TM数据对图像中存在的自然目标和人工目标进行了识别[3],然而直接进行光谱比较会带来以下问题,一是没有统一的判别标准,对于不同类型的目标往往需要不同的衡量尺度;二是识别能力有限,当图像中存在与目标相似的背景杂波时,该方法几乎没有鉴别能力。...&
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最基本的紫外光谱辐射功率标准是高温黑体和电子同步辐射,这些辐射源结构复杂、使用不便,因此人们发展了紫外光谱能量传递标堆,用以向下进行量值传递。对于于都雌标准,除要求其具有良好的稳定性和能量再现性之外,还希望它具有与黑体能谱相似的连续光谱分布。 目前常用的紫外光谱能量传递标准有卤钨灯〔”、直流碳弧任’、氖灯‘’,门等。由于这些辐射源光谱特性、工作特性上的不足,传递精确度并不很理想。就卤钨灯来说,其辐射温度较低,因而紫外辐射强度较弱,定标的不确定度就比较大,在225 nm处为4 .5%L‘,。氛灯的功率不高,难以获得更强的紫外辐射。因此,人们仍在寻找更理想的传递标准。 在高强度气体放电光源光谱的研究中,发现高压氮弧中电子的韧致辐射在紫外区形成较强的连续光谱。有的作者指出其光谱近似灰体,强度要比碳弧、氖弧高许多倍ts〕。高压氮灯的制造工艺成熟,使用简便,具有被开发成紫外光谱辐射能量标准传递光源的可能性。但自从W.人.Bau二和K.Du...&
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遥感技术在地质__L的应用始于黑白航片的判释。随着遥感技术的发展、遥感仪器水平的提高、图象处理技术的完善和提高,遥感技术在地质应用研究中的作用已大为提高。它不仅能识别和圈定地质构造和岩性,而且能提供直接与矿化有关的信息,从而达到寻找矿产的目的。80年代以来,遥感技术在地质应用研究方面已取得了长足的进步,我国的航空遥感技术已在寻找金、多金属、煤和油气资源方面展现出可喜的前景。 地化所的遥感地质研究是在涂光炽教授倡导和支持下建立起来的,十多年来的工作重点是参加各种航空遥感试验,从事岩矿光谱特征研究和细分红外光谱遥感地质找矿研究。 一30日,中国科学院组织专家对“中国地球资源光谱信息及其应用”课题进行院级鉴定。评委们一致认为“这项研究工作已按原计划圆满完成任务,并有所扩展与深化。该成果属于国内领先,达到国际水平,其中部分成果达到国际先进水平”‘,。《中国地球资源光谱信息资料汇编》和《中国地球资源光谱信息及其应用论文集...&
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传真：010-魏珊珊、方红亮发表关于遥感估算植被冠层聚集指数（Clumping index）的论文
　　植被聚集指数（clumping index, CI）描述叶子在植被冠层中的随机和聚集分布情况。当叶子随机分布时，CI为1；当叶子聚集分布时，聚集指数小于1。自然界中大多数的叶子呈现聚集分布状态（CI & 1）。对同样的冠层叶面积，由于叶子在空间的分布情况不同，冠层对太阳辐射和降水的截获以及营养元素在冠层中的分布都会不同。聚集指数是陆表生态和过程模型中的关键参数。忽略聚集指数的影响，将导致对植被总初级生产力（GPP）和蒸散发（ET）的错误估算。&　　
　　利用多角度遥感观测数据可以估算得到植被聚集指数。目前的估算方法主要基于CI和归一化热点和冷点（NDHD）指数之间的相关关系。但是目前的算法没有考虑不同的二向反射率（BRDF）模型以及太阳角度（SZA）对于热点和冷点本身及相关系数的影响，给产品的估算带来很大的不确定性。对于聚集指数遥感产品的验证，目前通常采用的是地面实测点与卫星产品直接对比的方法。这种验证方法受尺度的影响很大，亟需提出新的关于聚集指数的地面验证方法。&　　
　　中国科学院地理科学与资源研究所博士生魏珊珊和导师方红亮研究员针对以上问题进行了研究。（1）他们借助地面实测叶面积指数和高空间分辨率影像数据，通过对不同BRDF模型和SZA估算的聚集指数进行对比分析，提出了估算聚集指数的最佳BRDF模型和SZA。（2）针对植被稀疏地区CI难以估算的难题，他们提出利用倾斜观测数据估算CI的方法，较好的解决了植被稀疏地区CI估算的问题。（3）针对聚集指数的非线性特征，他们提出借助植被孔隙率进行尺度转换的方法，大大降低了由于尺度效应给聚集指数产品验证带来的误差。（4）研究表明植被聚集指数有很强的季相变化特征，通常随着植被叶面积指数的增加植被冠层的聚集程度也相应增强。&　　
　　他们的研究结果为利用高空间分辨率数据和多角度遥感数据估算植被聚集指数提供了理论依据。利用本研究提出的改进算法，该团队开展了全球聚集指数产品的生成。该产品将有助于进一步提高陆表GPP和ET的估算精度。&　　
　　本研究获得了中国国家自然科学基金(）的支持。&　　
　　相关研究论文：&　　
　　Wei, S., & Fang, H. (2016).&.&Remote Sensing of Environment, 187, 476-491.基于改进的PRI方法对植被冠层叶绿素含量的反演--《航天返回与遥感》2014年03期
基于改进的PRI方法对植被冠层叶绿素含量的反演
【摘要】：叶绿素是植被光合作用的重要色素,对植被的健康状况有直接的指示作用。利用遥感技术准确、快速地获取植被叶绿素含量对精准农业具有重要意义。文章在对各种光化学植被指数(Photochemical Reflectance Index,PRI)与叶绿素含量进行敏感性分析的基础上,提取出对叶绿素变化较为敏感的组合形式,并考虑土壤背景的影响,提出了一种改进的PRI模型,同时利用在小汤山试验田获取的地面采样数据和实用模块化成像光谱仪(Operative Modular Imaging Spectrometer,OMIS)数据进行验证。结果表明,基于OMIS高光谱数据,模型能够很好地对植被冠层的叶绿素含量进行反演,反演的叶绿素含量与实测值具有较好的相关性。
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