李晓雪
- 作品数：5 被引量：64H指数：4
- 供职机构：河海大学地球科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划“十一五”国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学天文地球更多>>
- 基于净初级生产力变化的草地退化监测研究被引量：21
- 2011年
- 青海省玛多县是黄河源乃至整个三江源地区草地退化的典型区域。本研究利用2008年玛多县TM影像数据结合相关辅助数据,以光能利用率模型为基础,反演研究区草地净初级生产力(net primary productivity,NPP)。并以NPP减少的百分数D(由实际NPP和潜在NPP计算)作为指标,提取2008年玛多县草地退化信息。通过与玛多县1997年草地资源调查结果对比,至2008年玛多县重度退化草地面积减少了5 944 km2,且主要发生在北部。对监测结果进行分析发现,草地退化与草地类型有关系,表现为高寒草原类草地退化最为严重,高寒草甸其次,沼泽类草地情况较好。
- 吴红安如李晓雪曲春梅陆玲杨仁敏龚天宇
- 关键词：黄河源区草地退化遥感监测TM
- 基于一种改进的多端元混合像元分解方法的三江源中东部地区植被盖度信息的提取被引量：9
- 2011年
- 三江源地处青海省南部,近年来生态环境不断恶化、草地退化严重。植被盖度是研究草地退化的重要指标之一,如何快速、准确、大面积地获取植被信息对三江源的生态环境变化监测尤为重要。传统的固定端元混合像元分解(TSMA)不适用于地域辽阔、地物类型复杂多样的三江源区,而多端元混合像元分解(MESMA)允许端元的类型和数量随像元的不同而变化,更符合三江源的实际情况。基于已有相关研究提出一种改进的多端元混合像元分解(IMESMA),即加入端元组分合理性最优端元模型判断规则,分两步对影像进行分解并获得像元的植被盖度信息。第一步利用多端元模型探测出含有植被信息和完全不含植被信息的像元,并对非植被像元进行掩膜,以提高分解精度;第二步仅对含有植被信息的像元进行分解,获得最终的三江源中东部植被盖度信息。通过多端元分布图、混淆矩阵和与实测数据的均方根误差(RMSE)对比表明,相比TSMA,IMESMA考虑了同物异谱现象,并且其分解精度高、分解结果可信,更适合三江源区的植被信息提取。本方法也可用于其他复杂环境地表组分信息的提取。
- 李晓雪安如吴红杨仁敏曲春梅陆玲龚天宇
- 关键词：混合像元分解植被盖度土地利用
- 黄河源玛多县“黑土滩”遥感定量识别被引量：3
- 2013年
- 采用混合像元分解方法提取"黑土滩"信息以实现玛多县"黑土滩"的遥感识别。以Roberts提出的多端元混合像元分解(MESMA)模型为基础,分析玛多县的地物组成并提取端元;针对MESMA在本研究区应用存在的不足,优化了分解策略和机制,并利用改进后的MESMA,结合"黑土滩"的形成机制提取研究区的"黑土滩"信息。最后,采用实测数据对本文"黑土滩"识别结果进行精度验证,得到的精度为82.81%,较MESMA方法的71.09%有明显提高,说明改进后的MESMA可以有效识别"黑土滩"。利用本文方法得到玛多县"黑土滩"面积为1.592×103 km2,主要分布在玛多县北部。该方法在保证"黑土滩"提取精度的同时,效率较传统的目视解译方法有了明显改善。该方法亦适用于其他复杂环境地表组分信息的提取。
- 安如徐晓峰李晓雪梁欣
- 关键词：黑土滩遥感
- 面向对象的黄河源典型区湿地信息提取被引量：8
- 2011年
- 以黄河源玛多县为实验区,遥感TM影像和DEM为数据源,在研究区湿地定义、成像机制及其地学规律分析的基础上确定了湿地遥感提取的分类体系和湿地信息提取的有效特征(包括光谱、纹理、地形和结构特征),并构建了面向对象的遥感湿地提取方法.实验显示:该方法湿地提取的总精度为90.13%,Kappa系数为88.33%,比常用的最大似然监督分类方法和决策树分类结果的精度有较大提高;采用该方法可以减少目视解译的工作量和主观性.
- 安如陈志霞陆玲杨仁敏李晓雪吴红龚天宇曲春梅
- 关键词：湿地信息提取TM影像
- 基于地面实测高光谱数据的三江源中东部草地植被光谱特征研究被引量：27
- 2014年
- 草地不仅是畜牧业的生产基地,而且是生态安全屏障保护和牧民生活与草原文化传承的基础,具有生态、生产和生活功能。然而,草地日益退化导致的生态经济问题越来越突出。因此,实时、准确地监测草地的退化具有重要意义。根据所测定的各种地面植被的光谱数据,分析了三江源中东部典型草原区常见草种的光谱特性;利用一阶微分法、连续统去除法和归一化微分比的方法对草地植被光谱反射曲线进行了处理,提取了典型草地植被的光谱特征;通过光谱分析法能准确识别藏嵩草和小嵩草优势种,取得了较好的精度。为高光谱遥感草地监测提供了有力依据。
- 安如姜丹萍李晓雪王喆Jonathan Arthur Quaye-Ballard
- 关键词：光谱特征
