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植物物候遥感监测精度影响因素研究综述
Review of influencing factors of accuracy of plant phenology monitoring based on remote sensing data

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范德芹 1   赵学胜 1   朱文泉 2 *   郑周涛 2  
文摘 基于植物物候的遥感监测对于研究植被对气候变化的响应具有重要的科学价值。本文在阐述植物物候遥感监测原理及其通用技术流程的基础上,分别从植被类型及其所处的地理条件、遥感数据源及其预处理、植物物候遥感识别方法和植物物候遥感监测结果评价4个方面分析了影响植物物候遥感监测精度的因素,并针对当前研究中存在的不足,探讨了提高植物物候遥感监测精度的可行性途径,即建立高分辨率的近地面遥感定点观测及数据共享网络,发展普适性更强的卫星遥感时序数据去噪及植被指数曲线重建方法,寻求稳定性更高的植物物候期遥感识别方法,探索综合运用地面观测、遥感监测与模型模拟实现物候观测空间尺度拓展的可能性。
其他语种文摘 Monitoring plant phenology with remote sensing data has important scientific value for studying the response of vegetation to climate change. A comprehensive analysis on the influencing factors of accuracy of plant phenology estimation based on principles and general technical processes of remote sensing application in vegetation monitoring was carried out by taking into account the following four aspects: the specific vegetation type and its geographical conditions; remote sensing data and pre-processing; techniques used to identify plant phenometrics; and evaluation of satellite- derived plant phenometrics. Potential methods for improving the accuracy of plant phenology monitoring are thoroughly discussed. These include: building high-resolution nearsurface sensor-derived phenology observation and sharing network; developing universally applicable methods for noise removal of satellite remote sensing time- series data and reconstruction of vegetation index curves; searching more stable methods to estimate plant phenology; and exploring the possibility of synthesizing groundbased observation, remote sensing monitoring, and model simulation to achieve the spatial scaling- up of phenometrics.
来源 地理科学进展 ,2016,35(3):304-319 【核心库】
DOI 10.18306/dlkxjz.2016.03.005
关键词 植物物候 ; 遥感 ; 植被指数 ; 时间序列 ; 精度 ; 影响因素 ; 综述
地址

1. 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京, 100083  

2. 北京师范大学资源学院, 北京, 100875

语种 中文
文献类型 综述型
ISSN 1007-6301
学科 植物学
基金 国家自然科学基金
文献收藏号 CSCD:5680367

参考文献 共 107 共6页

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2.  陈效逑. 遥感物候学研究进展. 地理科学进展,2009,28(1):33-40 CSCD被引 60 次    
3.  崔凯. 遥感作物物候监测方法研究. 安徽农业科学,2012,40(10):6279-6281,6321 CSCD被引 9 次    
4.  范德芹. 青藏高原小嵩草高寒草甸返青期遥感识别方法筛选. 遥感学报,2014,18(5):1117-1127 CSCD被引 10 次    
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15.  武永峰. 植物物候遥感监测研究进展. 气象与环境学报,2008,24(3):51-58 CSCD被引 26 次    
16.  颉继珍. 基于MODIS时间序列数据的作物季相信息提取. 遥感技术与应用,2010,25(5):647-652 CSCD被引 5 次    
17.  徐岩岩. 基于MODIS-EVI数据和Symlet11小波识别东北地区水稻主要物候期. 生态学报,2012,32(7):2091-2098 CSCD被引 13 次    
18.  徐永明. 基于查找表的MODIS逐像元大气校正方法研究. 武汉大学学报:信息科学版,2010,35(8):959-962 CSCD被引 11 次    
19.  许青云. 基于MODIS NDVI多年时序数据的农作物种植识别. 农业工程学报,2014,30(11):134-144 CSCD被引 68 次    
20.  闫慧敏. 基于多时相遥感信息的中国农业种植制度空间格局研究. 农业工程学报,2005,21(4):85-90 CSCD被引 51 次    
引证文献 55 篇

1 刘凤山 农业物候动态对地表生物物理过程及气候的反馈研究进展 地理学报,2017,72(7):1139-1150
CSCD被引 3 次

2 范佳慧 基于Ameriflux通量观测数据的Hi-GLASS潜热通量产品验证 自然资源遥感,2024,36(1):146-153
CSCD被引 0 次

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