浙江省自然科学基金(Y3100427)
- 作品数：6 被引量：58H指数：4
- 相关作者：周国模杜华强徐小军谷成燕陆国富更多>>
- 相关机构：浙江农林大学浙江省安吉县林业局北京林业大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林叶面积指数遥感反演被引量：36
- 2013年
- 采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI)-冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明:PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI>叶绿素含量(Cab)>叶片结构参数(N)>平均叶倾角(ALA)>等效水厚度(Cw)>干物质含量(Cm),并以LAI、Cab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI-冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0%,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.
- 谷成燕杜华强周国模韩凝徐小军赵晓孙晓艳
- 关键词：毛竹林叶面积指数遥感查找表
- 样本分层对毛竹林地上部分碳储量估算精度的影响被引量：3
- 2013年
- 结合Landsat TM影像和毛竹林样地调查数据,分别采用原始样本及基于太阳入射角余弦值cos(β)分层后样本建立多元线性回归模型估算安吉县毛竹林地上部分碳储量,并对利用这2种不同样本集所建模型的精度作比较。结果表明:通过cos(β)对样本分层能够降低样本点离散程度,提高遥感因子与毛竹林地上部分碳储量相关性;采用cos(β)分层后样本集所建的模型拟合(RMSE=4.07 MgC·hm-2)和预测精度(RMSE=4.63 MgC·hm-2)都高于基于原始样本集所建的模型;样本分层能够显著改善高和低水平地上部分碳储量精度。本研究提出的样本分层方法还需应用于不同影像及森林类型作进一步验证。
- 徐小军周国模杜华强周宇峰胡军国陆国富
- 关键词：毛竹林
- 毛竹笋快速生长过程中冠层参数动态及其与光合有效辐射的关系被引量：7
- 2012年
- 基于冠层参数连续监测,研究了毛竹Phyllostachys edulis笋快速生长过程中冠层参数动态,并分2个阶段分析了叶绿素质量、叶面积指数和冠层郁闭度与冠层上方光合有效辐射的关系。结果表明:①单位面积叶绿素质量、叶面积指数和冠层郁闭度值在毛竹笋快速生长过程中呈增长趋势,相应增量分别为5.5μg.cm-2,1.0和0.6;②放叶前母竹叶绿素与光合有效辐射的相关性高于展枝放叶后两者的相关性,相关系数由0.57(P=0.180)降为0.14(P=0.860),在一定程度上反映了放叶前母竹为竹笋快速生长提供更多的光合产物;③在新竹放叶过程中,叶面积指数和冠层郁闭度与光合有效辐射的关系呈正相关,复相关系数分别为0.796 0(P=0.120)和0.991 6(P=0.004),说明在这一阶段毛竹林冠层对光能的利用和分配增强。
- 陆国富杜华强周国模吕玉龙谷成燕商珍珍
- 关键词：植物学毛竹竹笋
- 毛竹林地上部分生物量遥感估算模型的可移植性被引量：6
- 2012年
- 选择浙江省内临安、安吉、龙泉3个毛竹产区为研究区域,基于野外调查数据和Landsat 5 TM影像,分别建立3个区域的毛竹林生物量遥感估算模型,包括一元线性模型、一元非线性模型、逐步回归模型、多元线性模型和Erf-BP神经网络模型,并对3个区域的模型进行评价;最后,选择精度较好的模型进行移植并对其可移植性进行分析.结果表明:在3个区域,Erf-BP神经网络模型精度均最高,逐步回归模型和一元非线性模型次之.Erf-BP神经网络模型的可移植性最佳.模型类型和模型自变量对统计模型的可移植性有较大影响.
- 余朝林杜华强周国模徐小军桂祖云
- 关键词：地上生物量移植性毛竹
- 毛竹林地上生物量与胸径的分形关系被引量：1
- 2013年
- 竹林是中国亚热带地区的特殊林分,具有巨大的生物量和碳储量,在区域生态系统中占有重要的地位。以毛竹Phyllostachys edulis为例,利用分形理论研究了毛竹地上生物量与胸径的分形关系。研究结果表明:毛竹地上生物量与胸径存在分形特征,在生物量空间分布和累积上符合自相似特性,分形维数越大,生物量空间增加越快,且按指数函数规律增长,空间增长率为1.047 9;在年龄动态方面,分形维数定量描述了不同度数毛竹生物量在空间上动态平衡关系,1度、2度和3度毛竹地上生物量在空间分布和累积上没有差异,基本上遵循分形维数为1.93的规律,接近按2维数方式的变化。
- 商珍珍周国模杜华强
- 关键词：森林测计学毛竹地上生物量胸径分形维数
- 基于反射光谱数据的茶树叶片SPAD值估算模型研究被引量：9
- 2011年
- 实验中将茶树的叶片分为3个部位进行研究,每个部位各采集50个叶片,30组数据作为预测样本,20组数据作为试验模拟样本。设计绿峰位置、绿峰最大反射率、红谷位置、红谷最小反射率、红边位置、红边对应的最大一阶导数反射率、绿峰对应的最大反射率和红谷对应的最小反射率的比值指数以及它们的归一化指数等8个反射光谱参数。首先对茶树叶片的反射光谱参数和茶树叶片的SPAD值进行相关分析;其次以8个反射光谱参数作为自变量,茶树叶片的SPAD值为因变量,进行逐步回归分析,确定茶树不同部位叶片的回归方程.茶树A部位嫩叶片的SPAD值预测模型以λr、Rg/Ro为自变量,其模拟的调整决定系数为0.461;茶树B部位的成熟叶子的SPAD值预测模型以Rg、Rg/Ro、Rg-Ro/Rg+Ro为自变量,其模拟的调整决定系数为0.882;茶树C部位的老叶子的SPAD值预测模型以λr、Dr为自变量,其模拟的调整决定系数为0.407。结果表明,利用反射高光谱参数预测茶树不同部位叶片的SPAD模型是成功的。
- 邹红玉丁丽霞
- 关键词：SPAD值
